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RD：單庫數(shù)據(jù)量太大，數(shù)據(jù)庫扛不住了，我要申請一個(gè)數(shù)據(jù)庫從庫，讀寫分離。
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DBA：數(shù)據(jù)量多少？
RD：5000w左右。
DBA：讀寫吞吐量呢？
RD：讀QPS約200，寫QPS約30左右。
上周在公司聽到兩個(gè)技術(shù)同學(xué)討論，感覺對讀寫分離解決什么問題沒有弄清楚，有些奔潰。
另，對于互聯(lián)網(wǎng)某些業(yè)務(wù)場景，并不是很喜歡數(shù)據(jù)庫讀寫分離架構(gòu)，一些淺見見文末。
一、讀寫分離
什么是數(shù)據(jù)庫讀寫分離？
答：一主多從，讀寫分離，主動(dòng)同步，是一種常見的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，一般來說：
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主庫，提供數(shù)據(jù)庫寫服務(wù)
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從庫，提供數(shù)據(jù)庫讀服務(wù)
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主從之間，通過某種機(jī)制同步數(shù)據(jù)，例如mysql的binlog
一個(gè)組從同步集群通常稱為一個(gè)“分組”。
分組架構(gòu)究竟解決什么問題？
答：大部分互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)讀多寫少，數(shù)據(jù)庫的讀往往***成為性能瓶頸，如果希望：
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線性提升數(shù)據(jù)庫讀性能
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通過消除讀寫鎖沖突提升數(shù)據(jù)庫寫性能
此時(shí)可以使用分組架構(gòu)。
一句話，分組主要解決“數(shù)據(jù)庫讀性能瓶頸”問題，在數(shù)據(jù)庫扛不住讀的時(shí)候，通常讀寫分離，通過增加從庫線性提升系統(tǒng)讀性能。
二、水平切分
什么是數(shù)據(jù)庫水平切分？
答：水平切分，也是一種常見的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，一般來說：
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每個(gè)數(shù)據(jù)庫之間沒有數(shù)據(jù)重合，沒有類似binlog同步的關(guān)聯(lián)
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所有數(shù)據(jù)并集，組成全部數(shù)據(jù)
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會(huì)用算法，來完成數(shù)據(jù)分割，例如“取?！?/p>
一個(gè)水平切分集群中的每一個(gè)數(shù)據(jù)庫，通常稱為一個(gè)“分片”。
水平切分架構(gòu)究竟解決什么問題？
答：大部分互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量很大，單庫容量容易成為瓶頸，如果希望：
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線性降低單庫數(shù)據(jù)容量
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線性提升數(shù)據(jù)庫寫性能
此時(shí)可以使用水平切分架構(gòu)。
一句話總結(jié)，水平切分主要解決“數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量大”問題，在數(shù)據(jù)庫容量扛不住的時(shí)候，通常水平切分。
三、為什么不喜歡讀寫分離
對于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)量，高并發(fā)量，高可用要求高，一致性要求高，前端面向用戶的業(yè)務(wù)場景，如果數(shù)據(jù)庫讀寫分離：
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數(shù)據(jù)庫連接池需要區(qū)分：讀連接池，寫連接池
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如果要保證讀高可用，讀連接池要實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)轉(zhuǎn)移
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有潛在的主庫從庫一致性問題
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如果面臨的是“讀性能瓶頸”問題，增加緩存可能來得更直接，更容易一點(diǎn)
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關(guān)于成本，從庫的成本比緩存高不少
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對于云上的架構(gòu)，以阿里云為例，主庫提供高可用服務(wù)，從庫不提供高可用服務(wù)
所以，上述業(yè)務(wù)場景下，樓主建議使用緩存架構(gòu)來加強(qiáng)系統(tǒng)讀性能，替代數(shù)據(jù)庫主從分離架構(gòu)。
當(dāng)然，使用緩存架構(gòu)的潛在問題：如果緩存掛了，流量全部壓到數(shù)據(jù)庫上，數(shù)據(jù)庫會(huì)雪崩。不過幸好，云上的緩存一般都提供高可用的服務(wù)。
四、總結(jié)
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讀寫分離，解決“數(shù)據(jù)庫讀性能瓶頸”問題
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水平切分，解決“數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量大”問題
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對于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)量，高并發(fā)量，高可用要求高，一致性要求高，前端面向用戶的業(yè)務(wù)場景，微服務(wù)緩存架構(gòu)，可能比數(shù)據(jù)庫讀寫分離架構(gòu)更合適
分享題目：數(shù)據(jù)庫讀寫分離架構(gòu)，為什么我不喜歡
轉(zhuǎn)載來源：http://www.dlmjj.cn/article/dheoosi.html
