常见的数据库架构

目录

引言

一、主备架构

二、双主架构

三、一主多从

四、双主+主从架构

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引言

我们做数据库架构想要达到的目的：高可用，高性能，—致性，扩展性

一、主备架构

只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用

 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

二、双主架构

两个主库同时提供服务，负载均衡（M-M）

1、高可用分析:高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。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:读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍

3、一致性分析:存在数据一致性问题

4、扩展性分析:当然可以扩展成三主循环，但不建议(会多一层数据同步，这样同步的时间会更长)。如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四

5、可落地分析:两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题

三、一主多从

主从架构，一主多从，读写分离（主io问题，可拓展为mss和mha）

1、高可用分析：主库单点，从库高可用。一旦主库挂了，写服务也就无法提供

2、高性能分析：大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响整体性能。读的性能提高了，整体性能也提高了。另外，主库可以不用索引，线上从库和线下从库也可以建立不同的索引（线上从库如果有多个还是要建立相同的索引，不然得不偿失；线下从库是平时开发人员排查线上问题时查的库，可以建更多的索引）

3、一致性分析：存在数据一致性问题

4、扩展性分析：可以通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。（带来的问题是，从库越多需要从主库拉取binlog日志的端就越多，进而影响主库的性能，并且数据同步完成的时间也会更长）

5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主库单点问题，需要我们在做MHA价格弥补

拓展：（mss）使用一台做slave,分担Master的压力，slave中需要开启bin-logbin，并配置log-slave-updates，slave中继可使用black-hole的存储引擎，不会把数据存储到硬盘，只记录二进制日志

四、双主+主从架构

看似完美的方案（MM-ss）

1、高可用分析：高可用

2、高性能分析：高性能

3、一致性分析：存在数据一致性问题

4、扩展性分析：可以通过加从库来扩展读性能，进而提高整体x性能。（带来的问题同方案二）

5、可落地分析：同方案二，但数据同步又多了一层，数据延迟更严重