数据库瓶颈

Source: Dev.to

“它很快……直到用户出现。”
这就是我在帮朋友调试系统时对他说的话。

问题

每个请求都依赖数据库。每当用户进行任何操作时：

• 获取数据
• 更新记录
• 检查余额

在小规模时这并不会出现问题。但在大规模时，每个请求开始争夺同一资源，使数据库成为瓶颈：

• 读取过多
• 写入过多
• 并发查询过多

而且不同于你的应用服务器，数据库无法无限扩展。

为什么这很危险

系统仍然可以运行，但用户会开始体验到：

• 响应变慢
• 延迟增加
• 超时

随着用户基数的增长，性能会进一步下降。

解决方案

你并不是要去掉数据库，而是要减少对它的依赖。真实系统通过以下方式实现：

• 缓存经常读取的数据
• 为大量读取使用只读副本
• 优化查询和索引
• 将繁重任务移到后台作业

目标很简单：除非必须，否则不要访问数据库。

思维模型

把数据库想象成唯一的收银员。起初没有排队。随着更多人到来，大家都只能等——即使收银员工作得很顺畅。

教训

你的系统变慢并不是因为它坏了，而是因为所有东西都依赖于同一个部件。

收获

可扩展的系统不仅能处理更多用户——它们还能减轻对最关键组件的压力。