业务系统上云后，得益于丰富的云产品，让高并发的系统架构成为可以，如支持海量的用户访问、解决跨运营商的互联问题等以前私有云难以解决的问题。我们今天介绍一下简单的高并发系统设计案例。
读写分离，作为一种常用的数据库访问优化手段，得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度，阐述这一技术的整体现状。
先搭建一个mysql集群(一主两从)，半同步复制：mysql 半同步复制，三个节点。
有一些技术同学可能对于“读写分离”了解不多，认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
对于“读写分离”了解不多，认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
DBLE 是企业级开源分布式中间件，江湖人送外号 “MyCat Plus”；以其简单稳定，持续维护，良好的社区环境和广大的群众基础得到了社区的大力支持；
为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器，是对外提供增删改业务的生产服务器；第二台数据库服务器，主要进行读的操作。
在《.NET Core基于SQL Server数据库实现读写分离实战演练》分享课程中已经演示过。
RD：单库数据量太大，数据库扛不住了，我要申请一个数据库从库，读写分离。 DBA：数据量多少？ RD：5000w左右。 DBA：读写吞吐量呢？ RD：读QPS约200，写QPS约30左右。 上周在公司
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
一个可以抵抗高并发流量系统的背后必定有一个高性能的数据库集群，就像每一个成功的男人背后总有一个强势的女人一样。数据库集群在部署模式上属于分布式，但是CAP原则却不适用于分布式数据库，具体原因可见之前文章：、
大型网站为了解决大量的并发访问，除了在网站实现分布式负载均衡，远远不够。到了数据业务层、数据访问层，如果还是传统的数据结构，或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作，数据库必然会崩溃，特别是数据丢失的话，后果更是不堪设想。这时候，我们会考虑如何减少数据库的连接，下面就进入我们今天的主题。
为了减轻每台MySQL主机的访问压力，还可以对MySQL进行读写分离，实际上，主从复制和读写分离一般就是联合使用的。
1、what 读写分离 读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
通常我们说的 MySQL 读写分离是指：对于修改操作在主库上执行，而对于查询操作，在从库上执行。主要目的是分担主库的压力。
在高并发的时候，如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作，那数据库很大程度可能出现宕机，而宕机就有可能导致数据丢失，造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。上一篇针对主从同步做了具体的介绍，本篇主要针对读写分离做详细的介绍。
在某些场景下，例如淘宝京东这样海量的数据，高访问量的场景，无疑对数据库造成了相当大的负载，同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。
额，数据库读写分离虽然不难，但并不是所有的“数据库扛不住”的场景，都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
在应用系统发展的初期，我们并不知道以后会发展成什么样的规模，所以一开始不会考虑复杂的系统架构，复杂的系统架构费时费力，开发周期长，与系统发展初期这样的一个定位是不吻合的。所以，我们都会采用简单的架构，随着业务不断的发展，访问量不断升高，我们再对系统进行架构方面的优化。
往期精选 在互联网大行其道的今天，各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的，无一不是分布式。 关于分布式系统，并没有一个标准答案，说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样，使用的架构设计也不一样，通常都需要具体业务具体分析。 但不管那种业务，不管何种分布式系统，有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话：“大系统小做“。对于一个大的复杂系统，首先想到的就是对其分
Redis 不管主从版还是集群规格，replica作为备库不对外提供服务，只有在发生HA的时候，replica提升为master后才承担读写流量。这种架构读写请求都在master上完成，一致性较高，但性能受到master数量的限制。经常有用户数据较少，但因为流量或者并发太高而不得不升级到更大的集群规格。
从应用程序角度来看，使用Replica Set 和使用单台mongo很像。默认的驱动程序会连接primary节点，并且将所有读写请求都路由到主节点。但也可以通过设置驱动程序的Read Preferences 配置其他选项，将读请求路由到其他节点。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL中间件之ProxySQL(10)：读写分离方法论「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
读写分离是什么？读写分离的作用就不讲了，如果有不了解的同学可以自己去搜索资料进行了解。或者查看我之前的文章读写分离。
