数据库调优(2)

场景

大促数据大屏，需要查询48小时之内的一分钟粒度数据（单次8万）用于计算环比数据，由于前端访问量飙升导致mysql的读压力飙升，进而影响了集群中的其他数据库实例。

分析

数据库读压力.png

db同学给出的sql语句如下：
select 'true' as QUERYID,id, name, business_type, start_time, end_time, bandwidth, qps, third_bandwidth, third_qps, play_count, push_count, created, modified, collected from cdn_band_onemin_2022_h2 WHERE start_time >= '2022-11-10 00:00'and start_time < '2022-11-12 00:00'
经过分析发现是该sql引起，db只能先kill掉该查询确保该问题扩散，对应业务发现是大促看板环比图导致，双11需要从数据库实时获取2022-11-10 至2022-11-12 共计48小时跨度的1分钟粒度数据用于计算，当页面请求量飙升时，造成mysql读压力大。

解决

1.将该实时查询并计算的数据结果缓存到redis中，这部分数据页面看板实时从redis获取，并且在后台启一个定时任务，每20s去查询db计算并更新redis中的数据，这样将数据库的读压力分散给了redis。

2. 数据库实例和部门其他实例共用资源池，导致问题扩散，后续采用独立部署的方式，并将现有数据迁移到新的数据库实例
3. 增加数据库实例的物理规格

本次数据库读压力使用redis解决，进一步延伸到redis的一些问题，比如热key, 大key问题，缓存穿透、缓存击穿、redis的部署和故障转移，redis的底层数据结构、redis的持久化等问题上，可以进一步结合项目思考如何解决这些问题，一定要结合项目去阐述，理论必须要落地。