CYQ.Data 支持分布式数据库（主从备）高可用及负载调试

前言：

继上一篇，介绍 CYQ.Data 在分布式缓存上支持高可用，详见：CYQ.Data 对于分布式缓存Redis、MemCache高可用的改进及性能测试

本篇介绍 CYQ.Data 在对数据库层面对分布式数据库的主从备的高可用的及负载调度。

目前框架支持的数据库（及缓存）种类为：

Support：Txt、Xml、Access、Sqlite、Mssql、Mysql、Oracle、Sybase、Postgres、Redis、MemCache。

下面就开始介绍：

一、数据库集群与负载的高可用：

一、集群与故障转移

想当年，在北京联通的项目上，为了实现数据库集群故障转移，那但是一堆人在机房折腾的死去活来。

还要开什么研论会，要机房，网络设计人员，和项目层面的三方人码动手。

折腾到最后的结果，浪费了一台服务器作热备。

二、由客户端调度主从备，实现故障转移与负载。

CYQ.Data 在很早前，就实现了主从备的切换了，只是没有实现高可用。

这一次，迎合NET Core 在将来分布式应用下的需求，补上了这个功能。

二、CYQ.Data 在分布式下的数据库可高用：

下面来看简单的使用过程：

一、指定配置外链：

原有的配置：

<connectionStrings>
<add name="Conn" connectionString="server=.;database=test;uid=sa;pwd=123456"/>
<add name="Conn_Bak" connectionString="server=.;database=test;uid=sa;pwd=123456"/>
<add name="Conn_Slave1" connectionString=".;database=test;uid=sa;pwd=123456"/>
<add name="Conn_Slave2" connectionString="server=.;database=demo;uid=sa;pwd=123456"/>
</connectionStrings>

将配置写在原的config中，是当修改时，会引起（Window下）整个程序重启（而NetCore默认不重启，须要特殊处理配置文件从新加载事件）。

改进后配置（文件后缀能够指定*.ini，*.txt, *.json）：

<add name="Conn" value="conn.json"/>

对应的conn.json 文件：

{
　　"Conn": {
　　　　　　　　"Master": "server=.;database=demo;uid=sa;pwd=123456",
　　　　　　　　"Backup": "server=.;database=test;uid=sa;pwd=123456",
　　　　　　　　"Slave": [
　　　　　　　　　　　　　　"server=.;database=test;uid=sa;pwd=123456",
　　　　　　　　　　　　　　"server=.;database=demo;uid=sa;pwd=123456"
　　　　　　　　　　　　　　]
　　　　　　}
}

将配置外置后，程序会自动监控文件的变化，每次修改都会即时生效，内部自动调整算法，实现高可用。

配置后好，剩下的问题就是你有多少台服务器能够安装数据库实例了。

二、数据库主从备的机制说明：

主备：当主库发生故障时，会自动切换到备库。

主从：主库负责写，从库负责读。

三、关于读的负载调度：

只要是被加入Slave的连接，都会顺序被执行。

所以，若是写的任务很少，能够把主库的连接也加入到Slave中，分担读的压力。

再把备库的连接都加载入到Slave中，反正备库平时也用不上，同样能够继续分担读的压力。

另外，Slave因为是顺序调度，因此要加大某实例的负载时，能够将该实例的连接复制多份，以提升被执行的几率。

所以，只要配合服务器性能监控，再动态修改连接指向的配置文件，便可实现高可用的性能负载。

下面来作一个测试实验：

三、主从备负载切换的实验：

 首先，建立了五个数据库：MasterDB、BackupDB、SlaveDB一、SlaveDB二、SlaveDB2。

而后：数据库间的同步，这一步就先省了。

写测试代码，运行两个线程，分别是读与写：

 public class MasterBackupSlave
    {
        public static void Start()
        {
            AppConfig.Log.LogConn = "Conn";
            ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(Read), "Read");
            ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(Write), "Write");
            Console.Read();
        }
        private static void Read(object threadFlag)
        {
           
            while (true)
            {
                using (SysLogs logs = new SysLogs())
                {
                    logs.Fill(1);

                    Console.WriteLine("Read : " + ((MAction)logs).DataBase);
                }
                Thread.Sleep(1000);
            }
        }
        private static void Write(object threadFlag)
        {
            while (true)
            {
                using (SysLogs logs = new SysLogs())
                {
                    logs.Message = Guid.NewGuid().ToString();
                    logs.Insert();

                    Console.WriteLine("--------------Write : " + ((MAction)logs).DataBase);
                }
                Thread.Sleep(1000);
            }
        }
    }

而后运行，看到如下输出，写在主库，读在从库中切换：

接着，咱们测试主备，把主库弄挂了，这时会切到从，再把主库恢复，这时候会切回来。

最后，咱们随时减小或增长从库负载的实例：

没错，和分布式缓存同样，框架已经从单机的应用，向分布式高负载和高可用性进化了。

总结：

别问我为何，总之，就是这么强大。