21｜数据库综合应用：怎么保证数据库的高可用、高性能？

邓明

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该思维导图由 AI 生成，仅供参考

你好，我是大明。
我很早就注意到，很多人在平时工作中就是设计一下表结构和索引。好一点的可能还会有一些查询优化的经验，也有少数人做了很多跟数据库有关的事情，但是没办法把它们系统组织起来，给面试官留下深刻印象。
现在我们有了前面几节课的基础之后，就可以把这些知识串联起来，做成一整个提高数据库性能和可用性的方案。在这之前，为了方便你理解后面的方案，我们先来学习一下查询缓存相关的知识。
查询缓存在 MySQL 里面，允许用户开启查询缓存。你可以理解这个缓存就是用 SQL 作为键，而对应的查询结果集就是值。如果下次过来的还是同一个查询，那么就直接返回缓存起来的查询结果集。
但是查询缓存不一定带来查询性能提升。如果你的查询每一次对应的 SQL 都不一样，那么查询缓存反而会降低查询性能。
在实践中查询缓存的效果的确不怎么好。按照设计者的想法，查询缓存的最佳使用场景是一些特别复杂的查询，它们会扫描很多行，但是只有一小部分行满足条件。所以 MySQL 在 8.0 的时候移除了这个功能。
面试准备为了面好数据库这部分内容，你还需要在公司内部搞清楚一些数据和信息。
我后面提到的各种参数是否有改进的空间，记住公司里每一个使用了非默认值的参数。
如果你所在公司有 DBA，那么可以请教一下 DBA，有没有针对公司的业务做过什么优化，包括数据库自身的优化，也包括数据库所在的操作系统的优化。如果你和他们的私人关系够好，那么可以请教一下他们之前遇到过的各种数据库问题，然后把这些问题整理成案例，在面试中使用。
如果你所在公司的文档比较齐全，那么可以了解一下数据库架构的演进。

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本文介绍了数据库综合应用中的高可用和高性能保障策略，包括查询缓存的实践效果、面试准备建议、参数调优、读写分离和分库分表案例。文章提出了面试中可能涉及的问题和最佳策略，并给出了整体方案的建议，适合数据库从业者参考。具体内容包括查询缓存的效果案例、读写分离的实施步骤和主从自动切换机制的应用，以及分库分表方案的介绍和应对事务问题的解决方案。文章还提到了参数调优的重要性和具体参数的调整建议，以及如何在面试中应对相关问题。总体来说，本文提供了丰富的数据库性能优化和面试准备方面的建议，适合数据库从业者参考。

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nadream
go开发能用ShardingSphere吗？
作者回复: 你可以把它部署为网关形态。
2024-01-22归属地：浙江

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sheep
innodb_buffer_pool_instances每个buffer pool之间存的都是不一样的数据吧？
作者回复: 是的。
2023-11-15归属地：广东
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我好像一点都不像程序员
以前在小公司的时候，还可以玩玩MySQL参数的调优，现在，直接用的都是阿里云的云数据库，啥也动不了，哈哈哈，文中提到异地多活，我看到一篇很好的文章，分享一下给大家：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1714292603624190772&wfr=spider&for=pc
作者回复: 赞！我记得，阿里云好像也可以调吧？嘿嘿，就看你敢不敢了。
2023-08-26归属地：广东
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humor
innodb_buffer_pool_instances，这个参数为什么能减轻竞争呢，如果它的值设置为2，跟设置为1的区别是什么呢？我理解就算用一个缓冲池，每一页的数据都是分开的，也不会有什么竞争吧。如果两个缓冲池都是缓存全量数据，还会有数据一致性的问题。
作者回复: 你可以认为每个 buffer pool 里面都有一大堆的数据结构，这些数据结构都需要用锁保护起来。如果只有一个，那么就大家都在等一个锁；如果有两个，那么就可以有两个查询同时拿到锁。虽然每一页的数据都是分开的，没什么竞争。但是你找到这个页，把这个页放进去缓存的过程，是需要竞争的。
2023-08-03归属地：浙江
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peter
请教老师两个问题： Q1：单机MySQL最大连接数一般为多少? 留言里一位朋友说设置了六千，可能吗？难道机器硬件配置非常高吗？ Q2：tomcat连接数与CPU核数的矛盾问题。 tomcat服务器一般能够支持500个连接，一个连接一个线程，那就是500个线程。但一般服务器的CPU核数也就是10个左右。线程的数量一般是核数的2倍，也就是20个，怎么会开启500个线程呢？
作者回复: 1. 都跟你机器性能有关的，也跟你的查询有关。所以最好就还是自己先测试一下，当然这些数据都是 DBA 配置好的，你直接问他们就行。 2. tomcat 已经很久没研究了，超纲了。
2023-08-03归属地：北京
2
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ZhiguoXue_IT
第一问： 1）调大 query_cache_limit 参数可以在一些情况下提升查询缓存的效果。增加 query_cache_limit 可能会增加缓存的利用率 2）调小 query_cache_limit 参数，适当减小 query_cache_limit 可以减少缓存内碎片的产生，提高缓存的效率也就是说针对你的业务场景数据，如果业务数据大，适当调大些，如果都是平均，调的太大会出现内存碎片，浪费内存空间第二问： innodb_log_file_size 和 innodb_log_buffer_size：存储引擎的事务日志，存储更大的事务日志 max_connections：最大并发连接数，我们当时最早涉及的一个数据库，因为是老项目，涉及的业务比较多，机器也比较多，所以我们配置的最大连接数特别高，当时记得是6000
作者回复: 震惊！6000！我好像还没见过调到这么大的。长见识了
2023-08-02归属地：北京
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Geek_9af983
我们有一个数据库开启了查询缓存限制query_cache_limit，一开始默认大小是1MB，发现存储了很多没用的缓存，还导致缓存较满，利用效果不佳，后来仔细排查了几个需要缓存的sql数据，看了下返回结果，调整到128KB之后，有很高效利用到缓存效果
作者回复: 厉害！
2023-08-02归属地：北京

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