千万级数据优化实战：SQL调优与微服务架构应用

本文是一篇关于千万级数据量系统优化的实践分享，作者作为一名刚工作一年的IT新人，正在参与一项重要的汽车物联网金融项目。该项目涉及数百万用户，每月结算日需处理大量金融数据，对系统性能有着极高要求。面对如此庞大的数据集，作者在实际工作中面临挑战，决定将理论知识应用到实践中。 在系统优化方面，作者采取了以下几个关键措施： 1. 数据库SQL语句调优：强调了在项目初期邀请DBA协助设计数据库表的重要性，确保表结构的健壮性。作者提到在设计时遵循三范式原则，但根据实际业务需求灵活调整，如在某些场景下可能需要牺牲一些范式以提高查询效率。 2. mybatis批量插入和索引建立：利用mybatis的批量插入功能减少数据库I/O，同时通过建立索引来加速查询速度，提高整体性能。 3. Redis缓存：将不常修改但常用的金融数据存储在内存中，通过Redis实现快速访问，减少数据库压力。 4. 异步处理：采用异步模式处理核心数据，保证系统响应速度，用户可以立即看到操作结果，同时后台继续执行后续任务，提升用户体验。 5. 多线程处理：在处理海量运算时，通过多线程技术，实现并发执行，提高系统吞吐量。 6. 技术栈选择：项目采用SpringCloud微服务架构，结合Springboot、Mybatis、Maven和MySQL等技术，同时也运用了Redis和kafka进行分布式处理和消息传递。 通过这些实践，作者不仅巩固了理论知识，还学会了如何在实际项目中应对大规模数据和性能挑战。然而，这只是一个开始，作者欢迎读者提出批评和建议，共同进步。