背景

一天晚上10點(diǎn)半，下班后愉快的坐在在回家的地鐵上，心里想著周末的生活怎么安排。

突然電話響了起來，一看是我們的一個(gè)開發(fā)同學(xué)，頓時(shí)緊張了起來，本周的版本已經(jīng)發(fā)布過了，這時(shí)候打電話一般來說是線上出問題了。

果然，溝通的情況是線上的一個(gè)查詢數(shù)據(jù)的接口被瘋狂的失去理智般的調(diào)用，這個(gè)操作直接導(dǎo)致線上的MySql集群被拖慢了。

好吧，這問題算是嚴(yán)重了，下了地鐵匆匆趕到家，開電腦，跟同事把Pinpoint上的慢查詢?nèi)罩緭瞥鰜??？吹揭粋€(gè)很奇怪的查詢，如下 

1 POST  domain/v1.0/module/method?order=condition&orderType=desc&offset=1800000&limit=500 

domain、module 和 method 都是化名，代表接口的域、模塊和實(shí)例方法名，后面的offset和limit代表分頁(yè)操作的偏移量和每頁(yè)的數(shù)量，也就是說該同學(xué)是在 翻第（1800000/500+1=3601）頁(yè)。初步撈了一下日志，發(fā)現(xiàn) 有8000多次這樣調(diào)用。

這太神奇了，而且我們頁(yè)面上的分頁(yè)單頁(yè)數(shù)量也不是500，而是 25條每頁(yè)，這個(gè)絕對(duì)不是人為的在功能頁(yè)面上進(jìn)行一頁(yè)一頁(yè)的翻頁(yè)操作，而是數(shù)據(jù)被刷了（說明下，我們生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)有1億+）。詳細(xì)對(duì)比日志發(fā)現(xiàn)，很多分頁(yè)的時(shí)間是重疊的，對(duì)方應(yīng)該是多線程調(diào)用。

通過對(duì)鑒權(quán)的Token的分析，基本定位了請(qǐng)求是來自一個(gè)叫做ApiAutotest的客戶端程序在做這個(gè)操作，也定位了生成鑒權(quán)Token的賬號(hào)來自一個(gè)QA的同學(xué)。立馬打電話給同學(xué)，進(jìn)行了溝通和處理。

分析

其實(shí)對(duì)于我們的MySQL查詢語句來說，整體效率還是可以的，該有的聯(lián)表查詢優(yōu)化都有，該簡(jiǎn)略的查詢內(nèi)容也有，關(guān)鍵條件字段和排序字段該有的索引也都在，問題在于他一頁(yè)一頁(yè)的分頁(yè)去查詢，查到越后面的頁(yè)數(shù)，掃描到的數(shù)據(jù)越多，也就越慢。

我們?cè)诓榭辞皫醉?yè)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)速度非?？?，比如  limit 200,25，瞬間就出來了。但是越往后，速度就越慢，特別是百萬條之后，卡到不行，那這個(gè)是什么原理呢。先看一下我們翻頁(yè)翻到后面時(shí)，查詢的sql是怎樣的： 

1 select * from t_name where c_name1='xxx' order by c_name2 limit 2000000,25; 

這種查詢的慢，其實(shí)是因?yàn)閘imit后面的偏移量太大導(dǎo)致的。比如像上面的 limit 2000000,25 ，這個(gè)等同于數(shù)據(jù)庫(kù)要掃描出 2000025條數(shù)據(jù)，然后再丟棄前面的 20000000條數(shù)據(jù)，返回剩下25條數(shù)據(jù)給用戶，這種取法明顯不合理。

大家翻看《高性能MySQL》第六章：查詢性能優(yōu)化，對(duì)這個(gè)問題有過說明：

分頁(yè)操作通常會(huì)使用limit加上偏移量的辦法實(shí)現(xiàn)，同時(shí)再加上合適的order by子句。但這會(huì)出現(xiàn)一個(gè)常見問題：當(dāng)偏移量非常大的時(shí)候，它會(huì)導(dǎo)致MySQL掃描大量不需要的行然后再拋棄掉。

數(shù)據(jù)模擬

那好，了解了問題的原理，那就要試著解決它了。涉及數(shù)據(jù)敏感性，我們這邊模擬一下這種情況，構(gòu)造一些數(shù)據(jù)來做測(cè)試。

1、創(chuàng)建兩個(gè)表：?jiǎn)T工表和部門表

1 /*部門表,存在則進(jìn)行刪除 */  
 2 drop table if EXISTS dep;  
 3 create table dep(  
 4     id int unsigned primary key auto_increment,  
 5     depno mediumint unsigned not null default 0,  
 6     depname varchar(20) not null default "",  
 7     memo varchar(200) not null default ""  
 8 );  
 9   
10 /*員工表,存在則進(jìn)行刪除*/  
11 drop table if EXISTS emp;  
12 create table emp(  
13     id int unsigned primary key auto_increment,  
14     empno mediumint unsigned not null default 0,  
15     empname varchar(20) not null default "",  
16     job varchar(9) not null default "",  
17     mgr mediumint unsigned not null default 0,  
18     hiredate datetime not null,  
19     sal decimal(7,2) not null,  
20     comn decimal(7,2) not null,  
21     depno mediumint unsigned not null default 0 
22 ); 

