怎样解决MySQL数据库主从复制延迟的问题

像Facebook、开心001、人人网、优酷、豆瓣、淘宝等高流量、高并发的网站，单点数据库很难支撑得住，WEB2.0类型的网站中使用MySQL的居多，要么用MySQL自带的MySQL NDB Cluster(MySQL5.0及以上版本支持MySQL NDB Cluster功能)，或者用MySQL自带的分区功能(MySQL5.1及以上版本支持分区功能)，我所知道的使用这两种方案的不多，通常使用主从复制，再加上MySQL Proxy实现负载均衡、读写分离等功能，在使用主从复制的基础上，再使用垂直切分及水平切分;或者不使用主从复制，彻底使用垂直切分加上水平切分再加上相似Memcached的系统也能够解决问题。

1.优酷的经验
数据库采用水平扩展，主从复制，随着从数据库的增多，复制延迟愈来愈厉害，最终没法忍受。
最终仍是采用数据库的sharding，把一组用户相关的表和数据放到一组数据库上。
使用SSD来优化mysql的I／O，性能提高明显，每块16G，6块SSD作RAID。
数据库的类型选用MYISAM
数据库的拆分策略，先纵向按照业务或者模块拆分。对于一些特别大的表，再采用垂直拆分
根据用户进行分片，尽量不要跨篇查询。若是确实要跨片查询，能够考虑搜索的方案，先索引再搜索。
分布式的数据库方案太复杂，否掉。

优酷使用的是数据库分片技术，而抛弃了因为数据量的愈来愈多致使复制延迟的问题。按照user_id进行分片，这样必须有一个全局的表来管理用户与shard的关系,根据user_id能够获得share_id，而后根据share_id去指定的分片查询指定的数据。

假如此表的表名为sharding_manager，若是网站的用户数太多，好比千万级的或甚至更大好比亿级的用 户，此时此表也许也会成为一个瓶颈，由于查询会很是频繁，全部的动态请求都要读此表，这时能够用其它的解决方案，好比用Memcached、Tokyo Cabinet、Berkeley DB或其它的性能更高的方案来解决。

具体怎么定位到哪台db服务器，定位到哪一个数据库，定位到哪一个shard(就是userN,msgN,videoN)，优酷网的架构文档中说得不是很仔细，这里只能猜想一下了。

根据优酷的架构图，一共有2台db服务器，每台db服务器有2个数据库，每一个数据库有3个shard，这样一共是2 * 2 * 3 = 12个shard。

user_id通常是自增型字段，用户注册的时候能够自动生成，而后看有几台db服务器，假若有m台db服务器，则用 user_id % m即可以分配一台db服务器(例如0对应100,1对应101，以此类推,字段mysql_server_ip的值肯定)，假设每台服务器有n个数据库，则用user_id % n能够定位到哪一个数据库(字段database_name的值肯定)，假设每一个数据库有i个shard，则用user_id % i能够定位到哪一个shard(字段shard_id的值肯定)，这样就能够进行具体的数据库操做了。

user_id share_id mysql_server_ip database_name
101      2           192.168.1.100   shard_db1
105      0           192.168.1.100   shard_db2
108      0           192.168.1.101   shard_db3(或shard_db1)
110      1           192.168.1.101   shard_db4(或shard_db2)

如上述user_id为101的用户，链接数据库服务器192.168.1.100，使用其中的数据库为shard_db1，使用其中的表系列为user2,msg2,video2

若是上述的m,n,i发生变化，好比网站的用户不断增加，须要增长db服务器，此时则须要进行数据库迁移，关于迁移，参见这儿。

由于表位于不一样的数据库中，因此不一样的数据库中表名能够相同
server1(192.168.1.100)
shard_db1
user0
msg0
video0
user1
msg1
video1
...
userN
msgN
videoN
shard_db2
user0
msg0
video0
user1
msg1
video1
...
userN
msgN
videoN

由于表位于不一样的数据库服务器中，因此不一样的数据库服务器中的数据库名能够相同
server2(192.168.1.101)
shard_db3(这里也能够用shard_db1)
user0
msg0
video0
user1
msg1
video1
...
userN
msgN
videoN
shard_db4(这里也能够用shard_db2)
user0
msg0
video0
user1
msg1
video1
...
userN
msgN
videoN

2.豆瓣的经验
因为从主库到辅库的复制须要时间
更新主库后，下一个请求每每就是要读数据（更新数据后刷新页面）
从辅库读会致使cache里存放的是旧数据(不知道这个cache具体指的是什么，若是是Memcached的话，若是更新的数据的量很大，难道把全部更新过的数据都保存在Memcached里面吗？)
解决方法：更新数据库后，在预期可能会立刻用到的状况下，主动刷新缓存
不完美，but it works

豆瓣后来改成双MySQL Master+Slave说是能解决Replication Delay的问题，不知道是怎么解决的，具体不太清楚。

3.Facebook的经验

下面一段内容引用自www.dbanotes.net
大量的 MySQL + Memcached 服务器，布署简示：
California (主 Write/Read)............. Virginia (Read Only)
主 数据中心在 California ，远程中心在 Virginia 。这两个中心网络延迟就有 70ms，MySQL 数据复制延迟有的时候会达到 20ms. 若是要让只读的信息从 Virginia 端发起，Memcached 的 Cache 数据一致性就是个问题。

1 用户发起更新操做，改名 "Jason" 到 "Monkey" ；
2 主数据库写入 "Monkey"，删除主端 Memcached 中的名字值，但Virginia 端 Memcached 不删；(这地方在 SQL 解析上做了一点手脚，把更新的操做"示意"给远程)；
3 在 Virginia 有人查看该用户 Profile ；
4 在 Memcached 中找到键值，返回值 "Jason"；
5 复制追上更新 Slave 数据库用户名字为 "Monkey"，删除 Virginia Memcached 中的键值；
6 在 Virginia 有人查看该用户 Profile ；
7 Memcache 中没找到键值，因此从 Slave 中读取，而后获得正确的 "Monkey" 。
Via

从上面3能够看出，也仍然存在数据延迟的问题。同时master中数据库更新的时候不更新slave中的memcached,只是给slave发个通知，说数据已经改变了。

那是否是能够这样，当主服务器有数据更新时，当即更新从服务器中的Memcached中的数据，这样即便有延迟，但延迟的时间应该更短了，基本上能够忽略不计了。

4.Netlog的经验

对于比较重要且必须实时的数据，好比用户刚换密码（密码写入 Master），而后用新密码登陆（从 Slaves 读取密码），会形成密码不一致，致使用户短期内登陆出错。因此在这种须要读取实时数据的时候最好从 Master 直接读取，避免 Slaves 数据滞后现象发生。还好，须要读取实时数据的时候很少，好比用户更改了邮件地址，就不必立刻读取，因此这种 Master-Slaves 架构在多数状况下仍是有效的。Via这篇文章。

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