PolarDB这个问题怎么解决？

您的问题提到“PolarDB这个问题”，但未具体说明是哪一类问题。根据提供的知识库资料，我将针对PolarDB中常见的几类问题（如一致性、负载均衡、性能优化等）提供解决方案。如果您有更具体的问题，请进一步明确。

1. 一致性问题

最终一致性与会话一致性的选择

• 最终一致性：适用于对一致性要求较低的场景，主从复制延迟可能导致查询结果不一致。例如：

  INSERT INTO t1(id, price) VALUES(111, 96);
  UPDATE t1 SET price = 100 WHERE id=111;
  SELECT price FROM t1;
  

  在读写分离架构下，SELECT可能返回旧值。

• 会话一致性：解决最终一致性导致的查询不一致问题，确保同一会话内后续请求能看到此前更新的数据。实现原理如下：

  • PolarDB中间层跟踪各节点已应用的Redo日志位点（LSN）。
  • 每次更新时记录Session LSN，新请求仅发往LSN ≥ Session LSN的节点。
  • 推荐使用会话一致性，其对性能影响小且满足大多数场景需求。

解决方案

• 如果需要高一致性，建议启用会话一致性或通过Hint强制查询主库：

  /*FORCE_MASTER*/ SELECT * FROM user;
  

2. 负载均衡问题

主库是否接受读

• 配置主库是否接受读：在读写分离模式下，普通读请求可不再发往主节点，事务内的读请求仍会发往主节点以保证一致性。
• 事务拆分功能：
  • 事务写前读拆分：将事务中的读请求发送到只读节点，减轻主节点压力。
  • 事务全拆分：支持事务中的所有读操作都路由到只读节点，前提为只读节点已同步事务前的写操作数据。
  • 版本限制：事务全拆分需满足以下版本要求：
  • PolarDB MySQL版5.6：修订版本≥5.6.1.0.29。
  • PolarDB MySQL版5.7：修订版本≥5.7.1.0.9。
  • PolarDB MySQL版8.0.1：修订版本≥8.0.1.1.18。

解决方案

• 启用事务拆分功能，无需修改应用代码即可将事务中的读压力转移到只读节点。
• 确保集群版本满足事务全拆分的要求。

3. 性能优化问题

弹性并行查询

• 并行查询支持：连接PolarDB的读写分离地址可以使用并行查询功能。
• 并行度设置：
  • 初始值建议为集群CPU核数的1/4。例如，16核集群建议初始并行度为4。
  • 对于8.0.1版本，单机并行度不超过CPU核数的1/2。
  • 对于8.0.2版本，支持跨节点多机并行，可根据RO节点数量适当调大并行度。

解决方案

• 确认集群版本支持并行查询（PolarDB MySQL版8.0及以上）。
• 在控制台配置并行度参数及并行引擎，开启并行查询功能。

4. 分区表相关问题

分区表优化

• OPTIMIZE TABLE：会对整个分区表加MDL锁，阻塞所有分区上的DML操作。建议使用REBUILD PARTITION命令结合在线分区维护功能，仅阻塞当前重建分区的DML操作。
• 数据删除：创建临时空表，使用EXCHANGE PARTITION交换分区后删除临时表。
• 查询计划不准确：升级至PolarDB MySQL版8.0.2版本，支持分区级别统计信息优化。

解决方案

• 使用REBUILD PARTITION代替OPTIMIZE TABLE，减少对业务的影响。
• 升级内核版本以解决分区表查询计划不准确的问题。

5. 安全与权限管理

敏感数据规则防护

• RAM权限控制：通过阿里云RAM系统限制DBA或研发人员篡改加密规则的行为。
  • 创建权限策略，拒绝polardb:ModifyMaskingRules和polardb:DeleteMaskingRules操作。
  • 将权限策略分配给目标用户或用户组。

解决方案

• 在RAM控制台创建权限策略，限制敏感数据规则的修改权限。

6. 存储与架构优化

弹性内存池（EMP）

• EMP功能：利用分布式高速RDMA网络和高速介质，智能缓存热点数据，降低读IO延迟。
  • 读延迟最高可降低5倍，显著提升I/O密集型负载下的性能。
  • 支持动态启用和关闭，不影响数据库运行。

解决方案

• 开启EMP功能，优化热点数据的访问性能。

总结

以上针对PolarDB常见问题提供了详细解决方案。如果您的问题涉及其他方面，请进一步明确问题描述，以便我们为您提供更精准的帮助。