本文我们来探讨读写分离如何在业务中落地。
读写分离是业务开发中常用的技术手段,在面试中也是热点问题,今天我们要讲的是在什么业务场景下需要读写分离,读写分离实现的机制,以及实际生产中应用读写分离要注意的问题。
互联网大部分业务场景都是读多写少的,对于电商等典型业务,读和写的请求对比可能差了不止一个数量级。为了不让数据库的读成为业务瓶颈,同时也为了保证写库的成功率,一般会采用读写分离的技术来保证。
读写分离顾名思义,就是分离读库和写库操作,从 CRUD 的角度,主数据库处理新增、修改、删除等事务性操作,而从数据库处理 SELECT 查询操作。具体的实现上,可以有一主一从,一个主库配置一个从库;也可以一主多从,也就是一个主库,但是配置多个从库,读操作通过多个从库进行,支撑更高的读并发压力。
读写分离的实现是把访问的压力从主库转移到从库,特别在单机数据库无法支撑并发读写,并且业务请求大部分为读操作的情况下。如果业务特点是写多读少,比如一些需要动态更新的业务场景,应用读写分离就不合适了,由于 MySQL InnoDB 等关系型数据库对事务的支持,使得写性能不会太高,一般会选择更高性能的 NoSQL 等存储来实现。
读写分离是基于主从复制架构实现的,下面介绍一下 MySQL 中的主从复制技术。
MySQL InnoDB 引擎的主从复制,是通过二进制日志 binlog 来实现。除了数据查询语句 select 以外,binlog 日志记录了其他各类数据写入操作,包括 DDL 和 DML 语句。
binlog 有三种格式:Statement、Row 及 Mixed。
在 Statement 格式中,binlog 会记录每一条修改数据的 SQL 操作,从库拿到后在本地进行回放就可以了。
Row 格式以行为维度,记录每一行数据修改的细节,不记录执行 SQL 语句的上下文相关的信息,仅记录行数据的修改。假设有一个批量更新操作,会以行记录的形式来保存二进制文件,这样可能会产生大量的日志内容。
Mixed 格式,就是 Statement 与 Row 的结合,在这种方式下,不同的 SQL 操作会区别对待。比如一般的数据操作使用 row 格式保存,有些表结构的变更语句,使用 statement 来记录。
MySQL 主从复制过程如下图所示:
分布式系统通过主从复制实现读写分离,解决了读和写操作的性能瓶颈问题,但同时也增加了整体的复杂性。我们看一下引入主从复制后,额外需要注意哪些问题。
由于主库和从库是两个不同的数据源,主从复制过程会存在一个延时,当主库有数据写入之后,同时写入 binlog 日志文件中,然后从库通过 binlog 文件同步数据,由于需要额外执行日志同步和写入操作,这期间会有一定时间的延迟。特别是在高并发场景下,刚写入主库的数据是不能马上在从库读取的,要等待几十毫秒或者上百毫秒以后才可以。
在某些对一致性要求较高的业务场景中,这种主从导致的延迟会引起一些业务问题,比如订单支付,付款已经完成,主库数据更新了,从库还没有,这时候去从库读数据,会出现订单未支付的情况,在业务中是不能接受的。
为了解决主从同步延迟的问题,通常有以下几个方法。
在开发中有部分业务需要写库后实时读数据,这一类操作通常可以通过强制读主库来解决。
对一致性不敏感的业务,比如电商中的订单评论、个人信息等可以进行读写分离,对一致性要求比较高的业务,比如金融支付,不进行读写分离,避免延迟导致的问题。
假设在数据库主从同步时,主库宕机,并且数据还没有同步到从库,就会出现数据丢失和不一致的情况,虽然这是一个极端场景,一般不会发生,但是 MySQL 在设计时还是考虑到了。
MySQL 数据库主从复制有异步复制、半同步复制和全同步复制的方式。
异步复制模式下,主库在接受并处理客户端的写入请求时,直接返回执行结果,不关心从库同步是否成功,这样就会存在上面说的问题,主库崩溃以后,可能有部分操作没有同步到从库,出现数据丢失问题。
在半同步复制模式下,主库需要等待至少一个从库完成同步之后,才完成写操作。主库在执行完客户端提交的事务后,从库将日志写入自己本地的 relay log 之后,会返回一个响应结果给主库,主库确认从库已经同步完成,才会结束本次写操作。相对于异步复制,半同步复制提高了数据的安全性,避免了主库崩溃出现的数据丢失,但是同时也增加了主库写操作的耗时。
全同步复制指的是在多从库的情况下,当主库执行完一个事务,需要等待所有的从库都同步完成以后,才完成本次写操作。全同步复制需要等待所有从库执行完对应的事务,所以整体性能是最差的。
今天分享了读写分离的业务场景,MySQL 的主从复制技术,包括 binlog 的应用、主从复制的延时问题、数据库同步的不同机制等。
读写分离只是分布式性能优化的一个手段,不是任何读性能瓶颈都需要使用读写分离,除了读写分离,还可以进行分库分表,以及利用缓存,文件索引等 NoSQL 数据库来提高性能,这些内容在后面的课时中会讲到。