1、读写分离
如果读和写的业务量都很大，并且它们都在同一个数据库服务器中进行操作，那么数据库的性能就会出现瓶颈，这时为了提升系统的性能，优化用户体验，可以采用读写分离的方式降低主数据库的负载，比如用主数据库(master）完成写操作，用从数据库(slave）完成读操作。
2、数据分片
对数据库分库分表。当数据量级达到千万级以上时，有时候要把一个数据库切成多份，放到不同的数据库服务器上，减少对单一数据库服务器的访问压力。如果你使用的是 MySQL，就可以使用MySQL自带的分区表功能，当然你也可以考虑自己做垂直拆分（分库)、水平拆分(分表）、垂直+水平拆分(分库分表)
但需要注意的是，分拆在提升数据库性能的同时，也会增加维护和使用成本
2. 优化MySQL服务器
优化MySQL服务器主要从两个方面来优化，一方面是对硬件进行优化。另一方面是对MySQL服务的参数进行优化。这部分的内容需要较全面的知识，一般只有专业的数据库管理员才能进行这一类的优化。对于可以定制参数的操作系统，也可以针对MySQL进行操作系统优化。
2.1优化服务器硬件
服务器的硬件性能直接决定着MySQL数据库的性能。硬件的性能瓶颈直接决定MySQL数据库的运行速度和效率。针对性能瓶颈提高硬件配置，可以提高MySQL数据库查询、更新的速度。
(1）配置较大的内存。足够大的内存是提高MySQL数据库性能的方法之一。内存的速度比磁盘I/O快得多，可以通过增加系统的缓冲区容量使数据在内存中停留的时间更长，以读少磁盘I/O。
(2）配置高速磁盘系统，以减少读盘的等待时间，提高响应速度。磁盘的I/O能力，也就是它的寻道能力，目前的SCSI高速旋转的是7200转/分钟，这样的速度，一旦访问的用户量上去，磁盘的压力就会过大，如果是每天的网站pv (page view)在150w，这样的一般的配置就无法满足这样的需求了。现在SSD盛行，在SSD上随机访问和顺序访问性能几乎差不多，使用SSD可以减少随机IO带来的性能损耗。
(3)合理分布磁盘I/O，把磁盘I/O分散在多个设备上，以减少资源竞争，提高并行操作能力。
(4)配置多处理器，MySQL是多线程的数据库，多处理器可同时执行多个线程。
2.2优化MySQL的参数
通过优化MySQL的参数可以提高资源利用率，从而达到提高MySQL服务器性能的目的
MySQL服务的配置参数都在my.cnf或者my.ini文件的[mysqld]组中，配置完参数以后，需要重新启动MySQL服务才会生效。
下面对几个对性能影响比较大的参数进行详细介绍。
innodb_buffer_pool_size∶这个参数是Mysql数据库最重要的参数之一，表示InnoDB类型的表和索引的最大缓存。它不仅仅缓存索引数据，还会缓存表的数据。这个值越大，查询的速度就会越快。但是这个值太大会影响操作系统的性能。
key_buffer_size: 表示索引缓冲区的大小。索引缓冲区是所有的线程共享。增加索引缓冲区可以得到更好处理的索引（对所有读和多重写)。当然，这个值不是越大越好，它的大小取决于内存的大小。如果这个值太大，就会导致操作系统频繁换页，也会降低系统性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。
table_cache:表示同时打开的表的个数。这个值越大，能够同时打开的表的个数越多。物理内存越大，设置就越大。默认为2402，调到512-1024最佳。这个值不是越大越好，因为同时打开的表太多会影响操作系统的性能
query_cache_size :表示查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，就要增加Query_cache_size的值;如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓存;
Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。MySQL8.0之后失效。该参数需要和query_cache_type配合使用。
query_cache_type的值是0时，所有的查询都不使用查询缓存区。但是query_cache_type=0并不会导致MySQL释放query_cache_size所配置的缓存区内存。
当query_cache_type=1时，所有的查询都将使用查询缓存区，除非在查询语句中指定SQL_NO_CACHE，如SELECT SQL_NO_CACHE FROM tbl_name。
当query_cache_type=2时，只有在查询语句中使用SQL_CACHE 关键字，查询才会使用查询缓存区。使用查询缓存区可以提高查询的速度，这种方式只适用于修改操作少且经常执行相同的查询操作的情况。
sort_buffer_size∶表示每个需要进行排序的线程分配的缓冲区的大小。增加这个参数的值可以提高ORDER BY或GROUP BY操作的速度。默认数值是2097144字节〈约2MB)。对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100×6= 600MB
join_buffer_size = 8M :表示联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每个连接独享。
