TPS数据库IO那些事儿，读写性能到底怎么才能更快点？

说到数据库的TPS和IO性能，这确实是让很多开发和运维同学头疼的大问题，TPS简单说就是数据库每秒钟能处理多少个事务，你可以把它想象成超市的收银台，TPS越高，就意味着收银台处理速度越快，排队的顾客（用户请求）就能越快完成结算，而IO，也就是输入输出，主要指的是数据库读写硬盘数据的速度，硬盘通常是整个系统里最慢的一环，就像一条高速公路突然遇到了一个狭窄的收费站，IO瓶颈就是那个收费站，车（数据）都堵在那里,CPU再快也得干等着。

怎么才能让这个“收费站”更通畅，让数据库的读写更快点呢？这事儿得从多个层面来看，不能指望一个“银弹”解决所有问题。

最直接有效的方法：升级你的硬件。

这是最“简单粗暴”但往往最见效的方法,说白了就是花钱。

1. 用更快的硬盘：如果你的数据库还在用传统的机械硬盘（HDD），那首先就应该考虑换成固态硬盘（SSD），SSD的随机读写速度相比HDD有数量级的提升，对于数据库这种需要频繁随机读写小块数据的场景，效果是立竿见影的，根据腾讯云数据库的官方建议,使用高性能的SSD是保障IO能力的基石。
2. 配置RAID：通过RAID技术把多块硬盘组合起来，比如RAID 10，它既能通过镜像提供数据冗余保障安全，又能通过条带化把数据分散到多块硬盘上并行读写，从而提升IO吞吐量,这相当于把单车道变成了多车道。
3. 别让硬盘饿着：确保数据库服务器有足够的内存（RAM），内存的速度比硬盘快得多，数据库有一个重要的机制，就是会把经常访问的数据（称为“热数据”）缓存在内存的Buffer Pool里，当内存足够大，能装下大部分热数据时，很多读请求就直接从内存返回了，根本不用去读慢吞吞的硬盘，TPS自然就上去了，阿里云开发者社区的文章也强调，扩大Buffer Pool大小是减少物理读的关键。

在软件和架构上动动脑筋。

光有好硬件还不够，如果使用方式不对,再好的硬件也发挥不出威力。

1. SQL语句的优化是根本：很多IO压力其实是“不必要的”，一条写得烂的SQL，比如没用到索引的全表扫描，可能会一下子读出几十万条数据，把硬盘IO和网络IO都占满了，而一条优化好的SQL，通过索引可能只读几条数据就搞定了，养成检查慢查询日志的习惯，看看哪些SQL是“罪魁祸首”，给它们加上合适的索引，或者重写一下逻辑，这就像是让收银员熟练操作,而不是每件商品都要翻手册查价格。
2. 学会“批量”处理：频繁地提交小事务，每次都要写日志，IO效率很低，如果业务允许，可以把多个操作合并成一个批量操作，一次插入100条数据，而不是用100条SQL语句各插一条，这相当于把零散的小包裹打包成一个箱子运输，效率更高，但要注意批量不能太大,否则可能会拖慢其他事务。
3. 读写分离：这是架构层面的大招，当读请求远多于写请求时，可以设置一个主数据库负责写数据，然后挂多个从数据库来分担读请求，这样写操作的IO压力集中在主库，读操作的IO压力分散到多个从库，整体吞吐量就上去了，很多云数据库服务（如华为云GaussDB的文档中也提到）都原生支持这种架构,实现起来很方便。
4. 考虑分库分表：当单台数据库服务器的IO能力达到极限时，就只能“拆”了，按照某种规则（比如用户ID、时间）把一张大表的数据拆分到不同的数据库或不同的表中，这样，原本针对一个硬盘的IO压力，就被分摊到了多个硬盘上，这就像是把一个超大的超市分成几个区域，每个区域都有自己的收银台，排队压力就小了，分库分表会带来跨库查询、事务一致性等复杂问题，是最后的“大招”。

别忘了日常的运维和监控。

1. 监控IO指标：必须时刻关注数据库的IOPS（每秒IO操作次数）、吞吐量（每秒读写的数据量）和IO延迟（每次IO操作的耗时）等关键指标，一旦发现这些指标持续高位运行或延迟增高，就意味着瓶颈可能出现了,需要及时处理。
2. 合理配置日志文件：数据库的事务日志（如MySQL的binlog， InnoDB的redo log）写入非常频繁，应该放在性能最好的SSD盘上，并且不要和数据文件放在同一个物理硬盘上,避免它们争抢IO资源。

提升数据库的IO性能是一个系统工程，没有一劳永逸的办法，它需要你从硬件基础、SQL质量、架构设计到日常监控，进行全方位的考量和优化，通常是从最划算的SQL优化和索引入手，然后考虑升级硬件和调整架构，一步步地把那个“IO收费站”拓宽、提速,最终让你的数据库TPS跑得更快更稳。