今天給大家分享一個最近經(jīng)歷的技術(shù)故事，帶你感受一下數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化背后的一些血與淚。

問題的突然襲擊

那是一個普通的工作日，時鐘指向了10點(diǎn)整。正準(zhǔn)備喝口水放松一下時，突然，運(yùn)維的小伙伴找我報告了一個緊急情況：

“小米，生產(chǎn)環(huán)境商品庫CPU飆到100%了，趕緊看一下?！?/p>

這簡短的一句話猶如一顆石子投入了我的心湖，我的心跳也立刻加速，仿佛瞬間能聽到“咚咚咚”的聲音。我快速放下手中的事，飛快地切換到監(jiān)控界面，一查，果然不出所料，CPU利用率已經(jīng)飆到了100%。

我趕緊向運(yùn)維小伙伴確認(rèn)具體情況：“具體是哪個系統(tǒng)或者模塊有問題？給我提供下日志?！?/p>

“是商品庫，尤其是在查詢商品限售相關(guān)的那部分?！?/p>

我立刻明白了，最近我們剛上線了一個新的功能——根據(jù)地區(qū)限制商品購買的數(shù)量（商品限售功能）。這個功能的推出，目的就是根據(jù)用戶的所在地區(qū)限制商品的購買數(shù)量，并通過對地區(qū)與商品的關(guān)聯(lián)進(jìn)行判斷，以優(yōu)化用戶的購物體驗(yàn)。沒想到，這一看似簡單的功能，竟然引發(fā)了一場性能危機(jī)。

快速定位問題

有了方向后，我立刻開始排查。在后臺監(jiān)控的查詢統(tǒng)計中，我注意到，在9:56時，InnoDB行讀取量飆升到近2000萬每秒！這個數(shù)據(jù)簡直讓人感到震驚，顯然，這個查詢負(fù)載是一個巨大的性能瓶頸。

于是，我決定深入分析具體是哪個SQL查詢在瘋狂地執(zhí)行，導(dǎo)致了這么高的IO操作。通過查看慢查詢?nèi)罩竞瓦\(yùn)行中的SQL，我發(fā)現(xiàn)，確實(shí)有一條SQL查詢執(zhí)行得非常頻繁，執(zhí)行時間也異常長。然后，我讓運(yùn)維小伙伴們立即停止了部分流量，減輕了壓力，接下來我們開始分析這條SQL。

排查出罪魁禍?zhǔn)?/h1>

這條問題SQL的本質(zhì)其實(shí)就是我們最近上線的商品限售功能，尤其是在B端的查詢過程中，涉及到了限售配置和會員關(guān)系表的關(guān)聯(lián)查詢。具體來說，就是根據(jù)限售ID查詢與該ID相關(guān)聯(lián)的所有地址信息，并且每次查詢時，還通過@OneToMany的方式去關(guān)聯(lián)查詢限售配置與會員關(guān)系表的信息。

但這里有一個非常大的問題：限售配置與會員關(guān)系表并沒有在限售ID字段上建立索引，導(dǎo)致每次查詢都需要掃描整個表，而該表的行數(shù)已經(jīng)高達(dá)80萬行！

為了讓大家理解這個問題，我們再仔細(xì)拆解一下：

在B端頁面，用戶查詢商品時，需要獲取到與商品限售相關(guān)的地區(qū)信息。

在數(shù)據(jù)庫中，商品與地區(qū)是通過“限售ID”關(guān)聯(lián)的。

但在實(shí)際查詢時，@OneToMany的關(guān)聯(lián)查詢并沒有在“限售ID”字段上建立索引。

結(jié)果，每次查詢都會進(jìn)行全表掃描，造成了嚴(yán)重的性能問題，尤其是在流量大的情況下，CPU負(fù)載瞬間飆升。

這個SQL問題，正是導(dǎo)致商品庫CPU飆升的罪魁禍?zhǔn)住?/p>

解決方案

發(fā)現(xiàn)問題后，我決定立刻開始優(yōu)化。首先，我們需要修改數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，為限售配置和會員關(guān)系表的限售ID字段建立索引。這樣一來，數(shù)據(jù)庫查詢時就能通過索引來加速檢索，而不再進(jìn)行全表掃描。

1. 為限售ID字段添加索引

通過在這兩個表中增加索引，查詢就能更加高效地定位到相關(guān)記錄，避免了每次查詢時都進(jìn)行全表掃描。這樣，不管表中有多少條記錄，查詢速度都會大大提升。

2. 優(yōu)化SQL查詢

我們還需要對查詢語句進(jìn)行優(yōu)化，盡量減少關(guān)聯(lián)查詢的復(fù)雜度，避免不必要的數(shù)據(jù)拉取。比如，嘗試分批加載關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，避免一次性加載過多內(nèi)容。

這種方法可以大大減少單次查詢的壓力，避免過度的內(nèi)存占用。

3. 增加緩存機(jī)制

為了進(jìn)一步提高查詢效率，我們還決定增加緩存機(jī)制。將一些常用的查詢結(jié)果存入緩存中，避免重復(fù)查詢數(shù)據(jù)庫。比如，使用Redis或者M(jìn)emcached來緩存限售配置的結(jié)果，在數(shù)據(jù)更新時再進(jìn)行緩存失效。

通過這種緩存機(jī)制，可以大大減少數(shù)據(jù)庫的壓力，提高響應(yīng)速度。

測試與上線

在完成優(yōu)化后，我們開始了詳細(xì)的測試。首先是通過負(fù)載測試工具模擬大流量場景，確保CPU負(fù)載得到有效控制。然后我們還使用了數(shù)據(jù)庫的Explain語法來檢查SQL的執(zhí)行計劃，確保索引生效，查詢不再使用全表掃描。

經(jīng)過一系列的驗(yàn)證，優(yōu)化效果顯著：CPU的負(fù)載恢復(fù)正常，數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)速度也有了明顯的提升。

最終，我們順利將優(yōu)化后的版本部署到生產(chǎn)環(huán)境，并且通過監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時跟蹤效果，確保沒有問題。

總結(jié)與反思

從這次數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化事件中，我收獲了不少經(jīng)驗(yàn)，也為大家總結(jié)了幾點(diǎn)：

提前建立索引：對于經(jīng)常查詢的字段，尤其是用于關(guān)聯(lián)查詢的字段，一定要提前建立索引，避免全表掃描。

SQL優(yōu)化：在編寫SQL時，要考慮到查詢的效率，避免不必要的關(guān)聯(lián)，盡量簡化查詢邏輯。

緩存機(jī)制的使用：當(dāng)數(shù)據(jù)量大且變化不頻繁時，使用緩存可以大幅度提升性能，減少數(shù)據(jù)庫壓力。

性能測試必不可少：每次上線新功能后，一定要進(jìn)行充分的性能測試，尤其是在高并發(fā)的情況下，數(shù)據(jù)庫的表現(xiàn)尤為重要。

如果當(dāng)時沒有快速定位到問題，繼續(xù)依賴于全表掃描和缺乏索引，整個生產(chǎn)環(huán)境的性能可能會持續(xù)惡化，甚至出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰的風(fēng)險。

END

這次優(yōu)化雖然看似只是一個簡單的索引加速過程，但卻讓我們更加深刻地理解了數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的細(xì)節(jié)，也讓我對性能調(diào)優(yōu)這塊有了更多的思考。希望這個故事能對你們有所幫助，尤其是對那些正在做類似優(yōu)化的小伙伴們。

感謝大家的閱讀，咱們下期再見！