高负载是大型架构核心，下面我详解高负载方案@mikechen
查询优化与索引重构
首先：应通过慢查询日志、和性能分析工具，定位耗时 SQL。
对频繁扫描或排序的语句，重写查询逻辑。
比如：避免 SELECT *、拆分复杂联接，并使用合理的分页策略均可显著降低负载。
同时，依据查询模式建立或调整索引，删除冗余索引。
优化索引列顺序，以提升索引命中率并减少全表扫描。
读写分离与水平拆分
当读请求远多于写请求时，可采用主从复制实现读写分离，将读流量分流到从库以缓解主库压力。
对于写入量大或数据量持续增长的应用，应考虑水平拆分（sharding）。
按业务维度或哈希策略分布数据与负载，避免单库成为瓶颈。
缓存与异步化处理
引入缓存层（如 Redis、Memcached）缓存热点数据与计算结果，减少对 MySQL 的直接查询频次。
对非实时或可延迟处理的操作，采用异步队列。
比如： Kafka、RabbitMQ，进行缓冲与批量写入，降低峰值写入压力并提升系统吞吐。
硬件与参数调优
针对 I/O、CPU 或内存成为瓶颈的情况，应调整数据库配置。
比如： innodb_buffer_pool_size、innodb_io_capacity、query_cache 等，以匹配业务特性。
同时评估并升级硬件资源（SSD 替换 HDD、增加内存或 CPU）。
配合监控系统持续观测指标，及时发现并应对资源瓶颈。
mikechen睿哥
10年+一线大厂架构实战经验，操盘多个亿级大厂核心项目，就职于阿里、淘宝等一线大厂。