数据库的写入量高，是一个很常见的技术瓶颈，场景如央视春晚发红包，千万级别的写入qps。而解决方案有很多，笔者分享一些目前业界最成熟有效的措施：

一、分表

将数据分摊到多个表上，流量也将分摊到多个表上，可以提高数据库读写的吞吐量。

如将一个表从1个，分解为256个。

二、缓存

我们可以将数据库中的热点数据，写入缓存中，将读请求的流量优先走缓存，这样可以分摊数据库的读压力。

如使用Redis来存储热点数据，而使用Canal将MySQL中的热点数据同步到Redis中。

三、异步

我们知道，MySQL数据库日志系统，有一个持久化日志redolog，原理是数据库为了减少磁盘IO的次数，将要写入数据库的数据先在内存中暂存，后续再批量写入磁盘中，这边是异步的一种案例。

我们的系统设计，也可以参考这个模式，将要写入数据库中的操作通过发送mq暂存到Kafka中，再通过消费mq的方式，将数据写入数据库，从而避免流量过大，一下子将数据库打死了。

四、分库

经过压测得知，一个16核32G内存500G硬盘的MySQL，它的写入极限是5600/s，这是硬件上的极限，从软件层面已无法提升。

如使用MyCat就是构建数据库集群，以增加更多的数据库实例，从硬件层面上解决问题。

五、其他

以上是互联网大厂最常用的优化方案，只要你肯花心思，总有优化的空间。