高并发系统之大忌-慢查询
最近又遇到了一次慢查把db（mariadb10)几乎打挂的案例，作为一个核心支付系统的技术负责人，真是每日如履薄冰。因为之前支付系统经常出问题，现在各个BG对支付系统都盯得很紧。这次要不是我及时让DB给暴力清理数据，没准又提一个P2故障；
抱怨归抱怨，事后复盘，一丝都不能马虎。首先，描述一下故障的全过程。起因是我们支付系统有一个异步队列，这个队列使用的一张mysql表存储，异步回调业务线的任务（姑且表名称叫task)，都会首先放这里。同时这个task表还有其他的异步任务，不同的任务使用task_type字段来进行区分。然后应用系统有一个定时任务，扫描这张表是否有待消费的任务，如果有，则会取出来进行消费；典型的生产者消费者模型；
这里的task说的再具体一点：
1、所有的异步任务都在这张表，有支付成功通知业务线消息，有给结算系统推送支付信息的任务；
2、消费者在任务处理成功后，则会把任务从task表删除。所以这张表经常是空的；
消费者根据不同的任务，调用不同的上游订单系统和结算系统。出故障时，是因为推送支付信息的结算系统接口超时，出了问题，导致任务被积压到了task表。
任务积压之后，消费者线程池很快就被积压的任务占满，导致应该通知BG订单支付成功的任务也被block住，进而影响到订单支付成功率。
当时我已经意识到，我们的消费者线程池隔离没有做到位，立刻找DBA将推送给结算系统的任务进行了备份并清理。并且嘱咐DBA定时清理推送结算任务的数据。这样才化解支付成功率继续下滑的趋势。
危机解除后，我们和DBA配合进一步排查问题，找出了事情的根本原因。
原来是推送结算信息的逻辑中，有一个对task表的查询，而这个查询的sql，没有建索引。这样当这类任务数量积压的比较多时，查询会越来越慢，慢查导致mysql堵塞。堵塞导致消费者无法拉取任务，进而影响到其他通知BG的任务的消费；我们分析了一下日志，其实我们的程序查询数量当时3分钟大概查询了1万多次，可以说qps不多。但是问题出现在sql无法命中索引，把mysql的worker thread都用完了。给我们研发的感觉，mysql是如此的脆弱，2w多条数据，查询没有索引，几千个select,就能把它打挂。
几乎类似的案例，一年前，我们也碰到过一次。当时支付系统有一个bug，用户每支付一次，都会把支付客史中一个月之前的数据都清理一下（1月1日，清12月1日之前的数据，2月1清理1月1日之前的数据）。这个bug藏的很深，这块代码也很少有业务需求，一直没有被发现。但是，是雷就会有爆炸的一天。3月1日凌晨，支付系统突然所有接口都挂了。DBA最终定位是删除支付客史的sql。这个问题，我们研发一开始是不承认的，毕竟这个sql,在线上跑了2年多，一直没有出过问题。DBA说这个delete语句删3000w数据，而且在不断的请求,数据库当然扛不住，我们反驳说，这个客史表一共才3000w数据。事后我们发现，DBA的描述有误，不是说删除3000w，而是这个delete语句没有走索引，每次要扫描3000w数据。这样才能解释通，也就是说，这个delete进行了全表扫描。而实际上，这个delete是按照时间删除的，并且时间字段是有单列索引的，但是为什么这个delete没有走索引呢？我们最后猜测，可能是因为2月份天数太少导致。以前，可能数据比较少，每次删一天，或者2天的数据，mysql可能会走索引。但是3月1日比较特殊，因2月28日删的是1月28日一天的数据，3月1日却要删除1月29,30,31三天的数据，mysql可能认为删除这么多数据，没有必要走索引了。
遇到类似问题如何解决？
1、读写分离。
2、提前消灭慢查询；
3、对异步任务做好线程隔离；
关于mysql的线程池，我最近也了解了一下，收获也不小，给大家推荐一篇好文章；
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