Linux 上提升 Informix 并发处理能力的实用方案
一 硬件与存储层优化
- 增加内存以扩大数据/索引缓存，减少磁盘 I/O；优先使用多核 CPU 提升并行度。
- 存储替换为 SSD/NVMe，显著降低随机 I/O 延迟，提升事务吞吐。
- 选用高性能文件系统（如 XFS/EXT4），并尽量采用 裸设备或条带化 LVM/RAID 提升并发读写带宽与降低争用。
- 优化网络带宽与延迟，确保高并发下会话与复制的链路稳定。
二 数据库引擎关键配置
- 虚拟处理器 VP 规划：依据 CPU 核心数与负载合理设置 numcpuvps，并按需配置 onlyovp（裸设备）或 vpclass（版本 ≥ 9.2）以精细化 I/O/网络/CPU 的并行能力。
- 内存与缓存：适度增大缓冲池（如 dbbufsize/bufpool），提升数据页命中率，减少物理 I/O。
- 日志子系统：合理设置 logsize 与日志文件数量，降低日志刷盘争用与检查点抖动。
- 并发与会话：结合负载调整并发线程/会话相关参数（如 max_threads），避免线程过多导致上下文切换开销。
- 锁与隔离：结合业务选择 Dirty Read、Committed Read、Cursor Stability、Repeatable Read、Last Committed Read 等隔离级别，减少锁等待与死锁。
- 大型对象与表：对大表使用 分区表 提升扫描与维护的并行度。
三 SQL 与索引优化
- 为高频过滤/关联列建立合适索引，必要时使用复合索引与覆盖索引，避免 **SELECT ***。
- 优化 WHERE 条件，避免在索引列上使用函数或计算，减少全表扫描。
- 优先用 JOIN 替代复杂子查询，必要时用临时表/物化中间结果降低重复计算。
- 使用 EXPLAIN 检查执行计划，关注扫描方式、索引使用与成本。
- 定期更新统计信息，保证优化器选择更优执行路径。
四 操作系统与 Linux 内核参数
- 提升文件描述符上限，支持更多并发连接与会话。
- 优化 TCP/IP：调大 tcp_max_syn_backlog、net.core.somaxconn 等，缩短连接建立与排队时延。
- 选择 XFS/EXT4 等高效文件系统，合理挂载选项（如 noatime）降低元数据开销。
- 结合存储类型优化 I/O 调度与队列深度（如 NVMe 使用 none/mq-deadline）。
五 架构与运维实践
- 连接治理：在应用侧使用连接池，设置合理超时（如环境变量 informixcontime），避免频繁建连/断连。
- 读写分离与负载均衡：将读流量分摊到从库/副本，前端使用负载均衡提升整体并发与可用性。
- 异步与非实时任务：将报表/导入等离线任务异步化，减轻在线高峰压力。
- 监控与诊断：持续使用 onstat、onmode 及第三方监控（如 IBM Data Server Manager、Zabbix）观察会话、锁、I/O、日志与缓冲池命中率。
- 维护窗口：定期更新统计信息、重建/重组索引、清理碎片，保持执行计划与访问路径高效。
- 变更流程：任何参数或 SQL 调整先在测试环境验证，再灰度/滚动上线，并保留回滚方案。
