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。
Gaea是小米中国区电商研发部研发的基于MySql协议的数据库中间件，目前在小米商城大陆和海外得到广泛使用，包括订单、社区、活动等多个业务。Gaea支持分库分表、SQL路由、读写分离等基本特性，其中分库分表方案兼容了mycat和kingshard两个项目的路由方式。
docker安装步骤 https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/#install-docker-ce-1
在实际的生产环境中，如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务中操作，无论在安全性、高可用性，还是高并发性等各个方面都是完全不能满足实际需求的，一般来说都是通过主从复制（Master-Slave)的方式来同步数据，再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力这样的方案进行部署与实施
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制，所以这里我们使用mysql的时候，也需要配好主从同步，另外需要建好从库的只读账号
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。
上语文课，不小心睡着了，坐在边上的同桌突然叫醒了我，并小声说道：“读课文第三段”。我立马起身大声读了起来。正在黑板写字的老师吓了一跳，老师郁闷的看着我，问道：“同学有什么问题吗？”，我貌似知道了什么，蛋定的说了一句：“这段写的真好！我给大伙念念！”，老师还较真了：“你说说看，好在哪里？”，顿时我就无语了，脸黑着望向了同桌了，心想着：“这是个畜生啊！”
在很多项目，特别是互联网项目，在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
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。
1、Centos下python3环境的部署 2、Python uwsgi 3、Python uwsgi+nginx部署 4、mysql主从备份介绍 5、Linux下的mysql安装 6、基于mysql的Django读写分离
当今MySQL使用相当广泛，随着用户的增多以及数据量的增大，高并发随之而来。然而我们有很多办法可以缓解数据库的压力。分布式数据库、负载均衡、读写分离、增加缓存服务器等等。这里我们将采用读写分离技术进展缓解数据库的压力。
环境为CentOS 7.2+MySQL 5.7，网上教程很多，原理也不复杂（深知自己踩的坑还不够）
环境说明 本文的环境信息： 192.168.1.248: slave节点 192.168.1.250： master节点 数据库服务准备工作 主从配置完成后，Slave_IO_Running和Slav
rpm -ivh mysql-community-release-el6-5.noarch.rpm
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
描述：在做PHP读写分离前需要拿到运维部门给好的读写数据库的连接地址,提前定义好数据库的操作类程序,然后编写开发文档让所有的开发同时都统一调用这个类来执行SQL语句;
在企业应用中，成熟的业务通常数据量都比较大。单台 mysql 在安全性、高可用性和高并发方面都无法满足实际的需求，实际生产环境中经常会配置多台主从数据库服务器以实现读写分离。
Mycat可不是我的猫，他是基于Java语言编写的一款开源数据库中间件，是一个实现了MySQL协议的服务器。能够实现对主从数据库的读写分离、主从复制、水平或垂直切分表等功能。
在实际生产环境中，如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务器中操作，无论是在安全性、高可用性，还是高并发等各个方面都是不能满足实际需求的，一般要通过数据库集群的主从复制机制来同步数据，再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力
引言 全文约定：$为命令提示符、greatsql>为 GreatSQL 数据库提示符。在后续阅读中，依据此约定进行理解与操作 Rapid 引擎 从 GreatSQL 8.0.32-25 版本开始，新增Rapid存储引擎，该引擎使得 GreatSQL 能满足联机分析（OLAP）查询请求。 GreatSQL Rapid引擎性能表现优异，在32C64G测试机环境下，TPC-H 100G测试中22条SQL总耗时仅需不到80秒
用户提交数据更新到主库，主库会生成二进制日志，写入到 bin log 中；主库开启 dump 线程，用来给从库的 io 线程传送 bin log；从库的 io 线程去请求主库的 bin log，并将得到的 bin log 写入到中继日志（relay log）中，sql 线程会读取 relay log 文件中的日志，并解析成具体的操作，来执行数据库更新，保证主库和从库数据一致，完成主从复制。
master（虚拟机centos7，NAT模式，固定ip）：192.168.131.129
将Mycat-server-1.6.7.1-release-20190627191042-linux重命名为mycat
背景 最近在研究 MySQL 数据库读写分离以及数据同步的操作 根据知识面的拓宽发现 很多有经验的公司和技术前辈 都建议使用 MyCat 来部署数据库的读写分离 在此整理鄙人的探索过程，欢迎指摘 … 首先，要 明确 一点：“ 此处，MyCat 是作为分布式数据库中间层，作为一个数据库代理的角色，并非数据库” ☞ MyCat 原理介绍 MyCat 原理中最重要的一个动词是 “拦截” 它拦截了用户发送过来的 SQL 语句， 首先对 SQL 语句做了一些特定的分析，例如分片分析、路由分析、读写分离分
