面试中你可能会遇到这样的问题：

💬 “假设你的接口一天收到百万级请求，MySQL 撑得住吗？你会怎么优化写入性能？”

刚开始我也懵过，后来不断复盘与总结，现在我可以用结构化方式给出一个相对完整的回答。

今天这篇就来带你一次性梳理：数据库写入性能优化的 6 个关键点 + 面试答题技巧。

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一、高并发写入性能优化的 6 个关键方向

1️⃣ 降低写入频率（写入削峰）

• 方案：加入缓存队列（如 Redis），延迟批量写入数据库。
• 案例：用户点赞/浏览记录等非核心数据，落入队列后异步入库。

2️⃣ 批量写入代替逐条写入

• 方案：使用批量 SQL 插入（INSERT INTO … VALUES (…), (…), …）。
• 效果：减少 SQL 执行次数，大幅降低网络与事务开销。

3️⃣ 合理设置索引（写入场景要少用）

• 问题：索引虽提升查询，但增加写入开销。
• 优化：写多读少的表，尽量控制索引数量，避免频繁更新触发索引重排。

4️⃣ 分表分库 or 垂直拆表

• 场景：单表数据量超过千万或高并发写入集中单表时
• 解决：按用户 ID、时间等进行水平分表，减轻写入压力

5️⃣ 关闭自动提交、合理使用事务

• 方案：通过 BEGIN / COMMIT 手动控制事务边界，批量提交。
• 好处：减少每条写操作的事务开销。

6️⃣ 引入中间件或消息队列异步落库

• 组件：Kafka / RocketMQ / RabbitMQ
• 流程：

 前端请求 -> 写入 MQ -> 消费者批量落库 -> 确认写成功

• 优点：削峰填谷、提升系统稳定性、隔离数据库瓶颈。

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二、面试答题建议：结构清晰，条理鲜明

面试官：“你如何优化接口的数据库写入性能？”

🎯 建议答题结构如下：

① 首先看是否能削峰：用缓存、队列缓冲写入
② 如果写不可避免，采用批量插入 + 控制事务提交频率
③ 分库分表减少单表写入压力
④ 减少不必要索引、调整表结构
⑤ 异步落库 / 消息队列机制进一步提升吞吐量

你可以根据实际项目经验，任选其中 3~4 个点展开讲解，每个点举个场景/例子，效果最好！

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💡 三、相关面试题精选（已收录在 GitHub 仓库）

以下这些都是高频的相关问题：

• MySQL 中有哪些写入性能瓶颈？如何排查？
• MySQL 索引过多会有什么问题？
• 怎么设计点赞记录表，支持高并发写入？
• 日志、埋点系统如何设计数据库结构？
• 分库分表的利与弊？

这些内容我都整理在了 GitHub 仓库中👇

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