事故背景事故问题现场问题原因和解决⽅法深分⻚出现原因深分⻚的⼏种解决⽅法查询ID+基于ID查询基于ID查询优化使⽤滚动查询最终解决方案引用join查询资料找原因问题总结事故背景

这次事故也是我们组里遇到的一次关于分页慢查询的典型例子，通过这篇文章，你可以很清晰的跟随我们还原事故现场，以及每一步遇到问题做出的调整和改动。

事故问题现场16:00 收到同事反馈，融合系统分⻚查询可⽤率降低16:05 查询接⼝UMP监控，发现接⼝TP99异常彪⾼

打开机器监控，发现⼏乎所有机器的TP999都异常的⾼，观察机器CPU监控，发现CPU使⽤率并不⾼

16:10 查看数据库监控，发现数据库CPU异常彪⾼，定位到是数据库问题，同时收到了⼤量的慢SQL邮件。

定位到这里，我们基本确定这个不是几分钟能解决的问题，于是我们分成两步去处理。第一步：打开限流，防止更多的慢sql请求进行 第二步：分析慢sql，进行改造上线 查看慢SQL，⼤部分都是融合系统分⻚查询接⼝涉及到的SQL，同时由于上游系统在15:35左右对于该接⼝调⽤流量激增，和数据库CPU暴涨，接⼝TP999暴涨的时间吻合，推测是由于库存对于该接⼝的调⽤对于数据库造成了压⼒，导致接⼝耗时增加。但是该接⼝的调⽤量并不⾼，再次查看慢SQL，发现有⼤量已经遍历到⼏百⻚的慢SQL。推测是深分⻚的问题。

16:15 排查⽇志发现，⼤部分SQL都指向商家xxxx，查询发现其下有10W条数据（占⽤总数量的⼗分之⼀），MQ发现有⼤量重试，分⻚查询接⼝超时时间发现配置的是2S。推测是慢查询导致的⾼频次重试将数据库的性能拖垮。16:25 观察代码后，确定了是深分⻚问题，确定下来了优化⽅案。为了避免库存修改接⼝，⾸先我们优化SQL将其优化为⼦查询的形式。即先通过pageNo和pageSize查询出ID，然后取出当中的最⼩值和最⼤值，然后使⽤范围查询去查询出来全表数据。由于线上持续对数据库造成压⼒，先让上游把MQ的消费暂停消费。17:40 优化代码上线，上游重新打开MQ消费，但是由于消费积累的消息⽐较多，直接打开后，还是对融合数据库造成了压⼒。接⼝的TP99再次飙升，数据库CPU再次飙到100%。18:00 复盘了下，决定不再优化旧接⼝，⽽是开发新接⼝，基于滚动ID进⾏分⻚查询。需要推动上游⼀起参与开发和联调。22:20 新接⼝上线，重新放开MQ消费，上游积压了⼤量消息的情况下，新接⼝表现平稳，“问题解决”

问题原因和解决⽅法深分⻚出现原因

问题SQL：

select * from table where org_code = xxxx limit 1000,100

以上⾯的SQL为例，MySQL的limit⼯作原理就是先读取前⾯1000条记录，然后抛弃前1000条，读后⾯100条想要的，所以⻚码越⼤，偏移量越⼤，性能就越差。

深分⻚的⼏种解决⽅法查询ID+基于ID查询

即先使⽤查询条件查询出来id,再通过id进⾏范围查询，也就是说我第⼀次优化的时候使⽤的⽅法 ⾸先查询出来ID，以上⾯的SQL为例

select id from table where org_code = xxxx limit 1000,5

然后查询出来id后，使⽤id进⾏in查询，由于是直接基于主键的in查询，所以效率较⾼

select * from table where id in (1,2,3,4,5);

由于在第⼀次查询已经查询出来了所有符合条件的ID了，可以使⽤范围查询来替代in查询，效率更⾼(in 查询需要和集合⾥⾯的元素进⾏⽐对，但是范围查询只需要⽐较最⼤和最⼩即可)

select * from table where org_code = xxxx and id >= 1 and id <= 5;

使⽤⼦查询

select a.id,a.dj_sku_id,a.jd_sku_id from table a join (select id fromjd_spu_sku where org_code = xxxx limit 1000,5) bon a.id = b.id;

