怎么才能让内存数据库的并发性能跑得更快一点，方法和思路分享

要让内存数据库跑得更快，尤其是在很多人同时使用的时候，我们可以从几个大的方面来想办法，这些想法有些来自数据库设计者的思路，比如优化数据结构和并发控制模型，也有些来自我们使用者的角度,比如怎么设计数据和查询。

我们得理解为什么并发高了会慢，核心问题在于“争抢”，想象一下内存数据库就像一个有很多珍贵物品的仓库，数据就是里面的物品，如果很多人（也就是很多条请求）同时要进仓库拿东西或者改东西，他们肯定会在门口挤成一团，或者在里面因为要拿同一个东西而互相等待,我们的目标就是减少这种争抢和等待。

第一个关键方法是减少锁的粒度或者干脆不用锁，锁就像是仓库里的一把钥匙，谁拿着钥匙谁才能进去操作，如果整个仓库只有一把钥匙（这叫做“全局锁”），那不管谁进去，其他所有人都得在外面等着，这肯定快不了，现代内存数据库会想办法弄出很多把钥匙，不再锁整个仓库，而是锁某一个货架（对应数据库里的“表”），甚至只锁某一个具体的物品（对应“行锁”），这样，只要大家不是争抢同一个货架或物品，就可以同时进行，互不干扰，还有一种更激进的想法是使用无锁数据结构，这就像是给仓库里的每个物品都施了魔法，每个人都可以直接拿取，但魔法保证了即使很多人同时动手，也不会拿错或者把物品弄坏，这种方法技术很复杂，但对提升并发能力效果非常显著，像Disque的作者antirez就曾深入探讨过无锁编程的挑战与收益（来源：antirez的博客文章《锁的代价》）。

第二个思路是采用多版本并发控制，这个方法很巧妙，它不给数据上锁，而是玩了一个“分身”的游戏，当你要修改某一条数据时（比如把库存从100改成90），数据库不会直接覆盖原来的100，而是会生成一个新版本的数据90，这样，在你修改的同时，其他来读取这条数据的人，看到的仍然是那个旧的、没变动的版本100，读和写之间就不会因为锁而互相等待了，只有当你的修改彻底完成（事务提交）后，后续的读取请求才会看到新版本90，旧的版本会在没人再用的时候被清理掉，这就好比你在图书馆修改一本畅销书的电子版，其他读者在你看的时候仍然可以阅读旧的版本，不会因为你在修改就读不了，PostgreSQL的文档中对MVCC有非常清晰的解释，说明了其如何避免读-写阻塞（来源：PostgreSQL官方文档关于并发控制的章节）。

第三个角度是从我们使用者出发的，就是优化数据模型和查询语句，数据库再快,也架不住糟糕的使用方式。

• 设计合适的主键：主键是数据的主要索引，如果主键是连续增长的（比如1,2,3...），那么所有新插入的数据都会挤在索引的最后一个页面，又形成了热点争抢，如果使用散列的或者分布更均匀的主键（比如UUID）,就能把写入压力分散开。
• 避免大事务：一个事务里包含的操作越多，它持有锁（或产生数据版本）的时间就越长，其他请求等待的时间也越长，能把大操作拆成几个小操作，尽快提交事务,就能更快地释放资源。
• 让查询用上索引：全表扫描就像是在仓库里挨个货架翻找东西，又慢又占地方，而通过索引查找，就像直接根据货架号和位置号精准定位，速度快，影响范围小，这能减少系统整体的负担，间接提升并发处理能力。《高性能MySQL》这本书多次强调了索引设计对并发性能的基础性作用（来源：《高性能MySQL》第三版，Baron Schwartz等人著）。

第四个方法是利用好硬件并行性，现在的CPU都是多核的，就像是有多个仓库管理员，如果数据库软件还是单线程的，那就只用一个管理员干活，其他都在旁边闲着，无疑是巨大的浪费，现代内存数据库都极力设计成多线程架构，常见的做法是分区，也就是把数据分成很多片，每个CPU核心或者线程负责处理其中一片的请求，这样，操作不同分区的请求就可以真正同时进行，这就像把一个超级大仓库划分成几个独立的区域，每个区域有自己独立的管理员和出入口，吞吐量自然就上去了，分区也会带来跨分区事务的复杂性,需要权衡。

别忘了网络和序列化的开销，有时候数据库本身处理得飞快，但请求和结果在网络上传输花了太多时间，或者把数据转换成网络格式（序列化）的过程很慢，选择高效的网络协议（比如用Linux下的epoll机制处理大量连接）和更紧凑、解析更快的序列化格式（比如Protobuf、MessagePack），也能显著提升整体的并发处理能力，Martin Kleppmann在《数据密集型应用系统设计》中讨论了网络延迟和序列化对分布式系统性能的整体影响（来源：《数据密集型应用系统设计》，Martin Kleppmann著）。

让内存数据库并发更快，核心思想就是“化解争抢，并行处理”，从数据库内核层面，可以通过细粒度锁、无锁数据结构、多版本控制来化解数据访问的冲突；从使用层面，可以通过合理的数据设计、查询优化来减轻数据库的负担；从系统架构层面，可以通过分区和利用多核来真正实现并行，这些方法结合起来,就能让内存数据库在高压力的并发场景下依然保持飞快的响应速度。