mysql数据倾斜原因
- 分库分表策略不合理
- 热点数据集中
- 空值及特殊值过多
- join关联查询时关联查询字段的值分布不均匀
- group by或聚合操作（例如：聚合字段的某些值占比过高（如性别字段中90%为男性））
mysql数据倾斜解决方案
- 优化分片策略
方法：选择均匀分布的字段作为分片键（如哈希分区），或采用组合分片键（如“用户ID+时间戳”）分散数据 - 数据预处理与清洗
方法：过滤或拆分热点数据。例如，将高频访问的用户数据单独存储，或对空值进行特殊处理（如分配到独立分片） - 分区与分桶技术
方法：使用MySQL分区表，按范围、列表或哈希分区，使数据分布更均匀 - 调整查询与索引策略
方法：避免全表扫描，通过索引优化加速查询 - 动态负载均衡
方法：监控节点负载，动态调整任务分配。例如，将高负载分片的数据迁移到空闲节点
总结
合理设计表结构：避免使用易倾斜的字段作为分片键，优先选择高离散度的字段
定期数据采样：通过随机抽样分析数据分布，提前发现潜在倾斜问题
使用分布式缓存：将热点数据缓存至Redis等内存数据库，减少直接查询压力