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  • 随着业务的不断扩展和业务量的快速增加,数据量就会越来越大,每次对表的操作都会占用更多的系统资源,若单表数据量过大,索引又多,这时候插入数据处 理速度就会变的很慢,这时候单机性能瓶颈就凸显出来了,那么...
    • 一、背景

    随着业务的不断扩展和业务量的快速增加,数据量就会越来越大,每次对表的操作都会占用更多的系统资源,若单表数据量过大,索引又多,这时候插入数据处
    理速度就会变的很慢,这时候单机性能瓶颈就凸显出来了,那么如何解决呢?
    映射到日常生活中,在一定条件下,把一件事分配给几个人一同处理的速度远大于一个人去处理的速度跟效率,这样即可以减轻每个人的压力,也可以提升整件事的
    处理速度跟效率,但是要付出的人工成本就变高了,但是如果业务发展良好的话,从长远来看,收益将是投入成本的好多倍,其实是赚了。
     所以可以考虑 两种方案:
        1.部署上:采用 主从复制、读写分离。
        2. 数据切分:将大数据表切分 散布到多个数据库主机上,达到均衡负载,突破单机性能瓶颈。

    • 二、方案分析

         第一种:主从复制 读写分离。这种是从部署方面来说的,但是随着业务量的不断增加和扩展,还是解决不了表数据量过大单机性能瓶颈的问题 插入、查询、位数索引文件过慢的问题。倘若遇见流量高峰期,或者并发期的时候,数据库有可能挂掉。所以这种方案也不能从根本上解决问题。但是这种部署方案几乎是大多数网站通用的部署的方式。可以考虑跟 方案2 和 方案3 相结合,做到优势互补。

     第二种:

    1. 垂直切分:可以根据一个业务涉及到的表之间的耦合度高低来切分,把一个业务中耦合度低的表,散布到多个数据库中,它们之间的耦合度低,相对于业务来说逻辑关联性也弱,没有那么多的join操作,较容易拆分,应用层的改动也较小,付出的成本也较低。例如把会员表和订单表放在不同的数据库中,但是这种方式缺点

    (1) 由于业务部分复杂度较高需要join操作,这就不好办了,只能通过应用程序或接口方式解决,如果部分业务需要事物方式处理,也是个头疼的问题,也不利于事务处理。

    (2)当数据量达到一定规模还是会出现单库性能瓶颈

    2.水平切分:把一个大表中的部分数据做切分 散布到多个数据库中,比如机构预约表,每天都会产生好几万条记录,可以根据机构的id取模运算,分散到不同数据表或者数据库中,水平切分可避免单表数据量过大影响查询和插入性能,减少占用系统资源,大流量或者并发场景下 数据库挂掉的可能行降低。

    缺点:

    (1)跨库join难度增加

    (2)分布式事务处理复杂

    总结:可以看出这两种切分方案:基本都存在 跨库join 问题、分布式事务处理繁杂问题。所以在设计表的时候一定要根据业务模型 找出最优切分方案。一般不是很大的系统中,可能只有部分业务数据量比较大,所以只有部分表需要做拆分,这个还比较好处理,但是大型系统就不能这么干了,不然付出的改造维护成本和时间成本会非常大。 现在有很多开源的数据库中间件,所以建议用数据库中间件来做处理,应用层只做应用层该做的事,不用考虑那么多,一些繁杂的数据处理交给中间件来做处理,这样开发效率也会大大提高。

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    一,用户下单购买商品的情况下,如果有多个人同时下单,减除库存的情况下,如果遇到了减去库存的并发问题,这个时候应该怎么处理呢?

    传统的业务流程场景下,处理流程是这样的:
    1,库存查询,通过dao查询商品库存,返回库存数量
    select stock from goods where gid=#{gid}
    2,逻辑判断库存是否充足,充足进行库存减扣
    update stock set stock=stock-#{count} where gid=#{gid}


    但是在减去库存的时候往往会出现一些意想不到的错误,出错后程序设计可能会有“重试”机制,但是在重试时,可能会得到错误的数据,导致重复减扣或者库存为负数。

    重试导致错误的根本原因,是因为“扣减”操作是一个非幂等的操作,不能够重复执行,改成设置操作则不会有这个问题,如下:假如用户购买三件商品,通过数据库查询,返回商品余量为5,然后通过逻辑计算减去三件商品余2,然后在设置数量2到数据库持久化
    1,库存查询,通过dao查询商品库存,假如返回库存数量为5
    select stock from goods where gid=#{gid}
    2,判断库存是否充足,充足进行逻辑库存减扣,设置数据库(逻辑计算5-3=2,new_stock=2)
    update goods set stock=#{new_stock} where gid=#{gid}

    这样虽然避免了程序出错,“重试”机制的减扣没有导致数据出现错误,但是如果用户发生了并发的购买动作(秒杀类业务特别容易出现),流程如下:
    用户A和用户B并发购买商品,此时同时查询数据库库存数量为5
    用户A购买了3个库存,于是库存要设置为2
    用户B购买了2个库存,于是库存要设置为3

    此时场景,应该是五个商品刚好售卖完,储存应该为0,但是这两个设置库存的接口并发执行,库存会先变成2,再变成3,导致数据不一致(实际卖出了5件商品,但库存只扣减了2,最后一次设置库存会覆盖和掩盖前一次并发操作)
    其根本原因是,设置操作发生的时候,没有检查实际库存与查询出来的库存有没有变化,理论上:

