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🗣 Wd提问: 关键词自动推送系统MySQL优化

🤖 Ai回答:
针对关键词自动推送系统的MySQL优化，可以从以下几个关键方向进行改进：

一、核心优化方向
1、索引优化
覆盖索引：确保常用查询字段（如`keyword`, `timestamp`, `status`）建立联合索引，避免回表查询。
前缀索引：对长文本字段（如`content`）创建前缀索引（例如`INDEX(content(255))`），减少存储空间。
删除冗余索引：通过`SHOW INDEX FROM table_name`检查并移除重复或低效索引。

2、表结构设计
垂直拆分：将不常访问的字段（如日志记录）单独建表，减少行锁竞争。
ENUM/INT替代VARCHAR：状态字段（如`status`）使用枚举类型或整数编码，节省存储空间。

3、查询优化
EXPLAIN分析：定期执行`EXPLAIN SELECT ...`定位全表扫描或临时表问题。
延迟JOIN：先过滤主表数据再关联子表，例如：
sql
SELECT a.*, b.*
FROM main_table a
INNER JOIN sub_table b ON a.id = b.main_id
WHERE a.keyword = 'target';

4、缓存策略
Redis双层缓存：
第一层：热点关键词（如TOP 100）直接返回预计算结果。
第二层：冷数据采用TTL缓存（如30秒过期），降低数据库压力。
本地缓存：在应用层使用Guava Cache缓存高频查询结果。

二、高并发场景优化
1、批量操作
批量插入：将多条INSERT合并为一条语句，例如：
sql
INSERT INTO keywords (keyword, count) VALUES ('a',1),('b',2);

批量更新：使用`ON DUPLICATE KEY UPDATE`合并更新逻辑。

2、异步处理
消息队列解耦：通过Kafka/RabbitMQ将实时推送任务放入队列，由消费者异步处理。
定时任务批处理：每分钟聚合一次新增数据，减少高频写入。

3、读写分离
主从复制架构：
主库负责写操作（INSERT/UPDATE）。
从库承载读操作（SELECT），通过ProxySQL动态路由请求。

三、硬件与配置调优
1、参数优化
InnoDB Buffer Pool：设置为物理内存的70%（例如`innodb_buffer_pool_size=64G`）。
线程池：启用`thread_pool_max_threads=512`控制并发连接数。
日志配置：
ini
innodb_flush_log_at_trx_commit=2 每秒刷盘
sync_binlog=0 异步刷binlog

2、存储引擎选择
RocksDB插件：对于写密集型场景，替换InnoDB为RocksDB以提升吞吐量。

3、硬件升级
NVMe SSD：降低IO延迟至毫秒级。
RDMA网络：集群间通信延迟降至微秒级。

四、监控与弹性扩展
1、实时监控
Prometheus+Grafana：监控QPS、慢查询、锁等待等指标。
Percona Toolkit：自动检测并修复问题（如pt-online-schema-change无损修改表结构）。

2、弹性扩展
分库分表：按哈希或范围分片（例如按`keyword_hash % 10`分10个库）。
ProxySQL负载均衡：自动切换故障节点，支持动态扩容。

五、示例优化方案
假设系统需每秒处理1万次关键词查询，可采用以下组合：
架构：主库（写） + 3个从库（读） + Redis缓存层
索引：`CREATE INDEX idx_keyword_time ON keywords(keyword, timestamp)`
查询优化：
sql
SELECT * FROM keywords
WHERE keyword IN ('key1','key2')
AND timestamp NOW() INTERVAL 1 HOUR;

缓存策略：Redis TTL设为15秒，命中率目标95%

通过以上优化，可显著提升系统吞吐量并降低延迟，满足高并发场景下的性能需求。

Ai作答

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