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。
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。
一个可以抵抗高并发流量系统的背后必定有一个高性能的数据库集群,就像每一个成功的男人背后总有一个强势的女人一样。数据库集群在部署模式上属于分布式,但是CAP原则却不适用于分布式数据库,具体原因可见之前文章:、
在《.NET Core基于SQL Server数据库实现读写分离实战演练》分享课程中已经演示过。
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;对于MySQL来说,标准的读写分离是主从模式,一个写节点Master后面跟着多个读节点,其中包含两个步骤,其一是数据源的主从同步,其二是sql的读写分发;而Mycat不负责任何数据的同步,具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
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。
在某些场景下,例如淘宝京东这样海量的数据,高访问量的场景,无疑对数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。
在实际的生产环境中,如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务中操作,无论在安全性、高可用性,还是高并发性等各个方面都是完全不能满足实际需求的,一般来说都是通过主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力这样的方案进行部署与实施
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。
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗?
Redis 不管主从版还是集群规格,replica作为备库不对外提供服务,只有在发生HA的时候,replica提升为master后才承担读写流量。这种架构读写请求都在master上完成,一致性较高,但性能受到master数量的限制。经常有用户数据较少,但因为流量或者并发太高而不得不升级到更大的集群规格。
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。
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。
当我们面临高并发的查询数据请求时,可以使用主从读写分离的方式,部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少,因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询,首先就需要区分读、写流量,这才方便针对读流量单独扩展,即主从读写分离。
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。
大多数人都很清楚,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。本篇文章主要就是围绕主从同步实现读写分离这个主题去讲解。我们其实在Redis专题中也有提到过主从同步的概念,现在我们可以先看下主从同步和读写分离的具体概念。
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:
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
MySQL 主从复制的方式有多种,本文主要演示基于基于日志(binlog)的主从复制方式。
答: 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候,并且读的量大于写数据的量的时候,那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
你们有没有做 MySQL 读写分离?如何实现 MySQL 的读写分离?MySQL 主从复制原理的是啥?如何解决 MySQL 主从同步的延时问题?
对于“读写分离”了解不多,认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
我负责我司的报表系统,小胖是我小弟。随着业务量的增加,单实例顶不住,我就搭建了多个 Redis 实例,实现主从模式。
上语文课,不小心睡着了,坐在边上的同桌突然叫醒了我,并小声说道:“读课文第三段”。我立马起身大声读了起来。正在黑板写字的老师吓了一跳,老师郁闷的看着我,问道:“同学有什么问题吗?”,我貌似知道了什么,蛋定的说了一句:“这段写的真好!我给大伙念念!”,老师还较真了:“你说说看,好在哪里?”,顿时我就无语了,脸黑着望向了同桌了,心想着:“这是个畜生啊!”
大部分互联网业务都是读多写少,因此优先考虑DB如何支撑更高查询数,首先就需要区分读、写流量,这才方便针对读流量单独扩展,即主从读写分离。
有一些技术同学可能对于“读写分离”了解不多,认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
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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。
每个支付通道支付失败的时候都会返回特定的错误码,业务内部需要将通道特定的错误码转义成内部的错误码,这样对外就可以统一返回我们自己的错误码。
基于主从复制,一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去,数据读取走从库。
数据库服务器压力增大,增加多台mysql数据库服务器,需要建立主从复制机制保证数据一致同步。
Tech 导读 MySql是常用的数据库,本文将为读者带来MySql主从同步知识点的分享,巩固MySql基础知识。通过图文并茂地讲解如何解决主从同步一致性的问题,也可以让读者们全方位了解MySql主从同步的过程。
1. 主从复制介绍 什么是主从复制 为什么要使用主从复制 redis-server 单点故障。 单节点 QPS 有限。 主从复制的应用场景 读写分离场景,规避 redis 单机瓶颈。 故障切换,mas
上一节提到了 Redis 的持久性,也就是在服务器实例宕机或故障时,拥有再恢复的能力。但是在这个服务器实例宕机恢复期间,是无法接受新的数据请求。对于整体服务而言这是无法容忍的,因此我们可以使用多个服务器实例,在一个实例宕机中断时,另外的服务器实例可以继续对外提供服务,从而不中断业务。Redis 是如何做的呢?Redis 做法是增加冗余副本,将一份数据同时保存在多个实例上。那么如何保存各个实例之间的数据一致性呢?Redis 采用主从库读写分离模式来保证数据副本的一致性。
提供一个统一的中间件,程序连接到中间件,中间件帮我们做读写分离,例如MyCat。
在应用的用户访问量比较低的时候,一个数据库的读写能力是完全能够胜任的。但是在用户访问量增大的时候,数据库I/O就会成为瓶颈,解决数据库I/O瓶颈可以有两种方式:
每个方法都有优缺点,我们选择对程序代码改动最小(只改数据源)的方法三,讲解mycat的配置和使用。
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。
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署,但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构,总结来说一共有好多种,今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
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。
每日一句 去过的地方越多,越知道自己想回到什么地方去。见过的人越多,越知道自己真正想待在什么人身边. from 夏正正 MY SQL 读写分离 1 MySQL读写分离原理 MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者有着紧密联系,首先部署主从复制,只有主从复制完了,才能在此基础上进行数据的读写分离。 这就是典型的并发问题,单机数据库承担了太多的请求,导致作者无法提交编辑的内容。一个直觉的想法是,多加几台服务器,把压力分担到多台服务器上,但是这样会带来一个问题,多台数据库之间的数据同步,这是一
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制,所以这里我们使用mysql的时候,也需要配好主从同步,另外需要建好从库的只读账号
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