2、創(chuàng)建兩個(gè)函數(shù)：生成隨機(jī)字符串和隨機(jī)編號(hào) 

1 /* 產(chǎn)生隨機(jī)字符串的函數(shù)*/  
 2 DELIMITER $   
 3 drop FUNCTION if EXISTS rand_string;  
 4 CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)  
 5 BEGIN 
 6     DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmlopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';  
 7     DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';  
 8     DECLARE i INT DEFAULT 0;  
 9     WHILE i < n DO  
10     SET return_str = CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));  
11     SET ii = i+1;  
12     END WHILE;  
13     RETURN return_str;  
14 END $  
15 DELIMITER;  
16   
17   
18 /*產(chǎn)生隨機(jī)部門編號(hào)的函數(shù)*/  
19 DELIMITER $   
20 drop FUNCTION if EXISTS rand_num;  
21 CREATE FUNCTION rand_num() RETURNS INT(5)  
22 BEGIN  
23     DECLARE i INT DEFAULT 0;  
24     SET i = FLOOR(100+RAND()*10);  
25     RETURN i;  
26 END $  
27 DELIMITER; 

3、編寫存儲(chǔ)過程，模擬500W的員工數(shù)據(jù) 

1 /*建立存儲(chǔ)過程：往emp表中插入數(shù)據(jù)*/  
 2 DELIMITER $  
 3 drop PROCEDURE if EXISTS insert_emp;  
 4 CREATE PROCEDURE insert_emp(IN START INT(10),IN max_num INT(10))  
 5 BEGIN  
 6     DECLARE i INT DEFAULT 0;  
 7     /*set autocommit =0 把a(bǔ)utocommit設(shè)置成0，把默認(rèn)提交關(guān)閉*/  
 8     SET autocommit = 0;  
 9     REPEAT  
10     SET ii = i + 1;  
11     INSERT INTO emp(empno,empname,job,mgr,hiredate,sal,comn,depno) VALUES ((START+i),rand_string(6),'SALEMAN',0001,now(),2000,400,rand_num());  
12     UNTIL i = max_num  
13     END REPEAT;  
14     COMMIT;  
15 END $  
16 DELIMITER;  
17 /*插入500W條數(shù)據(jù)*/  
18 call insert_emp(0,5000000); 

4、編寫存儲(chǔ)過程，模擬120的部門數(shù)據(jù) 

 1 /*建立存儲(chǔ)過程：往dep表中插入數(shù)據(jù)*/  
 2 DELIMITER $  
 3 drop PROCEDURE if EXISTS insert_dept;  
 4 CREATE PROCEDURE insert_dept(IN START INT(10),IN max_num INT(10))  
 5 BEGIN  
 6     DECLARE i INT DEFAULT 0;  
 7     SET autocommit = 0;  
 8     REPEAT  
 9     SET ii = i+1;  
10     INSERT  INTO dep( depno,depname,memo) VALUES((START+i),rand_string(10),rand_string(8));  
11     UNTIL i = max_num  
12     END REPEAT;  
13     COMMIT;  
14 END $  
15 DELIMITER; 
 
16 /*插入120條數(shù)據(jù)*/  
17 call insert_dept(1,120); 

5、建立關(guān)鍵字段的索引，這邊是跑完數(shù)據(jù)之后再建索引，會(huì)導(dǎo)致建索引耗時(shí)長(zhǎng)，但是跑數(shù)據(jù)就會(huì)快一些。 

1 /*建立關(guān)鍵字段的索引:排序、條件*/  
2 CREATE INDEX idx_emp_id ON emp(id);  
3 CREATE INDEX idx_emp_depno ON emp(depno);  
4 CREATE INDEX idx_dep_depno ON dep(depno);  

測(cè)試

測(cè)試數(shù)據(jù) 

1 /*偏移量為100，取25*/  
2 SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
3 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 100,25;  
4 /*偏移量為4800000，取25*/  
5 SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
6 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 4800000,25;   

執(zhí)行結(jié)果 

1 [SQL]  
2 SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
3 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 100,25;  
4 受影響的行: 0  
5 時(shí)間: 0.001s  
6 [SQL]  
7 SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
8 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 4800000,25;  
9 受影響的行: 0  
0 時(shí)間: 12.275s 

因?yàn)閽呙璧臄?shù)據(jù)多，所以這個(gè)明顯不是一個(gè)量級(jí)上的耗時(shí)。另外，MySQL 系列面試題和答案全部整理好了，微信搜索Java技術(shù)棧，在后臺(tái)發(fā)送：面試，可以在線閱讀。

