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數據庫讀寫分離架構,為什么我不喜歡

2018-01-10 17:10:12 架構師之路  點擊量: 評論 (0)
RD:單庫數據量太大,數據庫扛不住了,我要申請一個數據庫從庫,讀寫分離。DBA:數據量多少?RD:5000w左右。DBA:讀寫吞吐量呢?RD:讀QPS
RD:單庫數據量太大,數據庫扛不住了,我要申請一個數據庫從庫,讀寫分離。

DBA:數據量多少?

RD:5000w左右。

DBA:讀寫吞吐量呢?

RD:讀QPS約200,寫QPS約30左右。

 

上周在公司聽到兩個技術同學討論,感覺對讀寫分離解決什么問題沒有弄清楚,有些奔潰。

 

另,對于互聯網某些業務場景,并不是很喜歡數據庫讀寫分離架構,一些淺見見文末。

 

一、讀寫分離

什么是數據庫讀寫分離?

 

答:一主多從,讀寫分離,主動同步,是一種常見的數據庫架構,一般來說:

  • 主庫,提供數據庫寫服務

  • 從庫,提供數據庫讀服務

  • 主從之間,通過某種機制同步數據,例如mysql的binlog

一個組從同步集群通常稱為一個“分組”

 

分組架構究竟解決什么問題?

答:大部分互聯網業務讀多寫少,數據庫的讀往往最先成為性能瓶頸,如果希望:

  • 線性提升數據庫讀性能

  • 通過消除讀寫鎖沖突提升數據庫寫性能

此時可以使用分組架構。

 

一句話,分組主要解決“數據庫讀性能瓶頸”問題,在數據庫扛不住讀的時候,通常讀寫分離,通過增加從庫線性提升系統讀性能。

 

二、水平切分

什么是數據庫水平切分?

 

答:水平切分,也是一種常見的數據庫架構,一般來說:

  • 每個數據庫之間沒有數據重合,沒有類似binlog同步的關聯

  • 所有數據并集,組成全部數據

  • 會用算法,來完成數據分割,例如“取模”

一個水平切分集群中的每一個數據庫,通常稱為一個“分片”

 

水平切分架構究竟解決什么問題?

答:大部分互聯網業務數據量很大,單庫容量容易成為瓶頸,如果希望:

  • 線性降低單庫數據容量

  • 線性提升數據庫寫性能

此時可以使用水平切分架構。

 

一句話總結,水平切分主要解決“數據庫數據量大”問題,在數據庫容量扛不住的時候,通常水平切分。

 

三、為什么不喜歡讀寫分離

對于互聯網大數據量,高并發量,高可用要求高,一致性要求高,前端面向用戶的業務場景,如果數據庫讀寫分離:

  • 數據庫連接池需要區分:讀連接池,寫連接池

  • 如果要保證讀高可用,讀連接池要實現故障自動轉移

  • 有潛在的主庫從庫一致性問題

 

  • 如果面臨的是“讀性能瓶頸”問題,增加緩存可能來得更直接,更容易一點

  • 關于成本,從庫的成本比緩存高不少

  • 對于云上的架構,以阿里云為例,主庫提供高可用服務,從庫不提供高可用服務

 

所以,上述業務場景下,樓主建議使用緩存架構來加強系統讀性能,替代數據庫主從分離架構。

 

當然,使用緩存架構的潛在問題:如果緩存掛了,流量全部壓到數據庫上,數據庫會雪崩。不過幸好,云上的緩存一般都提供高可用的服務。

 

四、總結

  • 讀寫分離,解決“數據庫讀性能瓶頸”問題

  • 水平切分,解決“數據庫數據量大”問題

  • 對于互聯網大數據量,高并發量,高可用要求高,一致性要求高,前端面向用戶的業務場景,微服務緩存架構,可能比數據庫讀寫分離架構更合適

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責任編輯:售電衡衡

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