    库存为5时,用户A的库存设置才能成功
    库存为5时,用户B的库存设置才能成功

    实际执行的时候:
    库存为5,用户A的set stock=2确实应该成功
    库存变为2了,用户B的set stock=3应该失败掉

    所以,在数据量较大的情况下,减库存应该是以下这种方案:
    update goods set stock=#{new_stock} where gid=#{gid}
    修改为:
    update goods set stock=#{new_stock} where gid=#{gid} and stock=#{old_stock}
    这样修改后,用户A设置库存为2了,用户B再去设置库存,通过条件stock=#{old_stock}判断条件已经不满足了更新失败,从而保证了数据的一致性。

    总结:
    在业务复杂,数据量大,并发量大的情况下,库存扣减容易引发数据的不一致,常见的优化方案有两个:

    • 调用“设置库存”接口,能够保证数据的幂等性
    • 在实现“设置库存”接口时,需要加上原有库存的比较,才允许设置成功,能解决高并发下库存扣减的一致性问题
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    一、基础规范

    (1)必须使用InnoDB存储引擎

    解读:支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高

    (2)新库使用utf8mb4字符集

    解读:万国码,无需转码,无乱码风险,节省空间

    (3)数据表、数据字段必须加入中文注释

    解读:N年后谁tm知道这个r1,r2,r3字段是干嘛的

    (4)禁止使用存储过程、视图、触发器、Event

    解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧

    (5)禁止存储大文件或者大照片  

    解读:为何要让数据库做它不擅长的事情?大文件和照片存储在文件系统,数据库里存URI多好

    二、命名规范

    (6)只允许使用内网域名,而不是ip连接数据库

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     前言:

       场景是:我们业务资讯系统系统场景,数据量在列表量2000万上下,详情信息6000万左右,标签信息表1亿4千万以上,每一次详情查询会进行查询三张表, 耗时基本上1.5秒左右,但是最近业务量飙升导致查询卡顿,用户业务操作员也激增好多人,导致钉钉群,经常被艾特,被吐槽怎么又卡顿了,然后预发布系统数据库容量和配置也受限,需要扩容,增加配置,集群,和分区配置。做好这些操作之后呢,但是我们这边还是卡顿想想出现了,所以需要我作为java开发进行处理优化!主要需要查询下怎么会卡顿呢?是不是SQL还有优化空间呢?还是说CRUD操作的遇到了锁和卡顿住了。

    思路一:是不是某些SQL执行卡顿被锁耗时太久

    1、查看下所有的SQL进程,目前正在执行的SQL语句,是否已经卡顿,被锁

    show processlist;

    运行之后的效果图如下,state如果出现大量的sleep说明,这个SQL目前在等待状态,最下面前面的SQL肯定有一条卡顿了!

    2、找到这句耗时超久的SQL,进行kill掉。

     SELECT  *  from    tbm_news_info   ;

    发现有一句SQL如上,卡顿了,主要这张表过亿,导致整个数据库CPU占用,耗光了资源,其他SQL进行了堵塞状态!

    然后可以进行kill掉这个SQL进程就可以的!

    kill  1514

    3、通过批量的进行查询被锁住的SQL,进行kill掉堵塞的进程,可以解决数据库卡顿现象。

    具体的SQL:

    
    --  查询目前卡顿的进程,查询到那么直接删除掉,就可以恢复正常,解决卡顿问题
    SELECT
    trx_state,
    trx_started,
    trx_mysql_thread_id,
    trx_query,
    concat(
    'kill ',
    trx_mysql_thread_id,
    ';'
    ) as  '目前卡顿进程进行杀死'
    FROM
    information_schema.innodb_trx
    ORDER BY
    trx_started 
     limit 50  ;

     也可以进行查询用户的卡顿的SQL进程

    SELECT
    *
    FROM
    information_schema. PROCESSLIST a
    WHERE
    command <> 'sleep'
    AND info LIKE 'select%'
    AND time > 60
    and user = 'tbm'
    ORDER BY
    time DESC

    复制最后的一列数据然后进行批量的删除SQL进程就可以完美的解决数据库卡顿现象!

    思路二:临时表设置过小,导致数据量太大的时候表空间无法使用

    1、有些时候也是临时表设置很小导致空间受限,导致卡顿

    show variables like "%tmp%";
    -- 16777216
    set global tmp_table_size=33554432;
    -- 慢查询
    show variables like '%quer%';
    -- slow_query_log : 是否已经开启慢查询
    -- slow_query_log_file : 慢查询日志文件路径
    -- long_query_time :  超过多少秒的查询就写入日志 
    -- log_queries_not_using_indexes 如果值设置为ON,则会记录所有没有利用索引的查询(性能优化时开启此项,平时不要开启)
     

    通过上面的设置可以大小满足临时表的调用!

    思路三:主要是数据库设置连接数太小,导致连接等待耗时

    1、可以通过navicat 的mysql的客户端操作查询连接数设置,然后设置临时的连接数,这样也可以在某些情况下解决数据库连接卡顿的情况!

    show variables like '%max_connections%';
    set GLOBAL max_connections=400;

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