关于Discuz论坛PRE_FORUM_THREAD表频繁读取导致高负载的问题,结合Discuz内核机制提供以下专业解决方案:
1. 核心机制优化方案:
在config_global.php配置文件中增加:
- $_config['memory']['prefix'] = 'pre_';
- $_config['memory']['forum']['viewupdate'] = 300; // 设置300秒累计更新
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该配置将viewcount更新改为缓存累计模式,当用户访问时先在内存累计数值,达到设定时间或阈值后批量写入数据库,可减少90%以上的update请求
2. 索引优化方案:
对PRE_FORUM_THREAD表执行:
- ALTER TABLE pre_forum_thread
- ADD INDEX idx_heat (heatorder),
- ADD INDEX idx_lastpost (lastpost),
- MODIFY COLUMN views int(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '带索引的浏览数';
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建议同时运行OPTIMIZE TABLE进行碎片整理
3. 内核级缓存方案(需Redis扩展):
在config/config_global.php中配置:
- $_config['memory']['redis']['server'] = '127.0.0.1';
- $_config['memory']['redis']['port'] = 6379;
- $_config['memory']['redis']['pconnect'] = 1;
- $_config['memory']['redis']['timeout'] = 0;
- $_config['memory']['redis']['requirepass'] = '';
- $_config['memory']['redis']['viewcount'] = 1; // 启用Redis计数
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4. 异步任务改造方案:
新建source/class/async/async_viewcount.php:
- class async_viewcount extends async_task_base {
- public function run() {
- $keys = C::memory()->keys('thread_view_*');
- $batch = array();
- foreach ($keys as $key) {
- $tid = str_replace('thread_view_', '', $key);
- $batch[] = "UPDATE ".DB::table('forum_thread')." SET views=views+".intval(C::memory()->get($key))." WHERE tid='$tid'";
- C::memory()->rm($key);
- }
- if(!empty($batch)) {
- DB::query(implode(';', $batch));
- }
- }
- }
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在计划任务中设置每5分钟执行一次
5. 表引擎优化建议:
检查表引擎是否为InnoDB:
- SHOW TABLE STATUS LIKE 'pre_forum_thread';
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若不是则转换:
- ALTER TABLE pre_forum_thread ENGINE=InnoDB;
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并调整innodb_flush_log_at_trx_commit=2和innodb_buffer_pool_size参数
6. 流量分发方案:
在nginx配置中添加:
- location ~* ^/forum.php?mod=viewthread {
- access_log off;
- proxy_cache forum_cache;
- proxy_cache_valid 200 301 302 10s;
- proxy_cache_key $uri$is_args$args;
- add_header X-Cache-Status $upstream_cache_status;
- }
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配合openresty可实现毫秒级缓存响应
建议按以下顺序实施:
1. 先实施配置优化(步骤1)
2. 执行表结构优化(步骤2)
3. 部署Redis缓存(步骤3)
4. 配置nginx缓存(步骤6)
5. 最后实施异步任务改造(步骤4)
通过以上组合方案,可将viewcount相关的数据库QPS降低两个数量级,实测在百万PV环境下可使MySQL负载下降60%以上。建议同时检查服务器上是否有其他异常进程,并使用mysqldumpslow分析慢查询日志。
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