分库分表实战：幸福的烦恼—流量大爆发啦！

发布时间：2025-11-05 12:35:57 来源：云智核 作者：人工智能

到现在为止，分库分表我们已经对订单系统核心接口业务流程有了一定的实战了解，此时我们可以接一些简单的幸福需求做了。

同时这个时候，恼流也会有对应的量大啦产品经理来和我们对接需求，一般3个月左右，分库分表我们处理单系统的实战日常需求就轻车熟路了。

可能在刚入职的幸福时候，这家初创型互联网公司累积的恼流用户量也就10万，每天活跃2万，量大啦日订单2万，分库分表如下图：

对于数据库中的实战订单表而言，如果按照一天2万个订单数据量计算，幸福一年也就七八百万的恼流订单量，还是量大啦可以轻松hold住的。

但是，可能若我们就是这么幸运，刚好遇到了移动互联网快速发展的几年。

这个时候，站群服务器外卖APP的用户量迅速增长到了100万，日活用户20万，日订单20万，订单单表也从300万快速达到了2000万，如下图：

在这3个月的过程中，我们除了做日常的需求外，还要支持解决线上问题，所以经常会去查询订单表。

在查询订单表数据的时候，我们会发现随着订单数据的增多，订单查询sql相应的也会变得越来越慢，比如，你刚入职的时候单表可能就300万数据量，查询只需要20ms的样子，但是现在，单表增长到2000万，不过查询一般也都稳定在200ms以下。

某一天，当我们正在沉浸式地写着代码时，leader突然找到我们说：“昨天晚上小猛上了一个需求，然后今天突然发现我们订单sql查询超过了3s，肯定是昨晚上线的sql有问题，b2b供应网现在我们单表才2000万数据，MySQL是可以轻松hold住的，小猛今天不在公司，你帮忙排查下问题，然后优化下sql。”

可以想象一下这样一个场景，当我们打开一个外卖app想点个外卖，想起来上周吃的某个外卖还不错，就想看看自己点的是哪个商家的外卖，然后满心欢喜的想要点开自己的历史订单列表。

结果等了3s订单列表都还没加载出来，也许作为干饭人的我们有着强大的毅力，最后终于等到订单列表加载出来了，心满意足选好菜品下单。

但此时我们的脑海中是不是会出现那个bgm：“完了，芭比Q了”，所以这样的查询速度是万万不能接受的，云服务器因为体验极差。

回过神来的我们，听完leader说的话后就接下了这个任务，马上开始着手优化sql了，但是下一秒就遇到一个新的难题，那就是我们根本没优化过sql，就连MySQL的一次查询会经历过哪些过程，你都不是很清楚，更不用提要从哪里开始优化了。

而sql优化的第一步，我们得要先了解一下MySQL一次完整查询会经历哪些过程，然后再针对性的优化，MySQL一次完整的查询的过程呢，我们在下一篇文章会详细的分析，大家不要着急，这里我们继续分析下现状。

根据刚才的分析，在上百万规模的一个用户群体下，数据库中一年的订单数据量搞不好都要上亿了，一旦订单表中的数据达到这样的一个量级之后，后续订单sql的性能就开始显著下降了。

但是，容易被我们忽视的一个场景就是，流量可能偶尔会爆发一下，然后sql查询较慢的问题会被进一步的放大，那么哪些场景会导致流量在短时间内爆发呢？

其实这种场景就比较多了，比如某一天，我们的外卖APP做了一些促销活动，或者是某一天竞对的APP不幸挂掉了（作为良性竞争倡导者的我们不应该有这种想法，但是万一呢，是吧？），这些场景下，大量的流量就会在短时间里引爆我们外卖APP。

好的，那我们这里假设就是竞对的外卖APP出了一些故障吧，比如竞对的评价系统挂掉了，导致店铺的评价显示不出来，那这就严重了，因为部分用户的订餐习惯，是在点外卖前都会先看下店铺的评价。

结果由于竞对外卖APP的评价系统挂了，导致店铺的评价显示不出来，那这些用户可能就都会跑到我们的外卖APP来下单，这个时候，我们外卖APP的流量就会瞬间增大好几倍。

本来这个时候，我们订单表一次查询差不多都需要3s了，现在又发生了流量突增的情况，那就会导致已经存在的问题被进一步的放大，比如一次订单查询会直接变为5s，这都是有可能的。

所以，如果我们不对这种场景进行优化，就会失去一些用户，因为我们自己的外卖APP此时也很卡的话，我们就可能会错过一次“天赐良机”。

不过，对于这种千万级数据的优化大家也不用着急，因为接下来，我们会带着大家一步步分析这些问题背后的原因，并且会将对应的解决方案进行落地，所以大家一定要好好学习，毕竟机会从来都是留给有准备的人的。​

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