KunlunBase 数据库集群在数据库内部支持读写分离，并且对应用透明，用户应用程序不需要做任何修改就可以使用数据库的读写分离功能，从而提高整个系统性能及投资回报率。
一、产品架构
KunlunBase 的整体架构主要由计算层和存储层构成，计算层负责 SQL 响应、解释、执行等，存储层负责数据的存储管理，存储层的数据采用多副本存储机制，备机（从副本）通过强同步技术保持数据与主节点一致性。
备机的存储节点的硬件配置与主节点一致，在一般的生产使用过程中，备机节点的主要目的是作为主机出现故障后的替换节点，不接受应用程序的直接数据处理请求，因此，在非故障切换的情况下，备机的存储节点资源利用率相对较低。
KunlunBase 的读写分离方案是通过路由只读操作到备节点，从而可以减少计算节点的资源竞争，降低主节点负载。
二、实现原理
KunlunBase 的读写分离在计算层的远程查询优化器内实现的，当用户的SQL同时满足如下条件：
- 当前SQL类型为select；
- SQL中不包含用户自定义函数（即create function语句创建的函数）,除非当前事务为只读事务；
如果不在事务中（autocommit=on），则允许读写分离；如果语句在显示事务中，则要满足：
- 如果在只读事务中，则允许读写分离；
- 如果在读写事务中，则该事务尚未更新过任何数据；
远程查询优化器就会将相应的SQL 执行计划下发到从备机的节点上执行
KunlunServer 会根据以下规则选择发送select语句到目标存储集群的哪个备机节点：
- 根据节点权重值选择 （ro_weight)
- 根据网络延迟(ping)
- 根据主从副本的数据一致性延迟（latency)
三、配置实施
场景说明：某 OLTP 业务系统有大量的查询操作，在业务高峰期数据库响应速度变慢，导致了业务的性能问题。经检查发现存储节点主节点的存储节点的 IO 资源利用到达瓶颈，但备机节点的 IO 资源利用率低。
以上场景可以通过读写分离方案解决系统性能问题，不需要修改应用， 不需要增加硬件配置，通过读写分离的实施，可以解决性能问题。
实施步骤：
第一步：设置参数，启用读写分离。（根据情况选一种级别）
设置 enable_replica_read = on (on 开启读写， off 关闭）。
用户级别开启：(用户登录后生效）
alter user abc set
enable_replica_read = true;Session 级别开启：（当前 session 生效）
set enable_replica_read=on;数据库级别开启：（对该计算节点的所有session有效）
在 pg_hba.conf 文件中设置
enable_replica_read=on;第二步：登录数据库，配置读写分离策略。
设置如下参数，启动读写分离策略：
replica_read_ping_threshold，计算节点到备节点的ping延迟阈值，0表示不关心；replica_read_latency_threshold，主备同步延迟的阈值，0表示不关系；replica_read_order，选择备机优先级：0，按权重；1、按ping延迟；2、按主备同步延迟；replica_read_fallback，备机选择的回退策略(如果备机不能访问）；replica_read_fallback=0，直接报错，replica_read_fallback=1，任意选择一个备机进行访问，replica_read_fallback=2，选择主机进行访问。
第三步：检查&设置权重（可选）。
在演示的环境中 ，数据集群由两个 shard 组成（shard1 , shard2) ,shard1 的shard_id=1, shard1 包含3个副本（id 为1，2， 3，id为1的是主节点，id为2和3的是备机。
通过配置， 可以设置只读操作的首先备机
设置 Shard1 的 node3 主机的作为首先备机(因为node2节点位于不同机房，延迟太高）：
update pg_shard_node set ro_weight=2 where
port=6006;
Select * from pg_shard_node ;
Shard1 的 node3 的权重最高（ro_weight=2)
第四步：执行查询,验证读写分离（可选）。
通过设置log_min_messages to ‘debug1’ 可以将 SQL 语句的执行信息输出到日志中， 以方便检查 SQL 下发的目标存储节点（生产系统不要设置，否则影响性能）。
查看计算节点的日志，确认读写分离。
SQL 只读语句（select ti.id from t1) 被下发到 shard1,节点3上（该副本权重最高）， 而update 语句(update t1 set id=3) 是在主节点 shard1 节点1上执行。
结论
以上过程验证了该用户的读写操作分离实现。只读语句将被路由到从备机节点，降低了主节点的IO资源利用率，系统整体性能获得提升。
END
昆仑数据库是一个HTAP NewSQL分布式数据库管理系统，可以满足用户对海量关系数据的存储管理和利用的全方位需求。
应用开发者和DBA的使用昆仑数据库的体验与单机MySQL和单机PostgreSQL几乎完全相同，因为首先昆仑数据库支持PostgreSQL和MySQL双协议，支持标准SQL:2011的 DML 语法和功能以及PostgreSQL和MySQL对标准 SQL的扩展。同时，昆仑数据库集群支持水平弹性扩容，数据自动拆分，分布式事务处理和分布式查询处理，健壮的容错容灾能力，完善直观的监测分析告警能力，集群数据备份和恢复等 常用的DBA 数据管理和操作。所有这些功能无需任何应用系统侧的编码工作，也无需DBA人工介入，不停服不影响业务正常运行。
昆仑数据库具备全面的OLAP 数据分析能力，通过了TPC-H和TPC-DS标准测试集，可以实时分析最新的业务数据，帮助用户发掘出数据的价值。昆仑数据库支持公有云和私有云环境的部署，可以与docker，k8s等云基础设施无缝协作，可以轻松搭建云数据库服务。
请访问 http://www.zettadb.com/ 获取更多信息并且下载昆仑数据库软件、文档和资料。
KunlunBase项目已开源
【GitHub：】
https://github.com/zettadb
【Gitee：】
https://gitee.com/zettadb