华为云存储容灾服务(简称SDRS)提供了虚拟机级别的容灾保护，当主站点故障的时候，虚拟机可以在备站点迅速恢复，以确保业务的联系性
简介 对于很多大型网站（pv值百万、千万）来说，在所处理的业务中，其中有70%的业务是查询（select）相关的业务操作（新闻网站，插入一条新闻。查询操作），剩下的则是写（insert、update、delete，只要能对MySQL的数据造成更改的操作都叫写操作）操作。在使用负载均衡集群之后，可以很大程度的提升网站的整体性能，但是最终的数据处理的压力还是会落到MySQL数据库上，所有很有必要使用一些技术来提升MySQL的负载能力。（读写分离） 写操作专门交给写服务器处理（一般网站来说写是比较少的 读写比 4
在实际的生产环境中，为了确保数据库的稳定性，我们一般会给数据库配置双机热备机制，这样在master数据库崩溃后，slave数据库可以立即切换成主数据库，通过主从复制的方式将数据从主库同步至从库，在业务代码中编写代码实现读写分离（让主数据库处理 事务性增、改、删操作，而从数据库处理查询操作）来提升数据库的并发负载能力。
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）
这里我只准备了一台服务器进行搭建测试，遂主库和从库均在一台服务器上，只不过是访问端口不一样而已
Redis的性能很好，但在某些情况下还是不能满足我们的需求，比如过多的用户进入主页，导致Redis被频繁访问，此时就存在大量的读操作。在一些秒杀场景中，一瞬间有成千上万的读请求到达Redis服务器，显然单靠一台Redis服务器是不够的。一些服务网站对安全性有较高的要求，当主服务器不能工作的时候，需要从服务器代替原来的主服务器，作为灾备，以保证系统可以正常运行。因此更多的时候我们希望读写分离，读写分离的前提是读操作远远比写操作频繁的多，如果把数据存放在多台服务器上那么就可以从多台服务器上读取数据，从而消除了单台服务器的压力，读写分离的技术已经广泛用于数据库中。
中间件：nginx、tomcat、apache、mysql、redis、memcache
简单的说就是 master 将数据库的改变写入二进制日志，slave 同步这些二进制日志，并根据这些二进制日志进行数据操作以实现主从同步。
默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
1、在业务复杂的系统中，有这么一个情景，有一句sql语句需要锁表，导致暂时不能使用读的服务，那么就很影响运行中的业务，使用主从复制，让主库负责写，从库负责读，这样，即使主库出现了锁表的情景，通过读从库也可以保证业务的正常运作。
Mycat 的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的 SQL 语句，首先对 SQL 语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此 SQL 发 往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。
前言 高可用架构对于互联网服务基本是标配，无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用。对于一个系统而言，可能包含很多模块，比如前端应用，缓存，数据库，搜索，消息队列等，每个模块都需要做到高可用，才能保证整个系统的高可用。对于数据库服务而言，高可用可能更复杂，对用户的服务可用，不仅仅是能访问，还需要有正确性保证，因此数据库的高可用方案是一直以来的讨论热点，今天就各种的高可用方案，谈一下个人的一些看法，如有错误，还请指正！！ MySQL主从架构 此种架构，一般初创企业比较常用，也便于后面步步的扩展 此架构
mycat是国内开源的数据库中间件，可以实现mysql读写分离和主备热切换，容灾，数据分片等功能。
对于数据实时性要求不是特别严格的应用，只需要通过廉价的 pc server 来扩展 Slave 的数量，将读压力分散到多台 Slave 的机器上面，即可通过分散单台数据库服务器的读压力来解决数据库端的读性能瓶颈，毕竟在大多数数据库应用系统中的读压力还是要比写压力大很多。这在很大程度上解决了目前很多中小型网站的数据库压力瓶颈问题，甚至有些大型网站也在使用类似方案解决数据库瓶颈。
该系列将记录一份完整的实战项目的完成过程，该篇属于优化篇第二天，主要负责完成读写分离问题
文章目录 1. Redis主从复制 1.1. 作用 1.2. 搭建前的准备 1.3. 主从节点关系 1.4. 查看复制信息 info replication 1.5. 建立复制 1.5.1. 动态配置 1.5.2. 配置文件配置 1.5.3. 操作 1.6. 断开复制 1.7. 切主 1.7.1. 执行流程 1.7.2. 提示 1.8. 安全性 1.9. 只读 1.10. 传输延迟 1.10.1. 提示 1.11. 一主一从 1.12. 一主多从 1.13. 树状主从结构 Redis主从复制 本章介绍
最近需要将公司的d、t、p环境的mysql集群做梳理工作，所以就促使了自己对于mysql主从以及mycat读写分离的安装做了如下总结
之前我们有介绍过如何搭建主从，主主，一主多从， 多主一从数据库集群，那么我们今天就来介绍如何通过中间键Amoeba 来实现主从数据库的读写分离， 从而提升数据库的负载性能。
(本文改编自生活真实案例，如有类同，绝不是巧合！) 端午节，烟哥正在一边愉快的学习…. 突然，微信一阵抖动。原来是老刘呼唤烟哥！善良的烟哥本以为人家是要约我出去玩！然而，打开微信一看，出现下图聊天记录
mycat实现MySQL读写分离mycat是什么? Mycat是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而Mycat并没有存储引擎，所以并不是完全意义的分布式数据库系统。Myca
首先准备两个数据库mysql安装 主节点：192.168.88.180 从节点：192.168.88.181
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
