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。
在以前,数据库的集群配置一直很难,难点在于MySQL主从结构的高可用和读写分离。万幸的是,Galera/GR的出现,让整个集群的配置都极大程度地简化了。
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。
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。
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。
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。
关于MYSQL的读写的需求,大部分都是在跟读作战,怎么读写分离,是在应用上实现, 或者通过的dns 转接,还是通过简单的中间件实现, 实际上这和需求以及当时可以满足需求的技术以及功耗比有关, 当然这也和数据库的量有关,所以没有那个更好,各花入个眼,没有那个更....
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
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:
简介 对于很多大型网站(pv值百万、千万)来说,在所处理的业务中,其中有70%的业务是查询(select)相关的业务操作(新闻网站,插入一条新闻。查询操作),剩下的则是写(insert、update、delete,只要能对MySQL的数据造成更改的操作都叫写操作)操作。在使用负载均衡集群之后,可以很大程度的提升网站的整体性能,但是最终的数据处理的压力还是会落到MySQL数据库上,所有很有必要使用一些技术来提升MySQL的负载能力。(读写分离) 写操作专门交给写服务器处理(一般网站来说写是比较少的 读写比 4
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。
2.数据库的分表分库 分库分为两种,水平分割和垂直分割 分表是在同一个数据库当中,减少一个表的查询压力
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
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。
mysql作为互联网公司都会用到的数据库,如果在使用过程中出现性能问题,会采用mysql的横向扩展,使用主从复制来提高读性能,要是解决写入问题,需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用,需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
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。
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。
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:
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。
最近一个群里面有人问问题,关于MYSQL中间件怎么选型的问题,以及怎么读写问题的问题。我当时嘴比较欠,就说了几句。后面想想当时说的有不少有漏洞,所以写一篇文章,为中间件,或者说数据库的中间件来 平反。
DBLE 是企业级开源分布式中间件,江湖人送外号 “MyCat Plus”;以其简单稳定,持续维护,良好的社区环境和广大的群众基础得到了社区的大力支持;
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
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!!!
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。
达达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(目前达达已经与京东到家合并)。 达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送,如下图所示。
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。
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。
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。
以下对 DBLE 3.22.01.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
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
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。
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。
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
读写分离:读写操作,分发不同的服务器,读分发到对应的服务器 (slave),写分发到对应的服务器(master)
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。
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
当今MySQL使用相当广泛,随着用户的增多以及数据量的增大,高并发随之而来。然而我们有很多办法可以缓解数据库的压力。分布式数据库、负载均衡、读写分离、增加缓存服务器等等。这里我们将采用读写分离技术进展缓解数据库的压力。
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)。
最近公司业务系统中的死锁较多,比较担心,并且最近在群里面,经常听到有一些群友,提到为什么MYSQL的死锁监控上比较LOW,但还好的是MYSQL的死锁不是太多。这里触发了我关于死锁的一些看法,延伸到表设计,系统的设计。
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大,在1年左右的时间从零增长到每天近
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:
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。
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