说实话，处理高并发场景下的数据库问题，真是一件让人又爱又恨的事情。上周我们系统就遇到了一个典型的连接数爆满问题，但仔细想想，这仅仅是冰山一角。当流量真正涌来时，你会发现数据库的瓶颈可能出现在各种意想不到的地方——查询语句突然变慢、索引失效、甚至磁盘I/O都成了问题。这让我不禁思考，除了基本的连接管理，我们还能做些什么来应对真正的流量洪峰？
查询优化：从”能用”到”好用”的转变
记得有次排查一个看似简单的用户查询接口，在低并发时响应时间只有50ms，可一旦并发上来就直接飙升到2秒以上。后来发现是那个”SELECT *”语句惹的祸！在高并发环境下，每个查询多返回几个不必要的字段，累积起来就是巨大的性能损耗。改用具体字段列表后，性能直接提升了40%。这种细节，平时可能觉得无所谓，但在高并发时就是生死攸关。
索引设计的艺术
说到索引，我发现很多人有个误区——觉得索引建得越多越好。实际上，去年我们系统就曾因为索引过多导致写入性能下降30%。特别是在高并发写入场景下，每个索引都需要维护，这代价可不小。后来我们采用了一种更聪明的策略：对热点数据建立覆盖索引，对冷数据减少索引数量。比如用户最近订单查询很频繁，我们就为订单表建立了(user_id, create_time)的复合索引，这样查询直接走索引，避免了回表操作。
缓存策略的平衡之道
缓存用得好，数据库压力能减少一大半，但用不好就是灾难。我们曾经因为缓存雪崩导致数据库直接挂掉——大量缓存同时失效，所有请求都打到数据库上。后来改用分层缓存策略：本地缓存+分布式缓存，并设置不同的过期时间。比如用户基本信息缓存在本地1分钟，商品详情缓存在Redis里5分钟，这样即使某层缓存失效，另一层还能扛住。
说实话，数据库调优从来不是一劳永逸的事情。随着业务发展，昨天的最佳实践可能今天就过时了。关键是要建立持续监控和快速响应的机制，毕竟在高并发场景下，问题往往来得突然，解决起来也要快准狠。你觉得呢？
评论