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。

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(wèn)題沒(méi)有弄清楚，有些奔潰。

另外，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

1. 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(guò)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”。

2. 分組架構(gòu)究竟解決什么問(wèn)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(guò)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(wèn)題，在數(shù)據(jù)庫(kù)扛不住讀的時(shí)候，通常讀寫分離，通過(guò)增加從庫(kù)線性提升系統(tǒng)讀性能。

二、水平切分

1. 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(méi)有數(shù)據(jù)重合，沒(méi)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”。

2. 水平切分架構(gòu)究竟解決什么問(wèn)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(wèn)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(wèn)題



• 如果面臨的是“讀性能瓶頸”問(wèn)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(wèn)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(guò)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(wèn)題
• 水平切分，解決“數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)量大”問(wèn)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

你有沒(méi)有用讀寫分離，你的思考是什么呢?

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者】

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