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当 MySQL 在 1000 QPS 时出现性能瓶颈，需从‌索引优化‌、‌查询逻辑调整‌、‌服务器配置调优‌、‌架构扩展‌等多维度综合解决，具体策略如下：

一、索引优化

补充缺失索引‌

通过慢查询日志定位高频低效 SQL，使用 EXPLAIN 分析执行计划，针对 WHERE、JOIN、ORDER BY 等关键字段创建复合索引。
示例：商品表高频查询 WHERE category_id AND status，可创建联合索引 (category_id, status)。

避免过度索引‌

索引占用存储空间且降低写入性能，单表索引数建议控制在 ‌5个以内‌，优先覆盖高频查询场景。
二、查询逻辑优化

精简查询结果集‌

禁用 SELECT *，仅返回必要字段；复杂联表查询改为分步执行或冗余字段设计。
示例：订单列表页仅需 order_id, total_price, create_time，避免全字段查询。

减少临时表生成‌

优化含 GROUP BY、DISTINCT 的语句，避免未索引字段排序；增大 tmp_table_size 参数减少磁盘临时表。

批量操作替代单行操作‌

库存扣减等高并发写操作，合并为批量 UPDATE，降低事务锁竞争和网络开销。
三、服务器配置调优

内存分配优化‌

设置 innodb_buffer_pool_size 为物理内存的 ‌70%-80%‌，提升缓存命中率。
调整 innodb_log_file_size 至 ‌1-2GB‌，减少日志刷盘频率。

连接管理‌

使用 HikariCP 等高效连接池，设置合理的 max_connections（如 1500）和空闲连接回收策略。
短连接场景启用连接复用（如 ProxySQL 连接池），降低频繁建连开销。
四、架构扩展

读写分离‌

通过主从复制将读请求分流至从库，主库专注写操作，降低单实例压力。
工具推荐：ProxySQL 自动路由读写请求。

分库分表‌

单表超千万行时，按业务键（如用户ID、时间）水平拆分，结合 ShardingSphere 实现透明路由。
示例：订单表按 user_id % 16 分片至16个子表。

引入缓存层‌

高频读请求（如商品详情）缓存至 Redis，减少直接访问数据库。
注意缓存击穿：热点数据设置永不过期 + 互斥锁重建。
五、硬件与存储升级

存储介质优化‌

将机械硬盘升级为 SSD，提升 IOPS（随机读写性能）至 ‌5万+‌。

云数据库扩容‌

云环境下升级更高规格实例（如 CPU 16核 + 内存64GB），短期快速缓解性能压力。
关键监控与验证工具
性能分析‌：Percona Monitoring and Management（PMM）实时监控 QPS、连接数、缓冲池命中率。
压测验证‌：使用 SysBench 模拟 1000 QPS 流量，验证优化后吞吐量和延迟。

通过上述策略组合，可系统性突破 MySQL 在 1000 QPS 下的性能瓶颈，同时需平衡优化成本与长期可扩展性。