高并发写入别再用MySQL！90%的人都踩过这个坑-CFANZ编程社区

大家好。今天和大家聊一个很现实的问题：为什么高并发场景下，我们不推荐直接用关系数据库来写入数据？

先讲个真实案例：去年我们团队做了一个电商活动，预估峰值QPS能到5万。当时为了图省事，直接用MySQL扛写入。结果活动一开始，数据库就崩了——CPU飙升到100%，连接数爆炸，大量请求超时。最后临时加了缓存、消息队列才勉强撑过去，但还是损失了不少订单。

这篇文章我就从原理到实践，给你说清楚为什么高并发写入别再死磕MySQL，以及正确的姿势应该是什么样的。

一、关系数据库的「天生缺陷」

关系数据库（比如MySQL、PostgreSQL）设计的初衷是保证数据的强一致性和完整性，但这些特性在高并发场景下反而成了「枷锁」：

1. 事务机制：高并发下的性能杀手

事务要保证ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），这意味着数据库需要做大量的额外工作：

写前日志（WAL）：每次写操作都要先写日志
锁机制：保证数据不被并发修改
事务回滚：准备好回滚的所有数据
MVCC：多版本并发控制，保存数据的多个版本

这些机制在低并发场景下没问题，但高并发时，就像一条双向两车道的马路突然涌进100辆汽车，不堵才怪！

-- 一个简单的事务，背后却隐藏着复杂的机制
START TRANSACTION;
UPDATE user_balance SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 123;
INSERT INTO order_record (user_id, amount) VALUES (123, 100);
COMMIT;

2. 磁盘IO：永远的性能瓶颈

关系数据库的数据最终还是要落盘的。机械硬盘的读写速度大约是100-200MB/s，SSD快一些，但也就500-1000MB/s。而内存的读写速度可以达到几十GB/s。

高并发写入时，数据库的写入缓冲区很快就会被填满，不得不频繁地将数据刷到磁盘上，这时候性能就会急剧下降。

3. 表结构约束：灵活性的代价

关系数据库要求严格的表结构，每个字段都有固定的类型和长度。当业务需求变化时，修改表结构是个大工程，可能需要锁表，这在高并发场景下几乎是不可接受的。

4. 扩展性差：垂直扩展的天花板

关系数据库的扩展主要靠垂直扩展（增加CPU、内存、磁盘），但这种方式有明显的天花板。虽然有分库分表技术，但实现复杂，而且会带来跨库事务、跨库查询等一系列问题。

二、高并发写入场景的「痛点」

1. 秒杀/抢购：瞬时流量冲击

秒杀活动的流量特点是「短时间、高并发」。比如某电商平台的双11秒杀，1秒内可能有上百万用户同时下单，这时候如果直接写数据库，结果只有一个——数据库宕机。

2. 实时数据采集：持续高写入

比如物联网设备的数据采集，假设你有10万台设备，每台设备每分钟上报一次数据，那就是每分钟10万条写入，一天就是1.44亿条数据。关系数据库很难长时间承受这样的写入压力。

3. 日志系统：高吞吐写入

日志系统需要记录用户行为、系统运行状态等信息，这些数据量巨大，而且通常只需要追加写入，不需要复杂的查询和事务支持。用关系数据库来存储日志，就像用跑车来拉货——性能过剩，成本还高。

三、正确的姿势：高并发写入的「替代方案」

既然关系数据库不适合高并发写入，那我们应该用什么呢？给大家推荐几种常用的方案：

1. 消息队列：削峰填谷的利器

消息队列（如Kafka、RocketMQ）可以先接收所有写入请求，然后异步地将数据写入数据库。这样既可以应对瞬时的流量冲击，又能保证数据最终写入数据库。

// 使用Kafka接收高并发写入请求
public void saveData(Data data) {
    // 将数据发送到Kafka
    kafkaTemplate.send("data_topic", data);
    // 直接返回成功，不需要等待数据写入数据库
    return Result.success();
}

// 异步消费Kafka消息，写入数据库
@KafkaListener(topics = "data_topic")
public void handleData(Data data) {
    dataRepository.save(data);
}

2. NoSQL数据库：为高并发而生

NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra、HBase）在设计时就考虑了高并发写入的场景：

牺牲部分一致性，换取更高的性能
采用列式存储或文档存储，写入性能更高
水平扩展能力强，可以轻松扩展到多台服务器

以Cassandra为例，它的写入性能非常出色，可以轻松处理每秒几十万的写入请求。

3. 时序数据库：时间序列数据的最佳选择

对于监控数据、日志数据等时间序列数据，时序数据库（如InfluxDB、Prometheus）是更好的选择。它们针对时间序列数据的特点做了特殊优化：

高效的压缩算法，减少存储空间
按时间分区，写入和查询性能更好
支持高并发写入和复杂的时间聚合查询

4. 本地文件+批量导入：简单粗暴的方案

对于一些对实时性要求不高的数据，可以先写入本地文件，然后定期批量导入到数据库中。这种方案实现简单，而且可以有效减轻数据库的压力。

四、架构演进：从「直接写库」到「分层架构」

我们来看看一个系统的写入架构是如何随着业务规模增长而演进的：

初级阶段：直接写关系数据库，简单但性能有限
中级阶段：引入消息队列，实现异步写入
高级阶段：根据数据类型，选择合适的存储引擎
终极阶段：构建数据湖，统一管理结构化和非结构化数据

五、实战经验：这些坑你必须避开

不要低估高并发的威力：永远要为流量峰值预留足够的缓冲区
不要盲目追求强一致性：大部分业务场景下，最终一致性已经足够
不要把所有数据都往一个数据库里塞：根据数据的特点选择合适的存储引擎
监控是重中之重：实时监控数据库的写入性能，及时发现问题
压测是必须的：上线前一定要进行充分的压测，验证架构的可靠性

六、经典案例：某互联网公司的日志系统重构

某头部互联网公司的日志系统重构案例：

原来的架构：所有日志直接写入MySQL，高峰期经常出现数据库瓶颈
重构后的架构：
- 前端服务将日志写入Kafka
- Flink实时消费Kafka中的日志，进行清洗和转换
- 热数据写入Elasticsearch，用于实时查询
- 冷数据写入HDFS，用于离线分析
重构后的效果：写入性能提升了10倍，存储成本降低了60%