read_buffer_size :表示每个线程连续扫描时为扫描的每个表分配的缓冲区的大小(字节）。当线程从表中连续读取记录时需要到这个缓冲区。SET SESSION read_buffer_size=n可以临时设置该参数的值。默认为64K，可以设置为4M。
innodb_flush_log_at_trx_commit∶表示何时将缓冲区的数据写入日志文件，并且将日志文件写入磁盘中。该参数对于innoDB引擎非常重要。该参数有3个值，分别为0、1和2。该参数的默认值为1。
值为0时，表示每秒1次的频率将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘。每个事务的commit并不会触发前面的任何操作。该模式速度最快，但不太安全，mysqld进程的崩溃会导致上一秒钟所有事务数据的丢失。
值为1时，表示每次提交事务时将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘进行同步。该模式是最安全的，但也是最慢的一种方式。因为每次事务提交或事务外的指令都需要把日志写入(flush）硬盘。
值为2时，表示每次提交事务时将数据写入日志文件，每隔1秒将日志文件写入磁盘。该模式速度较快，也比0安全，只有在操作系统崩溃或者系统断电的情况下，上一秒钟所有事务数据才可能丢失。
innodb_log_buffer_size:这是InnoDB存储引擎的事务日志使用的缓冲区。为了提高性能，也是先将信息写入Innodb Log Buffer中，当满足innodb_flush_log_trx_commit参数所设置的相应条件（或者日志缓冲区写满)之后，才会将日志写到文件(或者同步到磁盘〉中
max_connections:表示允许连接到MySQL数据库的最大数量，默认值是151。如果状态变量 connection_errors_max_connections不为零，并且一直增长，则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败，这时可以考虑增大max_connections的值，在Linux平台下，性能好的服务器，支持500-1000个连接不是难事，需要根据服务器性能进行评估设定。这个连接数不是越大越好，因为这些连接会浪费内存的资源。过多的连接可能会导致MySQL服务器僵死
back_log ：用于控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小。如果MySql的连接数达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源，将会报错。5.6.6 版本之前默认值为 50 ， 之后的版本默认为 50 + （max_connections / 5）， 对于Linux系统推荐设置为小于512的整数，但最大不超过900。
如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求， 可以考虑适当增大back_log 的值。
thread_cache_size ：线程池缓存线程数量的大小，当客户端断开连接后将当前线程缓存起来，当在接到新的连接请求时快速响应无需创建新的线程。这尤其对那些使用短连接的应用程序来说可以极大的提高创建连接的效率。那么为了提高性能可以增大该参数的值。默认为60，可以设置为120。
可以通过如下几个MySQL状态值来适当调整线程池的大小：
show global status like 'Thread%'; /* +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | Threads_cached | 2 | | Threads_connected | 1 | | Threads_created | 3 | | Threads_running | 2 | +-------------------+-------+ */
当 Threads_cached 越来越少，但 Threads_connected 始终不降，且 Threads_created 持续升高，可适当增加 thread_cache_size 的大小。
wait_timeout ：指定 一个请求的最大连接时间 ，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
interactive_timeout ：表示服务器在关闭连接前等待行动的秒数
这里给出一份my.cnf的参考配置：
[mysqld] port = 3306 serverid = 1 socket = /tmp/mysql.sock skip-locking #避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。 skip-name-resolve #禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！ back_log = 384 key_buffer_size = 256M max_allowed_packet = 4M thread_stack = 256K table_cache = 128K sort_buffer_size = 6M read_buffer_size = 4M read_rnd_buffer_size=16M join_buffer_size = 8M myisam_sort_buffer_size =64M t able_cache = 512 thread_cache_size = 64 query_cache_size = 64M tmp_table_size = 256M max_connections = 768 max_connect_errors = 10000000 wait_timeout = 10 thread_concurrency = 8 #该参数取值为服务器逻辑CPU数量2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为42=8 skipnetworking #开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！ table_cache=1024 innodb_additional_mem_pool_size=4M #默认为2M innodb_flush_log_at_trx_commit=1 innodb_log_buffer_size=2M #默认为1M innodb_thread_concurrency=8 #你的服务器CPU有几个就设置为几。建议用默认一般为8 tmp_table_size=64M #默认为16M，调到64-256最挂 thread_cache_size=120 query_cache_size=32M
很多情况还需要具体情况具体分析！
举例:
下面是一个电商平台，类似京东或天猫这样的平台。商家购买服务，入住平台，开通之后，商家可以在系统中上架各种商品，客户通过手机App、微信小程序等渠道购买商品，商家接到订单以后安排快递送货。
刚刚上线的时候，系统运行状态良好。但是，随着入住的商家不断增多，使用系统的用户量越来越多，每天的订单数据达到了5万条以上。这个时候，系统开始出现问题，CPU使用率不断飙升。终于，双十一或者618活动高峰的时候，CPU使用率达到99%，这实际上就意味着，系统的计算资源已经耗尽，再也无法处理任何新的订单了。换句话说，系统已经崩溃了。
这个时候，我们想到了对系统参数进行调整，因为参数的值决定了资源配置的方式和投放的程度。为了解决这个问题，一共调整3个系统参数，分别是
InnoDB_flush_log_at_trx_commit
lnnoDB_buffer_pool_size
lnnoDB_buffer _pool_instances
下面就说一说调整这三个参数的原因是什么：
1）调整系统参数lnnoDB_flush_log_at_trx_commit
这个参数适用于InnoDB存储引擎，电商平台系统中的表用的存储引擎都是InnoDB。默认的值是1，意思是每次提交事务的时候，都把数据写入日志，并把日志写入磁盘。这样做的好处是数据安全性最佳，不足之处在于每次提交事务，都要进行磁盘写入的操作。在大并发的场景下，过于频繁的磁盘读写会导致CPU资源浪费，系统效率变低。
这个参数的值还有2个可能的选项，分别是0和2。把这个参数的值改成了2。这样就不用每次提交事务的时候都启动磁盘读写了，在大并发的场景下，可以改善系统效率，降低CPU使用率。即便出现故障，损失的数据也比绞小。
(2）调整系统参数InnoDB_buffer_pool_size
这个参数的意思是，InnoDB存储引擎使用缓存来存储索引和数据。这个值越大，可以加载到缓存区的索引和数据量就越多，需要的磁盘读写就越少。
因为MySQL服务器是数据库专属服务器，只用来运行MySQL数据库服务，没有其他应用了，而我们的计算机是64位机器，内存也有128G。于是把这个参数的值调整为64G。这样一来，磁盘读写次数可以大幅降低，就可以充分利用内存，释放出一些CPU的资源
(3）调整系统参数InnoDB_buffer_pool_instances
这个参数可以将InnoDB的缓存区分成几个部分，这样可以提高系统的并行处理能力，因为可以允许多个进程同时处理不同部分的缓存区。
把InnoDB_buffer_pool_instances的值修改为64，意思就是把 InnoDB的缓存区分成64个分区，这样就可以同时有多个进程进行数据操作，CPU的效率就高多了。修改好了系统参数的值，要重启MySQL数据库服务器。
总结一下就是遇到CPU资源不足的问题，可以从下面2个思路去解决。
疏通拥堵路段，消除瓶颈，让等待的时间更短
开拓新的通道，增加并行处理能力
3.优化数据库结构
一个好的数据库设计方案对于数据库的性能常常会起到事半功倍的效果。合理的数据库结构不仅可以使数据库占用更小的磁盘空间，而且能够使查询速度更快。数据库结构的设计需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容
3.1 拆分表:冷热数据分离
拆分表的思路是，把1个包含很多字段的表拆分成2个或者多个相对较小的表，这样做的原因是，这些表中某些字段的操作频率很高（热数据），经常要进行查询或者更新操作，而另外一些字段的使用频率却很低（冷数据），冷热数据分离，可以减小表的宽度。如果放在一个表里面，每次查询都要读取大记录，会消耗较多的资源。
MySQL限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节。表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大，也会消耗更多的IO。冷热数据分离的目的是:①减少磁盘Io，保证热数据的内存缓存命中率。②更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据。
