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用进废退 | 艺不压身

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前言

本文将介绍在 SpringBoot 项目中，如何基于 Redis + Lua 脚本 + AOP + 反射 + 自定义注解自研分布式限流组件，且支持拔插式使用。由于篇幅有限，下面使用的是 Redis 单机服务，若是在生产环境，为了保证系统的可用性，建议部署 Redis 集群，并使用 Redisson 作为 Redis 的客户端，这里不再累述。

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MySQL 锁的介绍

锁的类型

在 MySQL 中，锁机制可以用来解决事务并发问题。MySQL 的锁有以下几种类型：

  • 按锁的粒度可以分为：
    • 行锁：锁住某行数据，锁粒度最小，并发度高。开销大，加锁慢，会出现死锁。
    • 表锁：锁住整张表，锁粒度较大，并发度低。开销小，加锁快，不会出现死锁。
    • 间隙锁：锁住的是一个区间。
    • 全局锁：锁住整个数据库，锁粒度最大。
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最左前缀原则的介绍

最左前缀原则指的是：使用组合索引（联合索引）时，查询条件需要从索引的最左列开始匹配，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效 (这一列后面的字段的索引会失效)。比如，针对 A、B、C 三个字段建立了一个组合索引，那么在写一个 SQL 时就一定要提供 A 字段的查询条件，这样才能让组合索引生效。这是由于在建立 A、B、C 三个字段的组合索引时，MySQL 底层的 B+ 树是按照 A、B、C 三个字段从左往右去比较大小进行排序的，也就是说 B+ 树的索引结构依赖于从左到右逐层递进地有序搜索路径。如果查询条件中缺少了最左边的列，B+ 树将无法确定初始的搜索路径，从而无法利用索引进行高效查询。

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索引的介绍

索引概述

MySQL 官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。简而言之，索引的本质是数据结构。

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查看整机系统性能

top

使用 top 命令，可以查看系统的负载情况，重点关注的是 %CPU、%MEM 、load average 三个性能指标。

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top
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ES 优化

  • 索引优化：

    • 映射（Mapping）：合理设计索引映射，避免使用动态映射，并为每个字段明确指定数据类型。
    • 字段类型：对于不需要全文搜索的字段，使用 keyword 类型而非 text 类型。
    • 合并（Merging）：通过配置 index.merge 参数优化段合并，以减少 I/O 开销。
    • 刷新间隔：调整 index.refresh_interval 参数，减少刷新频率以提高写入性能（默认是 1 秒，可以根据实际需要调整）。

  • 查询优化：

    • 缓存：利用 ES 的节点查询缓存和过滤器缓存来加速常见查询。
    • 分片首选项：设置 preference 参数来避免每次查询都访问不同的副本，从而提高缓存命中率。
    • 分页：避免深分页，使用 search_after 或 scroll 来处理大量结果集。
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