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提高系统性能的常见方式缓存,也可以有很多种不同的玩法

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哲洛不闹
发布2019-04-25 14:30:54
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发布2019-04-25 14:30:54
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文章被收录于专栏:java一日一条java一日一条

非常抱歉哈,前几天休清明节,一直在开车,顺道看了一场开心麻花的节目《谈判专家》,一直认为喜剧是外表喜性人的天堂,现在才知道美女也可以演的这么搞笑。尤其是朱迪的大长腿。

书接上回

在上篇文章中最后的两张图片分别为:

select * from table select indexCol from table

在执行的过程中发现第一句没有走索引而第二条走索引了,也许很奇怪,因为我们在后面并没有加where语句。这就是常见的让习惯控制了我们的思维。其实谈论这个没有任何意义,只是告诉大家世事无绝对,针对这个问题我专门找书去看一下,其实现在我才发现家里只有一本高性能mysql,大概用20分钟浏览了一遍发现里面对索引原理解释的很浅显,并没有深入的讲解查询sql的映射逻辑。所以我只能上网查询,各种查询之后,做了如下猜测:mysql常见的存储引擎包含两种:innodb和MyISAM,我们使用的就是innodb,这种存储引擎也是最经常用的,对应的B+tree 索引。如果我们需要的数据对应的字段都加了索引,当然是在非主键的情况下,辅助索引就可以把所有的数据都给查询出来,没有必要再去挨个遍历所有的字段了。

其实现实的工作中基本上用不到上述情况,试问大家有谁经常写没有条件的查询语句。但是也不要将习惯定为逻辑,没有遇见不要盲目的下结论,动手才是王道。

这两天领导给我安排了一个工作,工作内容:线上数据库IO压力大,需要我们做优化。

在实际的工作中我跟同事遇到了分歧,其中一点我们讨论的流程都用到了缓存,区别是用本地缓存还是依赖三方缓存(redis等)。用缓存是一种提高系统性能常见的方法,我们分析造成数据库IO压力的原因,主要由几个大表造成,这几张大表平均一天插入数据一千多万条,如果遇到活动高峰期,提高几倍也是常见的事情,大家知道对于mysql等关系型数据库而言,数据无限制的成几何倍数的增长,对数据库的压力是非常大的。而解决这种压力的最好的方式就是分库分表。

但是对于现在的我们重新改造线上系统替换jdbc连接池这个工作量是非常大的,另外时间以及工作都不允许我们去这样做。所以我们只能做局部整改,讨论的方案是定时创建新表,通过表同步做到数据实时更新到新的表中。而同步又要考虑到系统的高性能,必须做数据缓存和数据持久化

首先我们来标一下题目:一天两千万次的数据插入,每一次插入的时候我们都需要拿到最新的表名。先说redis缓存,如果我们把最新的表名放到redis中然后再持久化到mysql之后,大概我们需要一天查询两千万次redis,只是把mysql的压力转嫁到redis中了,另外还要考虑到redis宕机的情况兼容,当然redis做cluster集群扩展还是可以支持的。但是如果我们使用本地缓存那我们就没有这种情况了,每次获取新表名只是查询一次本地缓存就ok,不需要跟三方交互。至少这两千万次的查询压力没有了,而本地缓存又依赖于服务状态。

最后我们讨论这两种方式都是可以解决的:redis如果压力大,可以做扩展,宕机的情况只能兼容然后去查持久化的数据了。如果用本地缓存,我们可以使用被动更新的方式更新缓存内容,都是可以达到目的的。

所以没有解决问题的唯一方式,只有解决问题的更好方式。

偷偷说一下我一边听和空姐同居的日子一边写的这篇文章,是不是不小心暴露了自己的年龄,哈哈哈,(第二篇是个广告~~~)

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原始发表:2019-04-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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