读写分离常见问题总结

简介: 读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上

什么是读写分离?

见名思意,根据读写分离的名字,我们就可以知道:读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上。 这样的话,就能够小幅提升写性能,大幅提升读性能。

我简单画了一张图来帮助不太清楚读写分离的小伙伴理解。

读写分离示意图

一般情况下,我们都会选择一主多从,也就是一台主数据库负责写,其他的从数据库负责读。主库和从库之间会进行数据同步,以保证从库中数据的准确性。这样的架构实现起来比较简单,并且也符合系统的写少读多的特点。

# 读写分离会带来什么问题?如何解决?

读写分离对于提升数据库的并发非常有效,但是,同时也会引来一个问题:主库和从库的数据存在延迟,比如你写完主库之后,主库的数据同步到从库是需要时间的,这个时间差就导致了主库和从库的数据不一致性问题。这也就是我们经常说的 主从同步延迟

主从同步延迟问题的解决,没有特别好的一种方案(可能是我太菜了,欢迎评论区补充)。你可以根据自己的业务场景,参考一下下面几种解决办法。

1.强制将读请求路由到主库处理。

既然你从库的数据过期了,那我就直接从主库读取嘛!这种方案虽然会增加主库的压力,但是,实现起来比较简单,也是我了解到的使用最多的一种方式。

比如 Sharding-JDBC 就是采用的这种方案。通过使用 Sharding-JDBC 的 HintManager 分片键值管理器,我们可以强制使用主库。

HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
hintManager.setMasterRouteOnly();
// 继续JDBC操作

对于这种方案,你可以将那些必须获取最新数据的读请求都交给主库处理。

2.延迟读取。

还有一些朋友肯定会想既然主从同步存在延迟,那我就在延迟之后读取啊,比如主从同步延迟 0.5s,那我就 1s 之后再读取数据。这样多方便啊!方便是方便,但是也很扯淡。

不过,如果你是这样设计业务流程就会好很多:对于一些对数据比较敏感的场景,你可以在完成写请求之后,避免立即进行请求操作。比如你支付成功之后,跳转到一个支付成功的页面,当你点击返回之后才返回自己的账户。

另外,《MySQL 实战 45 讲》open in new window这个专栏中的《读写分离有哪些坑?》open in new window这篇文章还介绍了很多其他比较实际的解决办法,感兴趣的小伙伴可以自行研究一下。

# 如何实现读写分离?

不论是使用哪一种读写分离具体的实现方案,想要实现读写分离一般包含如下几步:

  1. 部署多台数据库,选择其中的一台作为主数据库,其他的一台或者多台作为从数据库。
  2. 保证主数据库和从数据库之间的数据是实时同步的,这个过程也就是我们常说的主从复制
  3. 系统将写请求交给主数据库处理,读请求交给从数据库处理。

落实到项目本身的话,常用的方式有两种:

1. 代理方式

代理方式实现读写分离

我们可以在应用和数据中间加了一个代理层。应用程序所有的数据请求都交给代理层处理,代理层负责分离读写请求,将它们路由到对应的数据库中。

提供类似功能的中间件有 MySQL Router(官方)、Atlas(基于 MySQL Proxy)、MaxScaleMyCat

2. 组件方式

在这种方式中,我们可以通过引入第三方组件来帮助我们读写请求。

这也是我比较推荐的一种方式。这种方式目前在各种互联网公司中用的最多的,相关的实际的案例也非常多。如果你要采用这种方式的话,推荐使用 sharding-jdbc ,直接引入 jar 包即可使用,非常方便。同时,也节省了很多运维的成本。



