数据库的读写分离（一）

前言

随着用户量的增多，数据库操作往往会成为一个系统的瓶颈所在，而且一般的系统“读”的压力远远大于“写”，因此我们可以通过实现数据库的读写分离来提高系统的性能。

实现思路

通过设置主从数据库实现读写分离，主数据库负责“写操作”，从数据库负责“读操作”，根据压力情况，从数据库可以部署多个提高“读”的速度，借此来提高系统总体的性能。

主从同步的具体原理：

 

　将主机的数据复制到多个从机（slaves）中,同步过程中，主机将数据库的操作写到二进制日志(binary log)中，从机打开一个io线程，打开和主机的连接，并将主机的更新日志写入从机的中继日志中，从机开一个sql线程读取中继日志中的数据，进行更新，从而保证数据的主从数据的一致。

 

要解决的问题：

1、主从复制延迟

　　以 MySQL 为例，主从复制延迟可能达到 1 秒，如果有大量数据同步，延迟 1 分钟也是有可能的。主从复制延迟会带来一个问题：业务服务器将数据写入数据库主服务器立刻进行读取，但此时读操作的的访问时从机，主机还没有将数据复制到从机，所以此时查询会有问题。（比如用户刚进行注册，但是登录的时候却说无此用户）

　　有以下几种解决方案：

　　　　1、根据业务来区分，关键业务的读写全部指向主机，非关键业务采用读写分离

　　　　2、加入redis,将redis中数据的过期时间设置为主从延迟的时间，当进行访问时，redis中有数据，则说明主从同步未完成，若redis中无数据则说明主从同步已完成。

 

2、分配机制

　　读写分离，怎么实现读写分离呢？怎么知道读哪个数据库呢？一般有两种方式：程序代码封装和中间件封装。

　　1、程序代码的封装，在代码中抽象出来数据访问层，，实现读写操作分离和数据库服务器连接的管理

 

为什么不适用缓存？

缓存的使用成本要比从库少非常多；缓存的开发比较容易，大部分的读操作都可以先去缓存，找不到的再渗透到数据库。

当然，如果我们已经运用了缓存，但是读依旧还是瓶颈时，就可以选择“读写分离”架构了。简单来说，我们可以将读写分离看做是缓存都解决不了时的一种解决方案。

其实是数据容量的瓶颈。例如订单表，数据量只增不减，历史数据又必须要留存，非常容易成为性能的瓶颈，而要解决这样的数据库瓶颈问题，“读写分离”和缓存往往都不合适，最适合的是什么呢？

数据库水平切分，也是一种常见的数据库架构，是一种通过算法，将数据库进行分割的架构。一个水平切分集群中的每个数据库，通常称为一个“分片”。每一个分片中的数据没有重合，所有分片中的数据并集组成全部数据。

单库容量最容易成为瓶颈，当单库的容量成为了瓶颈，我们希望提高数据库的写性能，降低单库容量的话，就可以采用水平切分了。