在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。上一篇针对主从同步做了具体的介绍,本篇主要针对读写分离做详细的介绍。
在《.NET Core基于SQL Server数据库实现读写分离实战演练》分享课程中已经演示过。
一个可以抵抗高并发流量系统的背后必定有一个高性能的数据库集群,就像每一个成功的男人背后总有一个强势的女人一样。数据库集群在部署模式上属于分布式,但是CAP原则却不适用于分布式数据库,具体原因可见之前文章:、
对于“读写分离”了解不多,认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
为了减轻每台MySQL主机的访问压力,还可以对MySQL进行读写分离,实际上,主从复制和读写分离一般就是联合使用的。
有一些技术同学可能对于“读写分离”了解不多,认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
读写分离,是把数据库的读和写分开操作,以应对不同的数据库服务器。主数据库提供写操作,从数据库提供读操作,这样能有效的减轻单台数据库的压力。
一般我们业务在读多写少的场景下,遇到的第一个瓶颈就是数据库这块,大量的读请求会来到数据库,这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加,使得请求变慢,甚至会卡死整个数据库,到了这个阶段,我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理,即采用主从读写分离的方式。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展,但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询,目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统,很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
在某些场景下,例如淘宝京东这样海量的数据,高访问量的场景,无疑对数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。
通常我们说的 MySQL 读写分离是指:对于修改操作在主库上执行,而对于查询操作,在从库上执行。主要目的是分担主库的压力。
1、what 读写分离 读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
答: 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候,并且读的量大于写数据的量的时候,那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
在实际的生产环境中,如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务中操作,无论在安全性、高可用性,还是高并发性等各个方面都是完全不能满足实际需求的,一般来说都是通过主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力这样的方案进行部署与实施
简单来说,是使用两个或两个以上相同的数据库,将一个数据库当做主数据库,而另一个数据库当做从数据库。在主数据库中进行相应操作时,从数据库记录下所有主数据库的操作,使其二者一模一样。
在数据库中数据极速增长的情况下,数据库的瓶颈不在于存储,而是计算,即查询。数据量越大,查询的效率越低,对于越复杂的查询语句,其消耗服务器的资源越强,有时甚至不输于死循环。
大型网站为了解决大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题。
MySQL 主从复制的方式有多种,本文主要演示基于基于日志(binlog)的主从复制方式。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能;对于MySQL来说,标准的读写分离是主从模式,一个写节点Master后面跟着多个读节点,其中包含两个步骤,其一是数据源的主从同步,其二是sql的读写分发;而Mycat不负责任何数据的同步,具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
基于主从复制的读写分离,是我们在单机环境下,数据库的性能到瓶颈了,可以通过读写分离,提高后台服务性能。存储这一块的增删改查的并发的处理能力,主库专门负责相对少的写操作,从库专门负责相对多的读操作,主库的数据更改通过主从复制同步到从库
在前面基础功能实现的过程中,我们后台管理系统及移动端的用户,在进行数据访问时,都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图:
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署,但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构,总结来说一共有好多种,今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
大多数人都很清楚,在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。本篇文章主要就是围绕主从同步实现读写分离这个主题去讲解。我们其实在Redis专题中也有提到过主从同步的概念,现在我们可以先看下主从同步和读写分离的具体概念。
读写分离解决的是,数据库的写操作,影响了查询的效率,适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制,主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中,然后主数据库负责处理写操作(当然也可以执行读操作),从数据库负责处理读操作,不能执行写操作。并可以根据压力情况,部署多个从数据库提高读操作的速度,减少主数据库的压力,提高系统总体的性能。
PS:Alatas: 1.程序不需要管主从配置的具体细节 2.实现原理是 proxy,所以性能上会下降 3.而且需要维护其高可用 4.减少了程序员技能要求 5.只支持 mysql Sharding-jdbc: 1.主从配置在程序中,所以增加了程序员的技术要求 2.实现原理是 jdbc 增强,所以支持任何数据库类型 性能比上面那个强 3.而且不需要维护。 4.Mysql、 Oracle、 sql server
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案,更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量。
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
提供一个统一的中间件,程序连接到中间件,中间件帮我们做读写分离,例如MyCat。
为了保证数据库的高可用,为了保证性能的扩展,绝大部分公司又会使用主从同步,读写分离的MySQL集群架构。
有同学私信我,如何实现读写分离,Spring Boot项目,数据库是MySQL,持久层用的是MyBatis。
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每个方法都有优缺点,我们选择对程序代码改动最小(只改数据源)的方法三,讲解mycat的配置和使用。
配置好了之后,我们可以通过MyCat执行一系列的增删改查的测试,然后过一段时间之后,打开mycat-eye的管理界面,查看mycat-eye监控到的数据信息。
在很多项目,特别是互联网项目,在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
上语文课,不小心睡着了,坐在边上的同桌突然叫醒了我,并小声说道:“读课文第三段”。我立马起身大声读了起来。正在黑板写字的老师吓了一跳,老师郁闷的看着我,问道:“同学有什么问题吗?”,我貌似知道了什么,蛋定的说了一句:“这段写的真好!我给大伙念念!”,老师还较真了:“你说说看,好在哪里?”,顿时我就无语了,脸黑着望向了同桌了,心想着:“这是个畜生啊!”
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
在应用的用户访问量比较低的时候,一个数据库的读写能力是完全能够胜任的。但是在用户访问量增大的时候,数据库I/O就会成为瓶颈,解决数据库I/O瓶颈可以有两种方式:
前言: 首先思考一个问题:在高并发的场景中,关于数据库都有哪些优化的手段?常用的有以下的实现方法:读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等,在互联网应用中,大部分都是读多写少的场景,设置两个库,主库和读库,主库的职能是负责写,从库主要是负责读,可以建立读库集群,通过读写职能在数据源上的隔离达到减少读写冲突、释压数据库负载、保护数据库的目的。在实际的使用中,凡是涉及到写的部分直接切换到主库,读的部分直接切换到读库,这就是典型的读写分离技术。本篇博文将聚焦读写分离,探讨如何实现它。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能。
首先思考一个问题:在高并发的场景中,关于数据库都有哪些优化的手段?常用的有以下的实现方法:读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等,在互联网应用中,大部分都是读多写少的场景,设置两个库,主库和读库。
读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过 主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离(MySQL-Proxy)来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
每个支付通道支付失败的时候都会返回特定的错误码,业务内部需要将通道特定的错误码转义成内部的错误码,这样对外就可以统一返回我们自己的错误码。
读写分离,作为一种常用的数据库访问优化手段,得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度,阐述这一技术的整体现状。
每日一句 去过的地方越多,越知道自己想回到什么地方去。见过的人越多,越知道自己真正想待在什么人身边. from 夏正正 MY SQL 读写分离 1 MySQL读写分离原理 MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者有着紧密联系,首先部署主从复制,只有主从复制完了,才能在此基础上进行数据的读写分离。 这就是典型的并发问题,单机数据库承担了太多的请求,导致作者无法提交编辑的内容。一个直觉的想法是,多加几台服务器,把压力分担到多台服务器上,但是这样会带来一个问题,多台数据库之间的数据同步,这是一
Mysql优化那篇文章有朋友留言说就这么点?,深深刺痛了晓添的心,感觉知识深度被小看了,痛定思痛决定发布读写分离,分表分库优化文章,其实这系列文章也在Mysql优化的计划之内,最近较忙断断续续写的有点难受,到今天才跟大家见面,篇幅有限这篇我们来说说基于Mycat实现读写分离,话不多说我们赶紧看看好好的数据库又闹腾什么呢?
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