分布式事务中事务日志的持久化存储优化

在分布式系统中，事务日志的持久化存储直接影响着系统的可靠性和性能。最近在处理一个支付场景时，我们遇到了事务日志写入瓶颈问题。

问题背景：我们的系统采用两阶段提交协议，每个交易都需要记录详细的日志信息。最初使用MySQL的InnoDB引擎直接写入，随着并发量提升，发现数据库写入延迟飙升，影响了整体TPS。

优化方案：

1. 异步刷盘优化：将事务日志先写入内存队列，通过批量处理减少磁盘I/O操作

public class AsyncLogWriter {
    private BlockingQueue<LogEntry> logQueue = new LinkedBlockingQueue<>(10000);
    
    public void writeLog(LogEntry entry) {
        logQueue.offer(entry);
    }
    
    // 批量处理线程
    private void batchWrite() {
        List<LogEntry> batch = new ArrayList<>();
        while (true) {
            try {
                logQueue.drainTo(batch, 100);
                if (!batch.isEmpty()) {
                    persistBatch(batch);
                }
                Thread.sleep(10);
            } catch (Exception e) {}
        }
    }
}

2. SSD+内存缓存：使用Redis作为日志缓存层，提高读写速度
3. 分库分表策略：按业务类型将日志分散到不同数据库实例

验证结果：优化后，事务日志写入延迟从50ms降至5ms，系统整体性能提升约40%。这种存储优化在高并发场景下特别有效，特别是在需要强一致性的分布式事务中。

可复现步骤：

1. 搭建一个包含多个服务的分布式系统
2. 模拟高并发事务请求
3. 监控数据库写入延迟
4. 实施上述优化方案并对比效果