使⽤⼦查询可以减少和数据库的IO交互，也是⼀种常⽤的解决深分⻚的⽅法。

使⽤滚动查询

每次接⼝都会返回查询出来的数据的最⼤的id（游标），下⼀次查询传⼊这个游标，服务端只需要根据这个游标，取出id⼤于这个游标的n个数据即可。n为每⻚展示条数。

select * from table where org_code = xxxx and id > 0 limit 10;

这种⽅式服务端实现起来⽐较简单且性能很好。缺点是需要客户端修改，且需要保证ID是⾃增有序且结果需要是按照ID排序的。最终定下的是使⽤滚动查询的⽅法。最终优化SQL上线后，表现平稳。第⼆周和库存⼀起重新优化了⾮多规格SKU的SQL。如下:

SELECT id,dj_org_code,dj_sku_id,jd_sku_id,yn FROM table whereorg_code = xxxx and id > 0 order by id asc limit 500

测试了没问题后上线。观察线上监控稳定。本以为⾼枕⽆忧的时候，⼀周之后，数据库再次出现了⼤量的慢查询，数据库CPU报警，观察接⼝监控:

可以看到在调⽤量并不⼤的前提下，接⼝的耗时达到了60S。联系运维同学帮忙排查，发现了⼤量的慢 SQL：

SELECT id,dj_org_code,dj_sku_id,jd_sku_id,yn FROM table whereorg_code = xxxx and id > 0 order by id asc limit 500

可以看出来，这就是我们优化后的SQL。运维同学explain这条sql后发现，这条SQL⾛了主键索引，没有⾛我们以为应该要⾛的org_code的索引。

和运维初步沟通后得出结论，在某些情况下，主键索引的优先级是会⾼于普通索引的。

最终解决方案引用join

因为我们使⽤了主键索引进⾏排序，且查询了不在索引树只在叶⼦节点中的字段。因此mysql认为主键索引更优，因为既可以排序，⼜不⽤回表，所以就使⽤主键索引最终导致了全表扫描。

最终使⽤了先查询ID（不查询叶⼦节点字段保证使⽤索引），在通过join，使⽤查询出来的ID来查询对应的数据的SQL：

select a.id AS id,a.dj_org_code AS djOrgCode,a.dj_sku_id ASdjSkuId,a.jd_sku_id AS jdSkuId,a.yn AS yn fromtable a join(SELECT id FROM table where org_code = xxxx and id > 0 orderby id asc limit 500) t on a.id=t.id;

再次explain了下，可以发现⾛了我们既定的索引:

于是上线，解决问题。上线稳定后，分析之前的问题SQL，执⾏下⾯两条语句，同样的SQL，不同的商家，MYSQL的执⾏结果也是不⼀样的

查询资料找原因

查阅资料得知

MYSQL会将limit的数量和where条件⾥查询出的数量进⾏⽐对，如果limit数量占⽐较⼩ （例如某些商家的sku数⽬⽐较多），则会"优化"为主键索引，因为MYSQL此时认为⾛主键索引会减少 ⼀次索引树的查询，且可以在较短时间⾥⾯得到结果。（没有LIMIT不会⾛主键索引）因此在where 索引A order by 主键索引 limit N的这种SQL，需要考虑MYSQL优化主键索引的情况。除了上⾯最终上线后的优化SQL，也可以通过force index强制使⽤索引:

SELECT id,dj_org_code,dj_sku_id,jd_sku_id,yn FROM table forceindex(idx_upc) where org_code = xxxx and id > 0 order by id asc limit500

但是这种写死了索引名称的⽅式，如果以后修改了索引名，容易导致安全隐患。

问题总结B端系统也需要考虑对⾃⼰系统的保护，接⼊限流等，防⽌异常流量或者异常调⽤把⾃⼰的系统调死。这次幸亏上游系统是通过MQ调⽤融合API的，可以暂停消费，如果是⽤API调⽤，且流量较⼤，持续让数据库处于⾼压状态，会影响到融合系统的整体稳定性。针对可能出现的⻛险点绝不姑息。这次这个分⻚查询sku的接⼝，之前就看到过，但是当时觉得这个接⼝在数据量较少的情况下性能也还好，⽽且也有了商家维度的索引，就放过了，考虑后续优化。结果现在就爆出了问题。针对SQL的优化，上线前要谨慎，⽽且需要同⼀条SQL，需要针对不同的边界情况（例如这次的多SKU的商家）进⾏反复测试，调整。