解決方案

1、使用索引覆蓋+子查詢優(yōu)化

因?yàn)槲覀冇兄麈Iid，并且在上面建了索引，所以可以先在索引樹中找到開始位置的 id值，再根據(jù)找到的id值查詢行數(shù)據(jù)。 

1 /*子查詢獲取偏移100條的位置的id，在這個(gè)位置上往后取25*/  
 2 SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
 3 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno  
 4 where a.id >= (select id from emp order by id limit 100,1)  
 5 order by a.id limit 25;  
 6   
 7 /*子查詢獲取偏移4800000條的位置的id，在這個(gè)位置上往后取25*/  
 8 SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
 9 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno  
10 where a.id >= (select id from emp order by id limit 4800000,1)  
11 order by a.id limit 25; 

執(zhí)行結(jié)果

執(zhí)行效率相比之前有大幅的提升： 

1 [SQL]  
 2 SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
 3 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno  
 4 where a.id >= (select id from emp order by id limit 100,1)  
 5 order by a.id limit 25;  
 6 受影響的行: 0  
 7 時(shí)間: 0.106s  
 8    
 9 [SQL]  
10 SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
11 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno  
12 where a.id >= (select id from emp order by id limit 4800000,1)  
13 order by a.id limit 25;  
14 受影響的行: 0 
15 時(shí)間: 1.541s   

2、起始位置重定義

記住上次查找結(jié)果的主鍵位置，避免使用偏移量 offset 

1 /*記住了上次的分頁(yè)的最后一條數(shù)據(jù)的id是100，這邊就直接跳過100，從101開始掃描表*/  
 2 SELECT a.id,a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
 3 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno  
 4 where a.id > 100 order by a.id limit 25;  
 5    
 6 /*記住了上次的分頁(yè)的最后一條數(shù)據(jù)的id是4800000，這邊就直接跳過4800000，從4800001開始掃描表*/  
 7 SELECT a.id,a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
 8 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno  
 9 where a.id > 4800000  
10 order by a.id limit 25; 

執(zhí)行結(jié)果 

 1 [SQL]  
 2 SELECT a.id,a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
 3 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno  
 4 where a.id > 100 order by a.id limit 25;  
 5 受影響的行: 0  
 6 時(shí)間: 0.001s  
 7    
 8 [SQL] 
 9 SELECT a.id,a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depname  
10 from emp a left join dep b on a.depno = b.depno  
11 where a.id > 4800000  
12 order by a.id limit 25;  
13 受影響的行: 0  
14 時(shí)間: 0.000s  

這個(gè)效率是最好的，無論怎么分頁(yè)，耗時(shí)基本都是一致的，因?yàn)樗麍?zhí)行完條件之后，都只掃描了25條數(shù)據(jù)。

但是有個(gè)問題，只適合一頁(yè)一頁(yè)的分頁(yè)，這樣才能記住前一個(gè)分頁(yè)的最后Id。如果用戶跳著分頁(yè)就有問題了，比如剛剛刷完第25頁(yè)，馬上跳到35頁(yè)，數(shù)據(jù)就會(huì)不對(duì)。《MySQL 開發(fā) 36 條軍規(guī)》有必要看下。

這種的適合場(chǎng)景是類似百度搜索或者騰訊新聞那種滾輪往下拉，不斷拉取不斷加載的情況。這種延遲加載會(huì)保證數(shù)據(jù)不會(huì)跳躍著獲取。

3、降級(jí)策略

看了網(wǎng)上一個(gè)阿里的dba同學(xué)分享的方案：配置limit的偏移量和獲取數(shù)一個(gè)最大值，超過這個(gè)最大值，就返回空數(shù)據(jù)。

因?yàn)樗X得超過這個(gè)值你已經(jīng)不是在分頁(yè)了，而是在刷數(shù)據(jù)了，如果確認(rèn)要找數(shù)據(jù)，應(yīng)該輸入合適條件來縮小范圍，而不是一頁(yè)一頁(yè)分頁(yè)。

這個(gè)跟我同事的想法大致一樣：request的時(shí)候 如果offset大于某個(gè)數(shù)值就先返回一個(gè)4xx的錯(cuò)誤。

小結(jié)

當(dāng)晚我們應(yīng)用上述第三個(gè)方案，對(duì)offset做一下限流，超過某個(gè)值，就返回空值。第二天使用第一種和第二種配合使用的方案對(duì)程序和數(shù)據(jù)庫(kù)腳本進(jìn)一步做了優(yōu)化。

合理來說做任何功能都應(yīng)該考慮極端情況，設(shè)計(jì)容量都應(yīng)該涵蓋極端邊界測(cè)試。另外，關(guān)注公眾號(hào)Java技術(shù)棧，在后臺(tái)回復(fù)：面試，可以獲取我整理的 Java 系列面試題和答案，非常齊全。

另外，該有的限流、降級(jí)也應(yīng)該考慮進(jìn)去。比如工具多線程調(diào)用，在短時(shí)間頻率內(nèi)8000次調(diào)用，可以使用計(jì)數(shù)服務(wù)判斷并反饋用戶調(diào)用過于頻繁，直接給予斷掉。

哎，大意了啊，搞了半夜，QA同學(xué)不講武德。

不過這是很美好的經(jīng)歷了。