（200w 用户列表页面卡顿）是大多数中大型系统后台的通病-CRMEB社区

（200w 用户列表页面卡顿）是大多数中大型系统后台的通病

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我们可以通过分页 + 缓存 + 异步统计来完美解决。

非常好 👍 你这个需求（200w 用户列表页面卡顿）是大多数中大型系统后台的通病，我们可以通过 分页 + 缓存 + 异步统计 来完美解决。

下面我给出完整方案，分为 架构思路 → SQL 优化 → 缓存方案 → ThinkPHP 示例代码 四个部分，拿去直接可落地用。👇

一、架构思路（核心目标）

模块	优化目标	说明
分页查询	秒级打开	只查询 20 条数据，不做复杂统计
总数统计	缓存或异步更新	避免每次执行 COUNT(200w)
搜索 / 筛选	可索引字段查询	避免模糊 LIKE + JOIN
JOIN 数据	最小化	尽量只在必要字段时再 JOIN

二、数据库设计与索引优化

1️⃣ 关键索引

ALTER TABLE eb_user ADD PRIMARY KEY (uid);
ALTER TABLE eb_user ADD INDEX idx_created_at(created_at);
ALTER TABLE eb_wechat_user ADD INDEX idx_uid(uid);

uid 是主键； created_at 用于分页排序； JOIN 用的字段必须有索引。

三、分页 + 异步统计方案

方案目标

列表页加载快（1 秒内）
总数、搜索、统计延迟可接受（几分钟内更新）

1. 用户列表分页 SQL（高效版）

SELECT 
  u.uid,
  u.nickname,
  u.phone,
  w.openid,
  w.subscribe
FROM eb_user u
LEFT JOIN eb_wechat_user w ON u.uid = w.uid
ORDER BY u.created_at DESC
LIMIT 0, 20;

避免在分页时使用 COUNT(*)。
用索引字段排序（created_at 或 uid）。

2. 用户总数统计缓存表

新建一个缓存表：

CREATE TABLE sys_stat_cache (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  stat_key VARCHAR(64) UNIQUE,
  stat_value BIGINT,
  updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

初始化：

INSERT INTO sys_stat_cache (stat_key, stat_value) VALUES ('user_total', 0);

3. 定时任务更新用户总数

用一个后端定时脚本（如 ThinkPHP 命令行任务）：

<?php
namespace app\command;

use think\console\Command;
use think\console\Input;
use think\console\Output;
use think\facade\Db;

class UpdateUserCount extends Command
{
    protected function configure()
    {
        $this->setName('update:usercount')
             ->setDescription('更新用户总数缓存');
    }

    protected function execute(Input $input, Output $output)
    {
        $count = Db::name('eb_user')->count();
        Db::name('sys_stat_cache')
            ->where('stat_key', 'user_total')
            ->update(['stat_value' => $count]);
        $output->writeln("User total updated: {$count}");
    }
}

建议执行周期：

每 5 分钟一次（用 crontab 或队列触发）
对 200w 用户表，这种 COUNT 操作耗时 2~5 秒，完全可以后台运行。

4. 后台控制器读取缓存统计

// app/admin/controller/UserController.php

use think\facade\Db;

public function index()
{
    // 分页参数
    $page = input('page', 1);
    $limit = input('limit', 20);
    $offset = ($page - 1) * $limit;

    // 快速分页查询
    $list = Db::name('eb_user')
        ->alias('u')
        ->leftJoin('eb_wechat_user w', 'u.uid=w.uid')
        ->field('u.uid,u.nickname,u.phone,w.openid,w.subscribe')
        ->order('u.created_at desc')
        ->limit($offset, $limit)
        ->select();

    // 从缓存表读取总数
    $total = Db::name('sys_stat_cache')
        ->where('stat_key', 'user_total')
        ->value('stat_value');

    return json([
        'code' => 0,
        'data' => [
            'list'  => $list,
            'total' => $total
        ]
    ]);
}

效果：

查询 20 条记录：< 0.5 秒
总数从缓存表读取：< 1 毫秒 ✅ 后台页面可秒开

5. 可选 Redis 缓存（更快）

如果系统已经使用 Redis，可以直接：

// 写缓存
$count = Db::name('eb_user')->count();
cache('user_total', $count, 300); // 缓存 5 分钟

// 读缓存
$total = cache('user_total');

Redis 读取速度约 0.2ms，比数据库缓存表还快。

四、整体流程图

┌────────────┐
│ 前端请求用户列表 │
└──────┬─────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────┐
│ 控制器从 sys_stat_cache 取总数 │  ← (0.001s)
│ 并分页查询用户表 + 关联表       │  ← (0.5s)
└─────────────────────────────┘
       │
       ▼
┌──────────────────────────┐
│ 定时任务每5分钟更新缓存 │ ← (后台执行)
└──────────────────────────┘

五、最终效果与性能提升对比

操作	原始方案	优化后
后台列表打开	30+ 秒	< 1 秒
总数统计	实时 COUNT(200w)	缓存读取
系统负载	高	稳定
可扩展性	差	优秀，可扩展到千万级

可扩展方向（后续升级）

用户表分表：按注册时间或地区水平分表。
搜索索引引擎：用 Elasticsearch / Sphinx 替代复杂 LIKE 查询。
数据异步聚合：用消息队列异步写入统计缓存。
MySQL 8.0 并行查询优化：利用窗口函数或 JSON 聚合简化多表 JOIN。