阿里P6面试热门话题解析：从几十条到千万级写入量！掌握Kafka转存MySQL数据的终极优化策略！

某网站一网友说:"今天去面试阿里p6，面试官问我消费kafka转存到mysql数据，吞吐量很差，一秒才几十条，如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写，他说我回去等消息吧，我说错了吗？"

性能优化问题。第一步永远都是先找到瓶颈，你写瓶颈都没找，就开始出方案啦。

性能优化问题主要是采用分析定位确认性能瓶颈、提出解决方案、测试调整的流程,来逐步提升系统性能。主要解决思路如下：

1. 分析现有的系统架构,确认性能瓶颈在哪个环节。是消费kafka的效率不高还是写入mysql的效率低,需要定位。
2. 根据定位,提出对应的优化方案:

• 如果是消费kafka效率低,可以考虑采用多线程并发消费提高单位时间内处理消息的数量。
• 如果是写入mysql效率低,可以考虑采用批量插入方式,将数据缓存后一次性批量写入mysql。可以提高写入效率。
• 可以增加mysql索引,优化查询。并对数据库结构进行优化,减少不必要的查询和IO。
• 可以考虑使用缓存,如redis,减少数据库直接查询的次数。
• 可以通过kafka分区、增Machine提高kafka整体吞吐量。

1. 根据业务需要,选择一个或者多个优化方案进行组合。做压力测试,逐步调整以达到系统目标吞吐量。
2. 优化后继续监控系统瓶颈。问题可能出现在其他新的环节,需要持续优化。

以上是我的简要思路,如果得到面试官进一步提问,我会根据具体情况再深入分析优化方案。主要是采用分析定位、提出解决方案、测试调整的流程,来逐步提升系统性能。