标签:成本 jdb span 应用 sla 一个数据库 .com 架构 常见
一、读写分离
什么是数据库读写分离?
答:一主多从,读写分离,主动同步,是一种常见的数据库架构,一般来说:
主库,提供数据库写服务
从库,提供数据库读服务
主从之间,通过某种机制同步数据,例如mysql的binlog
一个组从同步集群通常称为一个“分组”。
分组架构究竟解决什么问题?
答:大部分互联网业务读多写少,数据库的读往往最先成为性能瓶颈,如果希望:
线性提升数据库读性能
通过消除读写锁冲突提升数据库写性能
此时可以使用分组架构。
一句话,分组主要解决“数据库读性能瓶颈”问题,在数据库扛不住读的时候,通常读写分离,通过增加从库线性提升系统读性能。
二、水平切分
什么是数据库水平切分?
答:水平切分,也是一种常见的数据库架构,一般来说:
每个数据库之间没有数据重合,没有类似binlog同步的关联
所有数据并集,组成全部数据
会用算法,来完成数据分割,例如“取模”
一个水平切分集群中的每一个数据库,通常称为一个“分片”。
水平切分架构究竟解决什么问题?
答:大部分互联网业务数据量很大,单库容量容易成为瓶颈,如果希望:
线性降低单库数据容量
线性提升数据库写性能
此时可以使用水平切分架构。
一句话总结,水平切分主要解决“数据库数据量大”问题,在数据库容量扛不住的时候,通常水平切分。
三、为什么不喜欢读写分离
对于互联网大数据量,高并发量,高可用要求高,一致性要求高,前端面向用户的业务场景,如果数据库读写分离:
数据库连接池需要区分:读连接池,写连接池
如果要保证读高可用,读连接池要实现故障自动转移
有潜在的主库从库一致性问题
如果面临的是“读性能瓶颈”问题,增加缓存可能来得更直接,更容易一点
关于成本,从库的成本比缓存高不少
对于云上的架构,以阿里云为例,主库提供高可用服务,从库不提供高可用服务
所以,上述业务场景下,楼主建议使用缓存架构来加强系统读性能,替代数据库主从分离架构。
当然,使用缓存架构的潜在问题:如果缓存挂了,流量全部压到数据库上,数据库会雪崩。不过幸好,云上的缓存一般都提供高可用的服务。
四、总结
读写分离,解决“数据库读性能瓶颈”问题
水平切分,解决“数据库数据量大”问题
对于互联网大数据量,高并发量,高可用要求高,一致性要求高,前端面向用户的业务场景,微服务缓存架构,可能比数据库读写分离架构更合适
在实现上有两种方式:
Mysql读写分离实现的三种方式
1 程序修改mysql操作类
可以参考PHP实现的Mysql读写分离,阿权开始的本项目,以php程序解决此需求。
优点:直接和数据库通信,简单快捷的读写分离和随机的方式实现的负载均衡,权限独立分配
缺点:自己维护更新,增减服务器在代码处理
2 amoeba
参考官网:http://amoeba.meidusa.com/
优点:直接实现读写分离和负载均衡,不用修改代码,有很灵活的数据解决方案
缺点:自己分配账户,和后端数据库权限管理独立,权限处理不够灵活
3 mysql-proxy
参考 mysql-proxy。
优点:直接实现读写分离和负载均衡,不用修改代码,master和slave用一样的帐号
缺点:字符集问题,lua语言编程,还只是alpha版本,时间消耗有点高
如果你不能安装软件来解决读写分离,那可以尝试阿权的项目解决思路。
如果你可以安装软件,那amoeba是不错的,mysql-proxy不太建议,目前只有alpha版本,效率还不太理想,amoeba目前在阿里巴巴是内部项目,正在生产环境使用的。
http://database.51cto.com/art/201801/563213.htm
https://blog.csdn.net/anzhen0429/article/details/77014565
标签:成本 jdb span 应用 sla 一个数据库 .com 架构 常见
原文地址:https://www.cnblogs.com/twoheads/p/9732594.html