MySQL数据库的优化(下)MySQL数据库的高可用架构方案

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
简介:

【51CTO独家特稿】如果单MySQL的优化始终还是顶不住压力时,这个时候我们就必须考虑MySQL的高可用架构(很多同学也爱说成是MySQL集群)了,目前可行的方案有:
一、MySQL Cluster
优势:可用性非常高,性能非常好。每份数据至少可在不同主机存一份拷贝,且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂,存在部分Bug,目前还不适合比较核心的线上系统,所以这个我不推荐。
二、DRBD磁盘网络镜像方案
优势:软件功能强大,数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像,且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。IO操作保持顺序,可满足数据库对数据一致性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见,性能和可靠性两者相互矛盾,无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境,维护成本高于MySQL Replication。另外,DRBD也是官方推荐的可用于MySQL高可用方案之一,所以这个大家可根据实际环境来考虑是否部署。
三、MySQL Replication
在实际应用场景中,MySQL Replication是使用最为广泛的一种提高系统扩展性的设计手段。众多的MySQL使用者通过Replication功能提升系统的扩展性后,通过简单的增加价格低廉的硬件设备成倍 甚至成数量级地提高了原有系统的性能,是广大MySQL中低端使用者非常喜欢的功能之一,也是许多MySQL使用者选择MySQL最为重要的原因。

比较常规的MySQL Replication架构也有好几种,这里分别简单说明下
MySQL Replication架构一:常规复制架构--Master-slaves,是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式,主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案,读写分离,Master主要负责写方面的压力。
MySQL Replication架构二:级联复制架构,即Master-Slaves-Slaves,这个也是为了防止Slaves的读压力过大,而配置一层二级 Slaves,很容易解决Master端因为附属slave太多而成为瓶劲的风险。
MySQL Replication架构三:Dual Master与级联复制结合架构,即Master-Master-Slaves,最大的好处是既可以避免主Master的写操作受到Slave集群的复制带来的影响,而且保证了主Master的单点故障。
以上就是比较常见的MySQL replication架构方案,大家可根据自己公司的具体环境来设计 ,Mysql 负载均衡可考虑用LVS或Haproxy来做,高可用HA软件我推荐Heartbeat。
MySQL Replication的不足:如果Master主机硬件故障无法恢复,则可能造成部分未传送到slave端的数据丢失。所以大家应该根据自己目前的网络规划,选择自己合理的Mysql架构方案,跟自己的MySQL DBA和程序员多沟涌,多备份(备份我至少会做到本地和异地双备份),多测试,数据的事是最大的事,出不得半点差错,切记切记。
因本人自身能力有限,以上认识可能存在错误和疏漏,大家有什么想法和意见都可以通过我的博客与我交流,我会在第一时间更正此文章。





本文转自 抚琴煮酒 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/yuhongchun/510652,如需转载请自行联系原作者

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
9月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL 慢查询是怎样优化的
本文深入解析了MySQL查询速度变慢的原因及优化策略,涵盖查询缓存、执行流程、SQL优化、执行计划分析(如EXPLAIN)、查询状态查看等内容,帮助开发者快速定位并解决慢查询问题。
358 0
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL进阶突击系列(07) 她气鼓鼓递来一条SQL | 怎么看执行计划、SQL怎么优化?
在日常研发工作当中,系统性能优化,从大的方面来看主要涉及基础平台优化、业务系统性能优化、数据库优化。面对数据库优化,除了DBA在集群性能、服务器调优需要投入精力,我们研发需要负责业务SQL执行优化。当业务数据量达到一定规模后,SQL执行效率可能就会出现瓶颈,影响系统业务响应。掌握如何判断SQL执行慢、以及如何分析SQL执行计划、优化SQL的技能,在工作中解决SQL性能问题显得非常关键。
|
7月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
降低MySQL高CPU使用率的优化策略。
通过上述方法不断地迭代改进,在实际操作中需要根据具体场景做出相对合理判断。每一步改进都需谨慎评估其变动可能导致其他方面问题,在做任何变动前建议先在测试环境验证其效果后再部署到生产环境中去。
283 6
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
2968 10
|
8月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分,阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异,以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别(MySQL 默认 REPEATABLE READ)。 索引基础部分,详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构(多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询),区分了聚簇索引(数据与索引共存,唯一)和二级索引(数据与索引分离,多个),解释了回表查询的概念及优化方法,并分析了 B+tree 作为索引结构的优势(树高低、效率稳、支持区间查询)。 索引优化部分,列出了索引创建的六大原则
188 2
|
10月前
|
存储 SQL 关系型数据库
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
|
8月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 动态分区管理:自动化与优化实践
本文介绍了如何利用 MySQL 的存储过程与事件调度器实现动态分区管理,自动化应对数据增长,提升查询性能与数据管理效率,并详细解析了分区创建、冲突避免及实际应用中的关键注意事项。
339 0
|
12月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL细节优化:关闭大小写敏感功能的方法。
通过这种方法,你就可以成功关闭 MySQL 的大小写敏感功能,让你的数据库操作更加便捷。
924 19
|
关系型数据库 MySQL 数据库
从MySQL优化到脑力健康:技术人与效率的双重提升
聊到效率这个事,大家应该都挺有感触的吧。 不管是技术优化还是个人状态调整,怎么能更快、更省力地完成事情,都是我们每天要琢磨的事。
320 23
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
690 9

推荐镜像

更多