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看一看当面试官提及“在读多写少的网络环境下，MySQL 如何优化数据查询方案”时，你要从哪些角度出发回答问题？？？

案例背景

假设你目前在某电商平台就职，公司面临双 11 大促，投入了大量营销费用用于平台推广，这带来了巨大的流量，如果你是订单系统的技术负责人，要怎么应对突如其来的读写流量呢？

这是一个很典型的应用场景，我想很多研发同学会回答：通过 Redis 作为 MySQL 的缓存，然后当用户查看“订单中心”时，通过查询订单缓存，帮助 MySQL 抗住大部分的查询请求。

如果你也是这么想，说明没认真思考过问题。因为应用缓存的原则之一是保证缓存命中率足够高，不然很多请求会穿透缓存，最终打到数据库上。然而在“订单中心”这样的场景中，每个用户的订单都不同，除非全量缓存数据库订单信息（又会带来架构的复杂度），不然缓存的命中率依旧很低。

所以在这种场景下