数据库读写分离架构,为什么我不喜欢

RD:单库数据量太大,数据库扛不住了,我要申请一个数据库从库,读写分离。

DBA:数据量多少?

RD:5000w左右。

DBA:读写吞吐量呢?

RD:读QPS约200,写QPS约30左右。

上周在公司听到两个技术同学讨论,感觉对读写分离解决什么问题没有弄清楚,有些奔溃。

另,对于互联网某些业务场景,并不是很喜欢数据库读写分离架构,一些浅见见文末。

一、读写分离

什么是数据库读写分离?

答:一主多从,读写分离,主动同步,是一种常见的数据库架构,一般来说:

  • 主库,提供数据库写服务
  • 从库,提供数据库读服务
  • 主从之间,通过某种机制同步数据,例如mysql的binlog

一个组从同步集群通常称为一个“分组”

分组架构究竟解决什么问题?

答:大部分互联网业务读多写少,数据库的读往往最先成为性能瓶颈,如果希望:

  • 线性提升数据库读性能
  • 通过消除读写锁冲突提升数据库写性能

此时可以使用分组架构。

一句话,分组主要解决“数据库读性能瓶颈”问题,在数据库扛不住读的时候,通常读写分离,通过增加从库线性提升系统读性能。

二、水平切分

什么是数据库水平切分?

答:水平切分,也是一种常见的数据库架构,一般来说:

  • 每个数据库之间没有数据重合,没有类似binlog同步的关联
  • 所有数据并集,组成全部数据
  • 会用算法,来完成数据分割,例如“取模”

一个水平切分集群中的每一个数据库,通常称为一个“分片”

水平切分架构究竟解决什么问题?

答:大部分互联网业务数据量很大,单库容量容易成为瓶颈,如果希望:

  • 线性降低单库数据容量
  • 线性提升数据库写性能

此时可以使用水平切分架构。

一句话总结,水平切分主要解决“数据库数据量大”问题,在数据库容量扛不住的时候,通常水平切分。

三、为什么不喜欢读写分离

对于互联网大数据量,高并发量,高可用要求高,一致性要求高,前端面向用户的业务场景,如果数据库读写分离:

  • 数据库连接池需要区分:读连接池,写连接池
  • 如果要保证读高可用,读连接池要实现故障自动转移
  • 有潜在的主库从库一致性问题
  • 如果面临的是“读性能瓶颈”问题,增加缓存可能来得更直接,更容易一点
  • 关于成本,从库的成本比缓存高不少
  • 对于云上的架构,以阿里云为例,主库提供高可用服务,从库不提供高可用服务

所以,上述业务场景下,楼主建议使用缓存架构来加强系统读性能,替代数据库主从分离架构。

当然,使用缓存架构的潜在问题:如果缓存挂了,流量全部压到数据库上,数据库会雪崩。不过幸好,云上的缓存一般都提供高可用的服务。

四、总结

  • 读写分离,解决“数据库读性能瓶颈”问题
  • 水平切分,解决“数据库数据量大”问题
  • 对于互联网大数据量,高并发量,高可用要求高,一致性要求高,前端面向用户的业务场景,微服务缓存架构,可能比数据库读写分离架构更合适

你有没有用读写分离,你的思考是什么呢?

希望这一分钟你有收获。

原文发布于微信公众号 - 架构师之路(road5858)

原文发表时间:2018-01-08

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