先搭建一个mysql集群(一主两从)，半同步复制：mysql 半同步复制，三个节点。
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。
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：、
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
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。
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。
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。
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。
我们的项目采用了读写分离的方案：查询和更新的业务走主库，统计相关的功能走从库，从而减少主库的压力。原理如下图所示：
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。
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。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程，颇有收获，总结一下。
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。
redis-cluster是近年来redis架构不断改进中的相对较好的redis高可用方案。本文涉及到近年来redis多实例架构的演变过程，包括普通主从架构（Master、slave可进行写读分离）、哨兵模式下的主从架构、redis-cluster高可用架构（redis官方默认cluster下不进行读写分离）的简介。同时还介绍使用Java的两大redis客户端：Jedis与Lettuce用于读写redis-cluster的数据的一般方法。再通过官方文档以及互联网的相关技术文档，给出redis-cluster架构下的读写能力的优化方案，包括官方的推荐的扩展redis-cluster下的Master数量以及非官方默认的redis-cluster的读写分离方案，案例中使用Lettuce的特定方法进行redis-cluster架构下的数据读写分离。
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。
举例：一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
读写分离是让主库处理事务性增删改，而从库处理查操作。数据库复制来把事务性操作的数据变更同步到从库。
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，而从数据库处理SELECT查询操作，让两者分工明确达到提高数据库整体读写性能。当然，主数据库另外一个功能就是负责将事务性查询导致的数据变更同步到从库中，也就是写操作。即主从复制和读写分离是离不开的。
当当架构部总监分享分布式微服务数据库访问框架Sharding-JDBC的设计与实现。 互联网领域数据库面临的问题 我们在互联网领域数据库面临的问题主要有高可用、存储稳定性要求高、并发访问频繁和数据海量
在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。
1、是让主数据库处理事务性增、改、删操作，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的方式来同步数据，再通过读写分离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。
Redis 不管主从版还是集群规格，replica作为备库不对外提供服务，只有在发生HA的时候，replica提升为master后才承担读写流量。这种架构读写请求都在master上完成，一致性较高，但性能受到master数量的限制。经常有用户数据较少，但因为流量或者并发太高而不得不升级到更大的集群规格。
1.程序自动完成，数据源方便管理。2.不需要维护，因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 （sql标准）。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于分库分表的教程，颇有收获，总结一下。
我们可能会采取各种方式去优化，比如之前文章提到的缓存方案，SQL优化等等，除了这些方式以外，这里再分享几个针对数据库优化的常规手段：「数据读写分离」与「数据库Sharding」。这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。
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
MySQL复制是一个非常简单而有方便进行架构扩展的功能，可以说是运维必备，我们通过对主从进行不同的组合，可以满足我们相应的需求。 分享目录： 一主一从，高可用 一主一从，读写分离 一主多从，读写分离
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。
互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”。
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。
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。
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
我的架构师同事问我：“为什么你总说要在服务层实现读写分离，我们已经在数据库实现了读写分离，是不是已经够用”。以下是我的解释， 在做网站性能优化的时候，我常常忘记还有数据库读写分离这件事，因为数据库读写分离，对性能带来的提高太有限了，实际上，就是一倍（一台服务器变成两台服务器）。当你的网站业务发展，如果从无到有地使用数据库读写分离，提高了一倍的服务能力，你很快就需要想新的优化方案。实际上，数据库的读写分离，更像是数据安全的一个副产品，用一台数据库服务器不安全（怕数据丢失），用一台服务器作为备份，既然有了两台服
从应用程序角度来看，使用Replica Set 和使用单台mongo很像。默认的驱动程序会连接primary节点，并且将所有读写请求都路由到主节点。但也可以通过设置驱动程序的Read Preferences 配置其他选项，将读请求路由到其他节点。
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。
系统分层架构有一个迭代和演进的过程，早期，系统分层架构如下： 上游是需要数据的业务调用方 下游是存储数据的数据库 随着架构的演进，可能要抽取出服务层（详见《互联网架构为什么要做服务化？》）： 上游通过
MySQL的主从复制和读写分离两者有着紧密的联系，首先要部署主从复制，只有主从复制完成了才能在此基础上进行数据的读写分离；
和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比，数据仓库有一个很大的特点，就是主要面向批量写和查询进行优化，可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统，例如 Vertica，已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库，实现数据的秒级响应，积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践，探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。 为什么要进行读写分离 分析性数据仓库一般有如下几个特点： 面临着复杂的多维分析需求，能够进行任意
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
首先声明这篇文章不是标题党，这个类库是 FreeSql.Repository，它作为扩展库现实了通用仓储层功能，接口规范参考 abp vnext 定义，实现了基础的仓储层（CURD）。
缘起 在《服务读写分离(读服务，写服务)，是否可行？》中，对背景做了交代，互联网架构设计上，数据库可以读写分离，服务能否读写分离呢？ 下面是两种常见的“服务读写分离”架构： 一、单纯服务读写分离 如上
Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索场景的开源首选方案。随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析、搜索、排序等场景都会遇到非常大的挑战(存储成本大、写入查询慢等)，同时客户降本增效的诉求也越来越高。本文主要解析基于腾讯云ES构建低成本、高性能、高可用日志平台所利用的核心架构和技术。基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化、查询裁剪等一套完整的降本增效解决方案。本文将围绕以下几个关键自研技术点进行深入分析：
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
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