面試中你可能會遇到這樣的問題：

💬 “假設你的接口一天收到百萬級請求，MySQL 撐得住嗎？你會怎么優化寫入性能？”

剛開始我也懵過，后來不斷復盤與總結，現在我可以用結構化方式給出一個相對完整的回答。

今天這篇就來帶你一次性梳理：數據庫寫入性能優化的 6 個關鍵點 + 面試答題技巧。

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一、高并發寫入性能優化的 6 個關鍵方向

1?? 降低寫入頻率（寫入削峰）

• 方案：加入緩存隊列（如 Redis），延遲批量寫入數據庫。
• 案例：用戶點贊/瀏覽記錄等非核心數據，落入隊列后異步入庫。

2?? 批量寫入代替逐條寫入

• 方案：使用批量 SQL 插入（INSERT INTO … VALUES (…), (…), …）。
• 效果：減少 SQL 執行次數，大幅降低網絡與事務開銷。

3?? 合理設置索引（寫入場景要少用）

• 問題：索引雖提升查詢，但增加寫入開銷。
• 優化：寫多讀少的表，盡量控制索引數量，避免頻繁更新觸發索引重排。

4?? 分表分庫 or 垂直拆表

• 場景：單表數據量超過千萬或高并發寫入集中單表時
• 解決：按用戶 ID、時間等進行水平分表，減輕寫入壓力

5?? 關閉自動提交、合理使用事務

• 方案：通過 BEGIN / COMMIT 手動控制事務邊界，批量提交。
• 好處：減少每條寫操作的事務開銷。

6?? 引入中間件或消息隊列異步落庫

• 組件：Kafka / RocketMQ / RabbitMQ
• 流程：

 前端請求 -> 寫入 MQ -> 消費者批量落庫 -> 確認寫成功

• 優點：削峰填谷、提升系統穩定性、隔離數據庫瓶頸。

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二、面試答題建議：結構清晰，條理鮮明

面試官：“你如何優化接口的數據庫寫入性能？”

🎯 建議答題結構如下：

① 首先看是否能削峰：用緩存、隊列緩沖寫入
② 如果寫不可避免，采用批量插入 + 控制事務提交頻率
③ 分庫分表減少單表寫入壓力
④ 減少不必要索引、調整表結構
⑤ 異步落庫 / 消息隊列機制進一步提升吞吐量

你可以根據實際項目經驗，任選其中 3~4 個點展開講解，每個點舉個場景/例子，效果最好！

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💡 三、相關面試題精選（已收錄在 GitHub 倉庫）

以下這些都是高頻的相關問題：

• MySQL 中有哪些寫入性能瓶頸？如何排查？
• MySQL 索引過多會有什么問題？
• 怎么設計點贊記錄表，支持高并發寫入？
• 日志、埋點系統如何設計數據庫結構？
• 分庫分表的利與弊？

這些內容我都整理在了 GitHub 倉庫中👇

🔗 0voice/Campus_recruitment_interview_questions

? 包含內容：

• 后端面試高頻問題（數據庫、系統設計、Redis、算法等）
• 每道題配備“面試思路 + 答題模板”
• 收錄騰訊、阿里、字節跳動真實面經和手撕題
• 結構清晰，支持模塊化復習

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