读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作，而从数据库处理SELECT查询操作，让两者分工明确达到提高数据库整体读写性能。当然，主数据库另外一个功能就是负责将事务性查询导致的数据变更同步到从库中，也就是写操作。即主从复制和读写分离是离不开的。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统，效果特别的好。因为在这些系统中，每个人看到的内容都是一样的，也就是说，对后端服务来说，每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下，Redis缓存的命中率非常高，近乎于全部的请求都可以命中缓存，相对的，几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程，颇有收获，总结一下。
基于主从复制的读写分离，是我们在单机环境下，数据库的性能到瓶颈了，可以通过读写分离，提高后台服务性能。存储这一块的增删改查的并发的处理能力，主库专门负责相对少的写操作，从库专门负责相对多的读操作，主库的数据更改通过主从复制同步到从库
1、是让主数据库处理事务性增、改、删操作，而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过主从复制的方式来同步数据，再通过读写分离提升数据库的并发负载能力 这样的方案来进行部署与实施的。
读写分离，是把数据库的读和写分开操作，以应对不同的数据库服务器。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，这样能有效的减轻单台数据库的压力。
配置好了之后，我们可以通过MyCat执行一系列的增删改查的测试，然后过一段时间之后，打开mycat-eye的管理界面，查看mycat-eye监控到的数据信息。
在数据库中数据极速增长的情况下，数据库的瓶颈不在于存储，而是计算，即查询。数据量越大，查询的效率越低，对于越复杂的查询语句，其消耗服务器的资源越强，有时甚至不输于死循环。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
MySQL复制是一个非常简单而有方便进行架构扩展的功能，可以说是运维必备，我们通过对主从进行不同的组合，可以满足我们相应的需求。 分享目录： 一主一从，高可用 一主一从，读写分离 一主多从，读写分离
Spring Boot作为一种快速开发框架，广泛应用于Java项目中。在一些大型应用中，数据库的读写分离是提升性能和扩展性的一种重要手段。本文将介绍如何在Spring Boot项目中优雅地实现读写分离，并通过适当的代码插入，详细展开实现步骤，同时进行拓展和分析。
读写分离是让主库处理事务性增删改，而从库处理查操作。数据库复制来把事务性操作的数据变更同步到从库。
缘起 在《服务读写分离(读服务，写服务)，是否可行？》中，对背景做了交代，互联网架构设计上，数据库可以读写分离，服务能否读写分离呢？ 下面是两种常见的“服务读写分离”架构： 一、单纯服务读写分离 如上
读写分离解决的是，数据库的写操作，影响了查询的效率，适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制，主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中，然后主数据库负责处理写操作（当然也可以执行读操作），从数据库负责处理读操作，不能执行写操作。并可以根据压力情况，部署多个从数据库提高读操作的速度，减少主数据库的压力，提高系统总体的性能。
MySQL Router 8.2.0于2023年10月25日正式发行。该版本带来了大家期待已久的读写分离功能。
每个方法都有优缺点，我们选择对程序代码改动最小(只改数据源)的方法三，讲解mycat的配置和使用。
redis-cluster是近年来redis架构不断改进中的相对较好的redis高可用方案。本文涉及到近年来redis多实例架构的演变过程，包括普通主从架构（Master、slave可进行写读分离）、哨兵模式下的主从架构、redis-cluster高可用架构（redis官方默认cluster下不进行读写分离）的简介。同时还介绍使用Java的两大redis客户端：Jedis与Lettuce用于读写redis-cluster的数据的一般方法。再通过官方文档以及互联网的相关技术文档，给出redis-cluster架构下的读写能力的优化方案，包括官方的推荐的扩展redis-cluster下的Master数量以及非官方默认的redis-cluster的读写分离方案，案例中使用Lettuce的特定方法进行redis-cluster架构下的数据读写分离。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能；对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，其中包含两个步骤，其一是数据源的主从同步，其二是sql的读写分发；而Mycat不负责任何数据的同步，具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
我们的项目采用了读写分离的方案：查询和更新的业务走主库，统计相关的功能走从库，从而减少主库的压力。原理如下图所示：
PS：Alatas: 1.程序不需要管主从配置的具体细节 2.实现原理是 proxy，所以性能上会下降 3.而且需要维护其高可用 4.减少了程序员技能要求 5.只支持 mysql Sharding-jdbc： 1.主从配置在程序中，所以增加了程序员的技术要求 2.实现原理是 jdbc 增强，所以支持任何数据库类型 性能比上面那个强 3.而且不需要维护。 4.Mysql、 Oracle、 sql server
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署，但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构，总结来说一共有好多种，今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
读写分离：读写操作，分发不同的服务器，读分发到对应的服务器 （slave），写分发到对应的服务器（master）
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