Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL中间件之ProxySQL(10)：读写分离方法论「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
接图文简述分布式关系数据库（一）。上一章最后讲到了读写分离，继续。
IM应用从服务端数据的角度来看，它是一种很特殊的应用场景，抛开基础数据、增值业务和附属功能不谈，单从IM聊天工具的立身之本——聊天数据来说，理论上是不需要在服务端存储的（或者说只需要短暂存储——比如离线消息，上线即拉走），这也是为什么微信在前段时间号称绝不存储用户聊天数据的原因（从技术上说这不是没有道理的，但到底有没有存储，这已经超越技术范畴了，不在此文讨论之列 ^_^）。
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。
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。
随着业务量的不断增长，数据库的读写压力也越来越大。为了解决这个问题，我们可以采用读写分离的方案来分担数据库的读写负载。本文将介绍如何使用 Spring Boot + MyBatis Plus + MySQL 实现读写分离。
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1. 缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。常用的缓存框架有Ehcache、Memcache 和 Redis等。 不过缓存也不是什么情况都适用，它主要用于数据变化不是很频繁的情况。而且如果是定期失效
1、要将Mycat准备好可以去官网下载 http://www.mycat.org.cn/
Spring Boot作为一种快速开发框架，广泛应用于Java项目中。在一些大型应用中，数据库的读写分离是提升性能和扩展性的一种重要手段。本文将介绍如何在Spring Boot项目中优雅地实现读写分离，并通过适当的代码插入，详细展开实现步骤，同时进行拓展和分析。
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。
本期配套视频： https://www.bilibili.com/video/BV1BJ411B7mn?p=6 继上周增加【任务调度】以后，继续对项目进行2.0版本升级，其实改动的地方并不多，主要的功
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）。
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
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
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。
近日工作任务较轻，有空学习学习技术，遂来研究如果实现读写分离。这里用博客记录下过程，一方面可备日后查看，同时也能分享给大家（网上的资料真的大都是抄来抄去，，还不带格式的，看的真心难受）。
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。
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
在Matrix-web后台管理系统中，使用到了数据库的读写分离技术。采用的开源的Sharding-JDBC作为数据库读写分离的框架。Matrix-Web后台数据库这一块采用的技术栈如下：
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
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。
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
上次文章我们采用原生的方式做了mybatis的多数据源，多数据源势必要决定采用那种数据源了，当然这里说的是数据一样的数据源了，也就是主从或者主备之类的，为啥要做读写分离就是因为业务读写压力比较大，放到同一台机器上会影响效率，所以我们可以让读和写分开，这样就降低了计算机的压力，相当于分流了。虽然读写分离优点多多，但是也不能无脑读写分离，对于写入立马回查的业务读写分离的模式大概率就要凉凉。所以这块在代码层面上要灵活的决定数据源采用写库还是读库就成为一个比较重要的问题。这块我们再思考一个问题，现在市面上有很多数据库中间件，比如mycat之类的貌似也解决不了主从之间的时间延迟问题，所以这块最为灵活的方式是在代码中决定数据源。当然在代码中决定采用数据源之后，再用mycat等中间件就有点搞笑了。所以个人总结来说代码中的灵活决定数据源比采用数据库中间件的优势更加明显。
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。
有时候要下个定义挺难的，那么就从具体来说吧。博主曾经在京东工作过，大家都知道京东是个大型网站，这点应该没有异议。那它有哪些特点呢？
ProxySQL 是一款可以实际用于生产环境的 MySQL 中间件，它有官方版和 percona 版两种。percona版是在官方版的基础上修改的，添加了几个比较实用的工具。生产环境建议用官方版。
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；
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”。
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。
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
达达创立于2014年5月，业务覆盖全国37个城市，拥有130万注册众包配送员，日均配送百万单，是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似，以众包的方式利用社会闲散人力资源，解决O2O最后三公里即时性配送难题（2016年4月，达达已经与京东到家合并）。
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：、
为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器，是对外提供增删改业务的生产服务器；第二台数据库服务器，主要进行读的操作。
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：
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？
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。
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。
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。
在应用系统发展的初期，我们并不知道以后会发展成什么样的规模，所以一开始不会考虑复杂的系统架构，复杂的系统架构费时费力，开发周期长，与系统发展初期这样的一个定位是不吻合的。所以，我们都会采用简单的架构，随着业务不断的发展，访问量不断升高，我们再对系统进行架构方面的优化。
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。
Sharding-Proxy是一个分布式数据库中间件，定位为透明化的数据库代理端。作为开发人员可以完全把它当成数据库，而它具体的分片规则在Sharding-Proxy中配置。它的整体架构图如下：
1）基于语句的复制。在服务器上执行sql语句，在从服务器上执行同样的语句，MySQL默认采用基于语句的复制，执行效率高。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份，并且通过就近访问原则，用户可以就近访问数据库节点，这样就实现
背景 最近在研究 MySQL 数据库读写分离以及数据同步的操作 根据知识面的拓宽发现 很多有经验的公司和技术前辈 都建议使用 MyCat 来部署数据库的读写分离 在此整理鄙人的探索过程，欢迎指摘 … 首先，要 明确 一点：“ 此处，MyCat 是作为分布式数据库中间层，作为一个数据库代理的角色，并非数据库” ☞ MyCat 原理介绍 MyCat 原理中最重要的一个动词是 “拦截” 它拦截了用户发送过来的 SQL 语句， 首先对 SQL 语句做了一些特定的分析，例如分片分析、路由分析、读写分离分
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。
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