单个查询需要多次往返：
1. TCP三次握手（1.5 RTT）
2. TLS握手（2+ RTT）  
3. 数据库认证（1-2 RTT）
4. 查询发送与响应（至少1 RTT）

总延迟 ≈ 基础延迟 × 5-7倍
悉尼到弗吉尼亚：200ms × 6 ≈ 1200ms（仅协议开销）

架构拓扑：
主数据库集群：美国弗吉尼亚（us-east-1）
  ↓ 异步复制（延迟通常<1秒）
只读副本集群：悉尼（ap-southeast-2）
  ↓ 本地读写
悉尼EC2实例 → 悉尼只读副本（延迟<10ms）

优势：- 读操作延迟降低95%以上- 自动故障转移- 数据一致性保障

// 原问题配置（针对低延迟环境）HikariConfig config = new HikariConfig();config.setConnectionTimeout(30000); // 30秒config.setMaximumPoolSize(20);// 优化后配置（针对高延迟跨区域访问）HikariConfig optimizedConfig = new HikariConfig();optimizedConfig.setConnectionTimeout(60000); // 60秒，适应高延迟optimizedConfig.setMaximumPoolSize(40);      // 更大的连接池optimizedConfig.setIdleTimeout(300000);      // 5分钟，减少重建optimizedConfig.setKeepaliveTime(60000);     // 1分钟保活

-- 避免的查询模式SELECT * FROM large_table WHERE condition; -- 返回大量数据SELECT COUNT(*) FROM huge_table;           -- 全表扫描-- 推荐的查询模式  SELECT id, name FROM table WHERE id = ?;   -- 精准查询SELECT * FROM table WHERE create_time > ? LIMIT 100; -- 分页查询

请求流程：
用户请求 → 本地缓存(Redis/LRU) → 区域缓存(ElastiCache) → 远程数据库

缓存策略：
- L1缓存：应用内缓存，存储热点数据（有效期5分钟）
- L2缓存：区域Redis集群，存储共享数据（有效期30分钟）
- 写穿透：更新时同步失效缓存

传统互联网路由：
悉尼EC2 → 多个ISP跳转 → 弗吉尼亚RDS
  ↓ 延迟高、不稳定、易丢包

Global Accelerator路由：
悉尼EC2 → AWS骨干网 → 弗吉尼亚RDS  
  ↓ 延迟降低、稳定性提升、智能路由