主从复制
什么是主从复制?
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库；主数据库一般是准实时的业务数据库。
主从复制的作用（好处，或者说为什么要做主从）重点!
1、做数据的热备，作为后备数据库，主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作，避免数据丢失。
2、架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，降低磁盘I/O访问的频率，提高单个机器的I/O性能。
3、读写分离，使数据库能支撑更大的并发。在报表中尤其重要。由于部分报表sql语句非常的慢，导致锁表，影响前台服务。如果前台使用master，报表使用slave，那么报表sql将不会造成前台锁，保证了前台速度。
主从复制的原理（重中之重，面试必问）：
1.数据库有个bin-log二进制文件，记录了所有sql语句。
2.我们的目标就是把主数据库的bin-log文件的sql语句复制过来。
3.让其在从数据的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句即可。
主要涉及三个线程：binlog 线程、I/O 线程和 SQL 线程。
binlog 线程 ：负责将主服务器上的数据更改写入二进制日志（Binary log）中。
I/O 线程 ：负责从主服务器上读取二进制日志，并写入从服务器的重放日志（Replay log）中。
SQL 线程 ：负责读取重放日志并重放其中的 SQL 语句。
读写分离
要用“读写分离”，首先应该明白“读写分离”是用来解决什么样的问题的，而不是仅仅会用这个技术。
什么是读写分离？
其实就是将数据库分为了主从库，一个主库用于写数据，多个从库完成读数据的操作，主从库之间通过某种机制进行数据的同步，是一种常见的数据库架构。
数据库分组架构解决什么问题？
大多数互联网业务，往往读多写少，这时候，数据库的读会首先称为数据库的瓶颈，这时，如果我们希望能够线性的提升数据库的读性能，消除读写锁冲突从而提升数据库的写性能，那么就可以使用“分组架构”（读写分离架构）。
用一句话概括，读写分离是用来解决数据库的读性能瓶颈的。
mysql读写分离原理
读写分离就是在主服务器上修改，数据会同步到从服务器，从服务器只能提供读取数据，不能写入，实现备份的同时也实现了数据库性能的优化，以及提升了服务器安全。
读写分离常用代理方式来实现，代理服务器接收应用层传来的读写请求，然后决定转发到哪个服务器。
较为常见的Mysql读写分离分为以下两种：
1）基于程序代码内部实现
在代码中根据select 、insert进行路由分类，这类方法也是目前生产环境下应用最广泛的。优点是性能较好，因为程序在代码中实现，不需要增加额外的硬件开支，缺点是需要开发人员来实现，运维人员无从下手。
2） 基于中间代理层实现
代理一般介于应用服务器和数据库服务器之间，代理数据库服务器接收到应用服务器的请求后根据判断后转发到，后端数据库，有以下代表性的程序：
（1）mysql_proxy。mysql_proxy是Mysql的一个开源项目，通过其自带的lua脚本进行sql判断。
（2）Atlas。是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它是在mysql-proxy 0.8.2版本的基础上，对其进行了优化，增加了一些新的功能特性。360内部使用Atlas运行的mysql业务，每天承载的读写请求数达几十亿条。支持事物以及存储过程。
（3）Amoeba。由阿里巴巴集团在职员工陈思儒使用java语言进行开发，阿里巴巴集团将其用户生产环境下，但是他并不支持事物以及存储过程。
经过上述简单的比较，不是所有的应用都能够在基于程序代码中实现读写分离，像一些大型的java应用，如果在程序代码中实现读写分离对代码的改动就较大，所以，像这种应用一般会考虑使用代理层来实现。
读写分离能提高性能的原因在于：
主从服务器负责各自的读和写，极大程度缓解了锁的争用；
从服务器可以使用 MyISAM，提升查询性能以及节约系统开销；
增加冗余，提高可用性。
但是，不是任何读性能瓶颈都需要使用读写分离，我们还可以有其他解决方案。
为什么用缓存
缓存，也是互联网中常常使用到的一种架构方式，同“读写分离”不同，读写分离是通过多个读库，分摊了数据库读的压力，而存储则是通过缓存的使用，减少了数据库读的压力。他们没有谁替代谁的说法，但是，如果在缓存的读写分离进行二选一时，还是应该首先考虑缓存，为什么呢？
缓存的使用成本要比从库少非常多；
缓存的开发比较容易，大部分的读操作都可以先去缓存，找不到的再渗透到数据库。
当然，如果我们已经运用了缓存，但是读依旧还是瓶颈时，就可以选择“读写分离”架构了。简单来说，我们可以将读写分离看做是缓存都解决不了时的一种解决方案。
当然，缓存也不是没有缺点的
对于缓存，我们必须要考虑的就是高可用，不然，如果缓存一旦挂了，所有的流量都同时聚集到了数据库上，那么数据库是肯定会挂掉的。
对于常见的数据库瓶颈是什么呢？
其实是数据容量的瓶颈。例如订单表，数据量只增不减，历史数据又必须要留存，非常容易成为性能的瓶颈，而要解决这样的数据库瓶颈问题，“读写分离”和缓存往往都不合适，最适合的是什么呢？答案是数据库水平切分。
什么是数据库水平切分？
数据库水平切分，也是一种常见的数据库架构，是一种通过算法，将数据库进行分割的架构。一个水平切分集群中的每个数据库，通常称为一个“分片”。每一个分片中的数据没有重合，所有分片中的数据并集组成全部数据。
水平切分架构解决什么问题呢？
大部分的互联网业务，数据量都非常大，单库容量最容易成为瓶颈，当单库的容量成为了瓶颈，我们希望提高数据库的写性能，降低单库容量的话，就可以采用水平切分了。