高并发是大型架构核心，下面我详解高并发方案慢SQL@mikechen
索引与查询优化
首先应从数据库层面入手，审查慢查询的执行计划（EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE）。
识别全表扫描、低效的联接或不适用的索引。
基于分析结果建立或调整索引（包括复合索引、覆盖索引）。
改写低效 SQL，比如：避免 SELECT *、减少子查询、使用合适的 JOIN 顺序。
拆分复杂查询、为多次简单查询，并利用统计信息与参数化查询提高优化器决策准确性。
读写分离与负载分担
通过主从复制实现读写分离，将只读压力分流至从库，减轻主库写入负担。
配合负载均衡与健康检查，保证请求分配的合理性。
此外可采用分库分表将数据水平或垂直切分，降低单表/单库并发竞争，提升并发吞吐。
分片策略需结合业务访问模式慎重设计并同步更新路由逻辑。
缓存与异步化
对热点数据，使用多级缓存。
应用内存缓存+分布式缓存，如 Redis/Memcached，减少数据库直接访问频率。
对非强一致性业务采用缓存穿透/击穿/雪崩防护策略。
对耗时或非实时的写入/计算操作采用异步队列（如消息队列、批处理）。
把峰值压力削峰平滑，降低瞬时慢查询产生概率。
数据库参数调优与架构升级
针对具体数据库产品优化配置参数（连接池大小、缓存池/缓冲区、并发锁策略、IO 调度等）。
并监控关键指标（慢查询日志、锁等待、事务时间、磁盘/网络 IO）。
必要时通过硬件或架构升级（更快存储、增加节点、采用分布式数据库或 NewSQL 方案）。
提升总体性能与可扩展性，同时配合容量规划与故障演练确保稳定性。