如何设计一个支持每日亿级写入和10万QPS的MySQL架构？

主要观点总结

文章描述了一场关于数据库架构设计的面试场景，考察后端工程师的架构设计能力。文章涵盖了数据库设计面临的问题，包括数据量巨大时的处理策略，读取和写入优化的方案，缓存一致性和热点问题的处理，以及数据生命周期管理和在线DDL操作等。

关键观点总结

关键观点1: 面试场景描述

一个经验丰富的面试官对一个即将进行核心系统数据库架构设计的候选人进行的面试问题。包括了高压场景下数据库的写入和读取压力问题，系统设计五大核心问题的深度拷问等。

关键观点2: 核心问题一：选择分区表还是水平分表（Sharding）

针对每天新增数据达到上亿级别的系统，选择水平分表是解决存储瓶颈的有效手段。

关键观点3: 核心问题二：分片键选择和分片数量规划

选择user_id作为分片键，并估算分片数量，设计支持更大规模数据的分片方案。

关键观点4: 核心问题三：如何应对高读取性能需求

通过读写分离和多级缓存来提高系统吞吐能力。

关键观点5: 核心问题四：缓存一致性和热点问题的处理

确保缓存和数据库的数据一致性，解决缓存热点问题的策略。

关键观点6: 核心问题五：处理冷热数据和在线DDL操作

针对冷数据，实现数据的生命周期管理，并采用专业工具进行在线DDL操作。