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。
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。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
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。
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。
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：
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。
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，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。
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。
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。
每日一句 去过的地方越多，越知道自己想回到什么地方去。见过的人越多，越知道自己真正想待在什么人身边. from 夏正正 MY SQL 读写分离 1 MySQL读写分离原理 MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者有着紧密联系，首先部署主从复制，只有主从复制完了，才能在此基础上进行数据的读写分离。 这就是典型的并发问题，单机数据库承担了太多的请求，导致作者无法提交编辑的内容。一个直觉的想法是，多加几台服务器，把压力分担到多台服务器上，但是这样会带来一个问题，多台数据库之间的数据同步，这是一
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
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。
举例：一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
MySQL的主从复制和读写分离两者有着紧密的联系，首先要部署主从复制，只有主从复制完成了才能在此基础上进行数据的读写分离；
在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。
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
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。
在以前，数据库的集群配置一直很难，难点在于MySQL主从结构的高可用和读写分离。万幸的是，Galera/GR的出现，让整个集群的配置都极大程度地简化了。
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。
答： 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候，并且读的量大于写数据的量的时候，那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
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。
1.程序自动完成，数据源方便管理。2.不需要维护，因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 （sql标准）。
我们可能会采取各种方式去优化，比如之前文章提到的缓存方案，SQL优化等等，除了这些方式以外，这里再分享几个针对数据库优化的常规手段：「数据读写分离」与「数据库Sharding」。这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
为了保证数据库的高可用，为了保证性能的扩展，绝大部分公司又会使用主从同步，读写分离的MySQL集群架构。
一般我们业务在读多写少的场景下，遇到的第一个瓶颈就是数据库这块，大量的读请求会来到数据库，这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加，使得请求变慢，甚至会卡死整个数据库，到了这个阶段，我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理，即采用主从读写分离的方式。
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分：商家发单，配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大，在1年左右的时间从零增长到每天近
首先声明这篇文章不是标题党，这个类库是 FreeSql.Repository，它作为扩展库现实了通用仓储层功能，接口规范参考 abp vnext 定义，实现了基础的仓储层（CURD）。
达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似，以众包的方式利用社会闲散人力资源，解决O2O最后三公里即时性配送难题（目前达达已经与京东到家合并）。 达达业务主要包含两部分：商家发单，配送员接单配送，如下图所示。
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。
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。
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：、
mysql作为互联网公司都会用到的数据库，如果在使用过程中出现性能问题，会采用mysql的横向扩展，使用主从复制来提高读性能，要是解决写入问题，需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用，需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。
读写分离的基本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。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（MySQL-Proxy）来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。
MySQL搭建读写分离非常简单，一般有一主一从、一主多从，对于MySQL的主从的相关概念这里就不再详细介绍了。
新年快乐 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
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份，并且通过就近访问原则，用户可以就近访问数据库节点，这样就实现
在当今数据驱动的时代，MySQL作为流行的开源关系型数据库管理系统，经常需要处理海量的数据。本文将实战讲解MySQL在大数据量下的解决方案，包括索引优化、查询优化、分表分库、读写分离和存储引擎选择等方面，并通过具体的SQL代码示例来展示这些策略的实际应用。写本文的目的主要是，目前业务系统中的数据量越来越多，需要进行优化处理。
不停库不锁表在线主从配置 mysql主从常见问题 mysql主从延迟 深入探究主从延迟 mysql主从不同步如何做 mysql 主主 mysql-proxy 实现读写分离 mycat实现读写分离 atlas相关 mysql一主多从 mysql环形主从 cobar实现分库分表 mysql分库分表方案 mysql架构演变 MHA架构 比较复杂的mysql集群架构
MMM即Multi-Master Replication Manager for MySQL:mysql多主复制管理器,基于perl实现,关于mysql主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件(在任何时候只有一个节点可以被写入)。
互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”。
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