读多写少业务中,MySQL如何优化数据查询方案?
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看一看当面试官提及“在读多写少的网络环境下,MySQL 如何优化数据查询方案”时,你要从哪些角度出发回答问题???
案例背景
假设你目前在某电商平台就职,公司面临双 11 大促,投入了大量营销费用用于平台推广,这带来了巨大的流量,如果你是订单系统的技术负责人,要怎么应对突如其来的读写流量呢?
这是一个很典型的应用场景,我想很多研发同学会回答:通过 Redis 作为 MySQL 的缓存,然后当用户查看“订单中心”时,通过查询订单缓存,帮助 MySQL 抗住大部分的查询请求。
如果你也是这么想,说明没认真思考过问题。因为应用缓存的原则之一是保证缓存命中率足够高,不然很多请求会穿透缓存,最终打到数据库上。然而在“订单中心”这样的场景中,每个用户的订单都不同,除非全量缓存数据库订单信息(又会带来架构的复杂度),不然缓存的命中率依旧很低。
所以在这种场景下
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