数据库的读写分离

 随着一个网站的业务不断扩展,数据不断增加,数据库的压力也会越来越大,对数据库或者SQL的基本优化可能达不到最终的效果,我们可以采用读写分离的策略来改变现状。读写分离现在被大量应用于很多大型网站,这个技术也不足为奇了。ebay就做得非常好。ebay用的是oracle,听说是用Quest Share Plex 来实现主从复制数据。

     读写分离简单的说是把对数据库读和写的操作分开对应不同的数据库服务器,这样能有效地减轻数据库压力,也能减轻io压力。主数据库提供写操作,从数据库提供读操作,其实在很多系统中,主要是读的操作。当主数据库进行写操作时,数据要同步到从的数据库,这样才能有效保证数据库完整性。Quest SharePlex就是比较牛的同步数据工具,听说比oracle本身的流复制还好,mysql也有自己的同步数据技术。mysql只要是通过二进制日志来复制数据。通过日志在从数据库重复主数据库的操作达到复制数据目的。这个复制比较好的就是通过异步方法,把数据同步到从数据库。

      主数据库同步到从数据库后,从数据库一般由多台数据库组成这样才能达到减轻压力的目的。读的操作怎么样分配到从数据库上?应该根据服务器的压力把读的操作分配到服务器,而不是简单的随机分配。mysql提供了MySQL-Proxy实现读写分离操作。不过MySQL-Proxy好像很久不更新了。oracle可以通过F5有效分配读从数据库的压力。


数据库的读写分离

ebay的读写分离(网上找到就拿来用了)


数据库的读写分离
 mysql的读写分离
       上面说的数据库同步复制,都是在从同一种数据库中,如果我要把oracle的数据同步到mysql中,其实要实现这种方案的理由很简单,mysql免费,oracle太贵。好像Quest SharePlex也实现不了改功能吧。好像现在市面还没有这个工具吧。那样应该怎么实现数据同步?其实我们可以考虑自己开发一套同步数据组件,通过消息,实现异步复制数据。其实这个实现起来要考虑很多方面问题,高并发的问题,失败记录等。其实这种方法也可以同步数据到memcache中。听说oracle的Stream也能实现,不过没有试过。

读写分离(Read/Write Splitting)”,基本的原理是让主数据库处理事务性查询,而从数据库处理SELECT查询。数据库复制被用来把事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库。

对于大访问量的网站,一般会采用读写分离,比如ebay的读写比率是260:1,也就是大型的电子商务网站的。

网上看到说采用读写分离有如下工具:
1,oracle的logical standby
2, Quest公司的SharePlex
3, DSG公司的RealSync

 

MySQL Replication可以将master的数据复制分布到多个slave上,然后可以利用slave来分担master的读压力。那么对于前台应用来说,就要考虑如何将读的压力分布到多个slave上。如果每个应用都需要来实现读写分离的算法,一则成本太高,二来如果slave增加更多的机器,应用就要随之修改。明显的,如果在应用和数据库间加一个专门用于实现读写分离的中间层,则整个系统的架构拥有更好的扩展性。MySQL Proxy就是这么一个中间层代理,简单的说,MySQL Proxy就是一个连接池,负责将前台应用的连接请求转发给后台的数据库,并且通过使用lua脚本,可以实现复杂的连接控制和过滤,从而实现读写分离和负载平衡。对于应用来说,MySQL Proxy是完全透明的,应用则只需要连接到MySQL Proxy的监听端口即可。当然,这样proxy机器可能成为单点失效,但完全可以使用多个proxy机器做为冗余,在应用服务器的连接池配置中配置到多个proxy的连接参数即可。

 

Mysql读写分离实现的三种方式

1 程序修改mysql操作类
可以参考PHP实现的Mysql读写分离,阿权开始的本项目,以php程序解决此需求。
优点:直接和数据库通信,简单快捷的读写分离和随机的方式实现的负载均衡,权限独立分配
缺点:自己维护更新,增减服务器在代码处理

2 amoeba
参考官网:http://amoeba.meidusa.com/
优点:直接实现读写分离和负载均衡,不用修改代码,有很灵活的数据解决方案
缺点:自己分配账户,和后端数据库权限管理独立,权限处理不够灵活

mysql-proxy
参考 mysql-proxy
优点:直接实现读写分离和负载均衡,不用修改代码,master和slave用一样的帐号
缺点:字符集问题,lua语言编程,还只是alpha版本,时间消耗有点高

如果你不能安装软件来解决读写分离,那可以尝试阿权的项目解决思路。
如果你可以安装软件,那amoeba是不错的,mysql-proxy不太建议,目前只有alpha版本,效率还不太理想,amoeba目前在阿里巴巴是内部项目,正在生产环境使用的。

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