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數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離架構(gòu),為什么我不喜歡

RD:?jiǎn)螏?kù)數(shù)據(jù)量太大,數(shù)據(jù)庫(kù)扛不住了,我要申請(qǐng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)從庫(kù),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(duì)讀寫分離解決什么問題沒有弄清楚,有些奔潰。

另,對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)某些業(yè)務(wù)場(chǎng)景,并不是很喜歡數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kù)架構(gòu),一般來(lái)說(shuō):

  • 主庫(kù),提供數(shù)據(jù)庫(kù)寫服務(wù)

  • 從庫(kù),提供數(shù)據(jù)庫(kù)讀服務(wù)

  • 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(kù)的讀往往***成為性能瓶頸,如果希望:

  • 線性提升數(shù)據(jù)庫(kù)讀性能

  • 通過消除讀寫鎖沖突提升數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)讀性能瓶頸”問題,在數(shù)據(jù)庫(kù)扛不住讀的時(shí)候,通常讀寫分離,通過增加從庫(kù)線性提升系統(tǒng)讀性能。

二、水平切分

什么是數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分?

答:水平切分,也是一種常見的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu),一般來(lái)說(shuō):

  • 每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)之間沒有數(shù)據(jù)重合,沒有類似binlog同步的關(guān)聯(lián)

  • 所有數(shù)據(jù)并集,組成全部數(shù)據(jù)

  • 會(huì)用算法,來(lái)完成數(shù)據(jù)分割,例如“取模”

一個(gè)水平切分集群中的每一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),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(kù)容量容易成為瓶頸,如果希望:

  • 線性降低單庫(kù)數(shù)據(jù)容量

  • 線性提升數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)數(shù)據(jù)量大”問題,在數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)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(chǎng)景,如果數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離:

  • 數(shù)據(jù)庫(kù)連接池需要區(qū)分:讀連接池,寫連接池

  • 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

  • 有潛在的主庫(kù)從庫(kù)一致性問題

 

  • 如果面臨的是“讀性能瓶頸”問題,增加緩存可能來(lái)得更直接,更容易一點(diǎn)

  • 關(guān)于成本,從庫(kù)的成本比緩存高不少

  • 對(duì)于云上的架構(gòu),以阿里云為例,主庫(kù)提供高可用服務(wù),從庫(kù)不提供高可用服務(wù)

 

所以,上述業(yè)務(wù)場(chǎng)景下,樓主建議使用緩存架構(gòu)來(lái)加強(qiáng)系統(tǒng)讀性能,替代數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)上,數(shù)據(jù)庫(kù)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)

  • 讀寫分離,解決“數(shù)據(jù)庫(kù)讀性能瓶頸”問題

  • 水平切分,解決“數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)量大”問題

  • 對(duì)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(chǎng)景,微服務(wù)緩存架構(gòu),可能比數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離架構(gòu)更合適


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