在高并发互联网系统中，数据库是核心数据存储和业务支撑组件，高并发场景下数据库的性能和可用性直接影响系统整体稳定性。MySQL、PostgreSQL以及NoSQL（如MongoDB、Cassandra）在高并发场景下，需要通过合理的架构设计、索引优化、读写分离、分库分表、缓存与异步处理、监控与告警等手段实现高性能、高可用和可扩展。本文分享实践经验与优化策略。
一、数据库架构设计
- 主从/主主复制
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MySQL/PostgreSQL主从复制实现读写分离
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主主复制支持高可用和负载均衡，但需解决冲突
- 分库分表策略
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将大表拆分为多个库和表，减轻单表压力
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按业务或时间分库分表，优化查询性能
- NoSQL分布式架构
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MongoDB分片或Cassandra节点集群
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数据分布均匀，支持水平扩展和高并发写入
二、索引与查询优化
- 合理设计索引
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针对高频查询字段创建B-Tree或哈希索引
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避免全表扫描，提高查询速度
- 优化SQL与查询语句
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避免复杂JOIN和子查询，尽量拆分查询
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使用Explain分析执行计划，识别性能瓶颈
- 聚合与分页优化
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使用索引范围查询代替深分页
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对聚合场景使用预计算或物化视图
三、高并发写入优化
- 批量写入与事务优化
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批量插入减少事务开销，提高吞吐
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控制事务大小，避免长事务影响并发性能
- 异步写入与队列削峰
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写入操作异步处理或通过消息队列缓冲
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避免高并发下数据库瞬时压力过大
- 锁与并发控制
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尽量减少行锁和表锁，优化事务隔离级别
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使用乐观锁或分布式锁解决高并发冲突
四、读写分离与缓存优化
- 读写分离
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主库负责写操作，从库处理读请求
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配合负载均衡策略，实现高并发查询能力
- 缓存策略
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Redis/Memcached缓存热点数据，减轻数据库压力
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Cache-Aside、Write-Through等缓存模式结合业务场景
- 热点数据与批量处理
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热点表或字段独立缓存
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批量更新或异步刷新缓存，降低数据库负载
五、监控与告警体系
- 关键指标监控
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QPS、TPS、慢查询、锁等待、连接数、磁盘IO
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从库延迟、分片状态、节点健康
- 日志与异常分析
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慢查询日志、错误日志、死锁日志
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异常告警触发自动化运维或扩容策略
- 性能调优闭环
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定期压测高并发场景
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根据监控数据调整索引、缓存、读写分离策略
六、工程化部署与实践
- 自动化部署
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Docker/Kubernetes部署数据库集群
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滚动升级、灰度发布，保证服务不中断
- 弹性扩容与分片
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根据高峰并发动态增加从库或分片节点
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客户端连接池和负载均衡动态调整，提高吞吐能力
- 容量规划与性能调优
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根据业务峰值规划数据库实例、分片和索引
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定期压测和调优SQL、缓存策略，提高高并发性能
七、优化经验总结
- 架构设计与分库分表
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主从/主主复制、分库分表、NoSQL分布式集群
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提高高并发读写能力和系统可用性
- 索引与查询优化
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合理索引、SQL优化、聚合分页优化
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避免全表扫描和复杂JOIN
- 高并发写入与缓存优化
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批量写入、异步处理、队列削峰
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热点数据缓存、读写分离策略
- 监控与工程化闭环
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QPS、慢查询、锁等待、节点健康监控
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自动化部署、弹性扩容、压测优化形成持续闭环
通过合理的数据库架构设计、索引与查询优化、高并发写入与缓存策略，以及监控与工程化部署，高并发互联网系统能够实现 高吞吐、低延迟、稳定可靠、可扩展，为核心业务数据处理提供坚实保障。