举例1:会员members表存储会员登录认证信息。该表中有很多字段，如id、姓名、密码、地址、电话、个人描述字段。其中地址、电话、个人描述等字段并不常用，可以将这些不常用的字段分解出另一个表。将这个表取名叫members_detail，表中有member_id、address、telephone、description等字段。这样就把会员表分成了两个表，分别为members表和members_detail表。
创建这两个表的SQL语句如下：
CREATE TABLE members ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, username varchar(50) DEFAULT NULL, password varchar(50) DEFAULT NULL, last_login_time datetime DEFAULT NULL, last_login_ip varchar(100) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY(id) ); CREATE TABLE members_detail ( Member_id int(11) NOT NULL DEFAULT 0, address varchar(255) DEFAULT NULL, telephone varchar(255) DEFAULT NULL, description text );
如果需要查询会员的基本信息或详细信息，那么可以用会员的id来查询。如果需要将会员的基本信息和详细信息同时显示，那么可以将members表和members_detail表进行联合查询，查询语句如下：
SELECT * FROM members LEFT JOIN members_detail on members.id =members_detail.member_id;
通过这种分解可以提高表的查询效率。对于字段很多且有些字段使用不频繁的表，可以通过这种分解的方式来优化数据库的性能。
3.2增加中间表
对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。
首先，分析经常联合查询表中的字段。然后，使用这些字段建立一个中间表，并将原来联合查询的表的数据插入中间表中。最后，使用中间表来进行查询。
举例1:学生信息表和班级表的SQL语句如下:
CREATE TABLE `class` ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `className` VARCHAR(30) DEFAULT NULL, `address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL, `monitor` INT NULL , PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `student` ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `stuno` INT NOT NULL , `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL, `age` INT(3) DEFAULT NULL, `classId` INT(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
现在有一个模块需要经常查询带有学生名称（name）、学生所在班级名称（className）、学生班级班长（monitor）的学生信息。根据这种情况可以创建一个 temp_student 表。temp_student表中存储学生名称（stu_name）、学生所在班级名称（className）和学生班级班长（monitor）信息。创建表的语句
如下：
CREATE TABLE `temp_student` ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `stu_name` INT NOT NULL , `className` VARCHAR(20) DEFAULT NULL, `monitor` INT(3) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
接下来，从学生信息表和班级表中查询相关信息存储到临时表中：
insert into temp_student(stu_name,className,monitor) select s.name,c.className,c.monitor from student as s,class as c where s.classId = c.id
以后，可以直接从temp_student表中查询学生名称、班级名称和班级班长，而不用每次都进行联合查询。这样可以提高数据库的查询速度
如果用户信息修改了，是不是会导致temp_vip中的数据不一致的问题呢?如何同步数据呢?
方式1:清空数据->重新添加数据
方式2:使用视图
