多写_第2页_南昌壹佳企网络通信有限公司

ConcurrentDictionary适用于读多写少且需键值查找的高并发场景，支持分段锁和原子操作；ConcurrentQueue/Stack适用于生产者-消费者模型；BlockingCollection封装并发集合提供阻塞能力；ConcurrentBag仅适合线程本地操作。

物化视图适用于查询复杂、读多写少、实时性要求不高但响应速度敏感的场景，如T+1报表、只读归档分析、高频延迟容忍统计接口及权限脱敏封装等。

路径枚举适合读多写少、层级稳定、深度6、频繁查询祖先-后代关系的场景，如商品类目；不适用于高频移动节点、需兄弟排序或深度超10层的情况。

读写分离仅在读多写少、主从延迟可控、接受弱一致性时有效；主从延迟会导致脏读；事务内读、强一致查询、锁读、跨库JOIN必须走主库；中间件透明但缺乏上下文感知，应用层灵活但需处理异步场景一致性。

范式是消除数据冗余和更新异常的约束规则，但并非越高越好；过度范式化会增加JOIN开销，降低查询性能，需依读多写少、低更新频次等原则合理反范式，并保障事务一致性与索引优化。

RWMutex在读多写少时更快，但写超40%即反超Mutex；90%读时快2–5倍，50%读写时性能接近，10%读时Mutex快20%–35%；RLock内调Lock必死锁；满足条件时应优先用atomic或channel替代锁；锁粒度比锁类型更重要。

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RWMutex仅在读多写少时优于Mutex；写频繁时因原子操作、等待队列等开销反而更慢，50%读写混合下吞吐量低15–30%。

本地缓存适合读多写少、更新不频繁且允许短暂不一致的场景，如用户配置、静态字典；优势是零网络开销、纳秒级延迟、百万级QPS，但存在进程重启丢失、多实例不同步、无法主动失效等问题。