目录
相关文章
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB常见问题之PolarDB闪断了如何解决
PolarDB是阿里云推出的下一代关系型数据库,具有高性能、高可用性和弹性伸缩能力,适用于大规模数据处理场景。本汇总囊括了PolarDB使用中用户可能遭遇的一系列常见问题及解答,旨在为数据库管理员和开发者提供全面的问题指导,确保数据库平稳运行和优化使用体验。
|
3月前
|
监控 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 读写分离的最佳实践
【8月更文第27天】PolarDB 是阿里云推出的一款高度兼容 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 的云原生数据库服务。它支持读写分离,能够显著提高应用的性能和响应速度。本文将详细介绍如何在 PolarDB 中实施读写分离策略,并通过示例代码演示具体的配置步骤。
112 1
|
3月前
|
cobar 关系型数据库 MySQL
使用MyCat实现MySQL主从读写分离(一)概述
【8月更文挑战第11天】MySQL读写分离通过主从复制分散负载,主库负责写操作,从库承担读查询,以复制技术确保数据一致性。此策略有效缓解锁竞争,提升查询效能并增强系统可用性。实现方式包括应用层处理,简便快捷但灵活性受限;或采用中间件如MyCAT、Vitess等,支持复杂场景但需专业团队维护。
107 0
|
5月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB产品使用问题之如何在不使用集群地址时,使用读写分离功能
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
PolarDB产品使用问题之如何在不使用集群地址时,使用读写分离功能
|
6月前
|
负载均衡 关系型数据库 分布式数据库
【PolarDB开源】PolarDB读写分离实践:优化读取性能与负载均衡策略
【5月更文挑战第26天】PolarDB是云原生关系型数据库,通过读写分离优化性能和扩展性。它设置主节点处理写操作,从节点处理读操作,异步复制保证数据一致性。优化读取性能的策略包括增加从节点数量、使用只读实例和智能分配读请求。负载均衡策略涉及基于权重、连接数和地理位置的分配。实践示例中,电商网站通过主从架构、只读实例和负载均衡策略提升商品查询效率。PolarDB的读写分离与负载均衡为企业应对大数据和高并发提供了有效解决方案。
235 0
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB常见问题之PolarDB-X部署三台失败如何解决
PolarDB是阿里云推出的下一代关系型数据库,具有高性能、高可用性和弹性伸缩能力,适用于大规模数据处理场景。本汇总囊括了PolarDB使用中用户可能遭遇的一系列常见问题及解答,旨在为数据库管理员和开发者提供全面的问题指导,确保数据库平稳运行和优化使用体验。
|
6月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB常见问题之PolarDB影响下游的binlogl同步如何解决
PolarDB是阿里云推出的下一代关系型数据库,具有高性能、高可用性和弹性伸缩能力,适用于大规模数据处理场景。本汇总囊括了PolarDB使用中用户可能遭遇的一系列常见问题及解答,旨在为数据库管理员和开发者提供全面的问题指导,确保数据库平稳运行和优化使用体验。
|
6月前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB常见问题之PolarDB突然有大量服务连不上数据库如何解决
PolarDB是阿里云推出的下一代关系型数据库,具有高性能、高可用性和弹性伸缩能力,适用于大规模数据处理场景。本汇总囊括了PolarDB使用中用户可能遭遇的一系列常见问题及解答,旨在为数据库管理员和开发者提供全面的问题指导,确保数据库平稳运行和优化使用体验。
|
关系型数据库 测试技术 分布式数据库
PolarDB | PostgreSQL 高并发队列处理业务的数据库性能优化实践
在电商业务中可能涉及这样的场景, 由于有上下游关系的存在, 1、用户下单后, 上下游厂商会在自己系统中生成一笔订单记录并反馈给对方, 2、在收到反馈订单后, 本地会先缓存反馈的订单记录队列, 3、然后后台再从缓存取出订单并进行处理. 如果是高并发的处理, 因为大家都按一个顺序获取, 容易产生热点, 可能遇到取出队列遇到锁冲突瓶颈、IO扫描浪费、CPU计算浪费的瓶颈. 以及在清除已处理订单后, 索引版本未及时清理导致的回表版本判断带来的IO浪费和CPU运算浪费瓶颈等. 本文将给出“队列处理业务的数据库性能优化”优化方法和demo演示. 性能提升10到20倍.
830 4
|
SQL 存储 运维
MySQL主从复制与读写分离(详细部署案例)
MySQL主从复制与读写分离(详细部署案例)
343 0
下一篇
无影云桌面