读写分离，作为一种常用的数据库访问优化手段，得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度，阐述这一技术的整体现状。
本期配套视频： https://www.bilibili.com/video/BV1BJ411B7mn?p=6 继上周增加【任务调度】以后，继续对项目进行2.0版本升级，其实改动的地方并不多，主要的功
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。
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。
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。
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。
MySQL搭建读写分离非常简单，一般有一主一从、一主多从，对于MySQL的主从的相关概念这里就不再详细介绍了。
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。
MySQL搭建读写分离非常简单，一般有一主一从、一主多从。以MySQL5.7为例，使用docker搭建一个一主一从的架构，步骤如下：
大多数系统都是读多写少，为了降低数据库的压力，可以对主库创建多个从库，从库自动从主库同步数据，程序中将写的操作发送到主库，将读的操作发送到从库去执行。
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：
Spring Boot作为一种快速开发框架，广泛应用于Java项目中。在一些大型应用中，数据库的读写分离是提升性能和扩展性的一种重要手段。本文将介绍如何在Spring Boot项目中优雅地实现读写分离，并通过适当的代码插入，详细展开实现步骤，同时进行拓展和分析。
读写分离是什么？读写分离的作用就不讲了，如果有不了解的同学可以自己去搜索资料进行了解。或者查看我之前的文章读写分离。
MySQL 结合 MyCAT 实现主从复制读写分离是一个用于提高数据库性能和可用性的常见方案。
ShardingSphere最重要的功能模块是数据分片，从规则到实现都比较复杂。其他功能相对来说比较简单，本篇介绍ShardingSphere的读写分离功能。
docker安装步骤 https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/#install-docker-ce-1
我们的项目采用了读写分离的方案：查询和更新的业务走主库，统计相关的功能走从库，从而减少主库的压力。原理如下图所示：
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？
PS：Alatas: 1.程序不需要管主从配置的具体细节 2.实现原理是 proxy，所以性能上会下降 3.而且需要维护其高可用 4.减少了程序员技能要求 5.只支持 mysql Sharding-jdbc： 1.主从配置在程序中，所以增加了程序员的技术要求 2.实现原理是 jdbc 增强，所以支持任何数据库类型 性能比上面那个强 3.而且不需要维护。 4.Mysql、 Oracle、 sql server
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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：、
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。
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。
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。
首先准备两个数据库mysql安装 主节点：192.168.88.180 从节点：192.168.88.181
在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。
下篇链接： https://blog.csdn.net/qq_43753724/article/details/117428696
依据一些云厂商的 Benchmark 的结果，在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。这时，运营负责人说正在准备双十一活动，并且公司层面会继续投入资金在全渠道进行推广，这无疑会引发查询量骤然增加的问题。那么当查询请求增加时，应该如何做主从分离来解决问题。
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？
我们可能会采取各种方式去优化，比如之前文章提到的缓存方案，SQL优化等等，除了这些方式以外，这里再分享几个针对数据库优化的常规手段：「数据读写分离」与「数据库Sharding」。这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。
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
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
Gaea是小米中国区电商研发部研发的基于MySql协议的数据库中间件，目前在小米商城大陆和海外得到广泛使用，包括订单、社区、活动等多个业务。Gaea支持分库分表、SQL路由、读写分离等基本特性，其中分库分表方案兼容了mycat和kingshard两个项目的路由方式。
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。
关于MYSQL的读写的需求,大部分都是在跟读作战,怎么读写分离,是在应用上实现, 或者通过的dns 转接,还是通过简单的中间件实现, 实际上这和需求以及当时可以满足需求的技术以及功耗比有关, 当然这也和数据库的量有关,所以没有那个更好,各花入个眼,没有那个更....
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
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。
随着业务量的不断增长，数据库的读写压力也越来越大。为了解决这个问题，我们可以采用读写分离的方案来分担数据库的读写负载。本文将介绍如何使用 Spring Boot + MyBatis Plus + MySQL 实现读写分离。
一般我们业务在读多写少的场景下，遇到的第一个瓶颈就是数据库这块，大量的读请求会来到数据库，这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加，使得请求变慢，甚至会卡死整个数据库，到了这个阶段，我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理，即采用主从读写分离的方式。
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。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
基于这个思路，我们通常的做法是在服务器前端设置一个负载均衡器。负载均衡器的作用是将请求的连接路由到最空闲的可用服务器上。如图 1，显示了一个大型网站负载均衡设置。其中一个负责 HTTP 流量，另一个用于 MySQL 访问。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
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。
先搭建一个mysql集群(一主两从)，半同步复制：mysql 半同步复制，三个节点。
MySQL主从复制是一个异步的复制过程，底层是基于Mysql数据库自带的二进制日志功能。就是一台或多台MySQL数据库(slave，即从库)从另一台MySOL数据库(master，即主库)进行日志的复制然后再解析日志并应用到自身，最终实现从库的数据和主库的数据保持一致。MySOL主从复制是MySQL数据库自带功能，无需借助第三方工具。
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：
最近公司业务量有点大，服务器I/O访问频率过高，之前单节点MySQL有点扛不住压力了，于是我找老板又搞了一台服务器，准备上MySQL的主从复制和读写分离，做多库的存储，提高单个机器的性能，老板欣然同意！
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