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《我是如何一步步讓公司的MySQL支撐億級流量的》
JavaEdge1 主從讀寫分離大部分互聯網業務都是讀多寫少，因此優先考慮DB如何支撐更高查詢數，首先就需要區分讀、寫流量，這才方便針對讀流量單獨擴展，即主從讀寫分離。若前端流量突增導致從庫負載過高，DBA會優先做個從庫擴容上去，這樣對DB的讀流量就會落到多個從庫，每個從庫的負載就降了下來，然後開發再盡力將流量擋在DB層之上。Cache V.S MySQL讀寫分離 由於從開發和維護的難度考慮，引入緩存會引入複雜度，要考慮緩存數據一致性，穿透，防雪崩等問題，並且也多維護一類組件。所以推薦優先采用讀寫分離，扛不住了再使用Cache。1.1 core主從讀寫分離一般將一個DB的數據拷貝為一或多份，並且寫入到其它的DB服務器中：原始DB為主庫，負責數據寫入拷貝目標DB為從庫，負責數據查詢所以主從讀寫分離的關鍵：數據的拷貝 即主從複制屏蔽主從分離帶來的訪問DB方式的變化 讓開發人員使用感覺依舊在使用單一DB2 主從複制MySQL的主從複制依賴於binlog，即記錄MySQL上的所有變化並以二進制形式保存在磁盤上二進制日志文件。主從複制就是將binlog中的數據從主庫傳輸到從庫，一般異步：主庫操作不會等待binlog同步完成。2.1 主從複制的過程從庫在連接到主節點時會創建一個I/O線程，以請求主庫更新的binlog，並把接收到的binlog寫入relay log文件，主庫也會創建一個log dump線程發送binlog給從庫從庫還會創建一個SQL線程，讀relay log，並在從庫中做回放，最終實現主從的一致性使用獨立的log dump線程是異步，避免影響主庫的主體更新流程，而從庫在接收到信息後並不是寫入從庫的存儲，是寫入一個relay log，這是為避免寫入從庫實際存儲會比較耗時，最終造成從庫和主庫延遲變長。主從異步複制的過程
基於性能考慮，主庫寫入流程並沒有等待主從同步完成就返回結果，極端情況下，比如主庫上binlog還沒來得及落盤，就發生磁盤損壞或機器掉電，導致binlog丟失，主從數據不一致。不過概率很低，可容忍。主庫宕機後，binlog丟失導致的主從數據不一致也只能手動恢複。主從複制後，即可：在寫入時只寫主庫在讀數據時只讀從庫這樣即使寫請求會鎖表或鎖記錄，也不會影響讀請求執行。高並發下，可部署多個從庫共同承擔讀流量，即一主多從支撐高並發讀。從庫也能當成個備庫，以避免主庫故障導致數據丟失。那無限制地增加從庫就能支撐更高並發嗎？ NO！從庫越多，從庫連接上來的I/O線程越多，主庫也要創建同樣多log dump線程處理複制的請求，對於主庫資源消耗較高，同時受限於主庫的網絡帶寬，所以一般一個主庫最多掛3～5個從庫。2.2 主從複制的副作用比如發朋友圈這一操作，就存在數據的：同步操作 如更新DB異步操作 如將朋友圈內容同步給審核系統所以更新完主庫後，會將朋友圈ID寫入MQ，由Consumer依據ID在從庫獲取朋友圈信息再發給審核系統。 此時若主從DB存在延遲，會導致在從庫取不到朋友圈信息，出現異常！主從延遲對業務的影響示意圖
2.3 避免主從複制的延遲這咋辦呢？其實解決方案有很多，核心思想都是 盡量不去從庫查詢數據。因此針對上述案例，就有如下方案：2.3.1 數據冗餘可在發MQ時，不止發送朋友圈ID，而是發給Consumer需要的所有朋友圈信息，避免從DB重新查詢數據。推薦該方案，因為足夠簡單，不過可能造成單條消息較大，從而增加消息發送的帶寬和時間。2.3.2 使用Cache在同步寫DB的同時，把朋友圈數據寫Cache，這樣Consumer在獲取朋友圈信息時，優先查詢Cache，這也能保證數據一致性。該方案適合新增數據的場景。若是在更新數據場景下，先更新Cache可能導致數據不一致。比如兩個線程同時更新數據：線程A把Cache數據更新為1另一個線程B把Cache數據更新為2然後線程B又更新DB數據為2線程A再更新DB數據為1最終DB值（1）和Cache值（2）不一致！2.3.3 查詢主庫可以在Consumer中不查詢從庫，而改為查詢主庫。使用要慎重，要明確查詢的量級不會很大，是在主庫的可承受範圍之內，否則會對主庫造成較大壓力。若非萬不得已，不要使用該方案。因為要提供一個查詢主庫的接口，很難保證其他人不濫用該方法。主從同步延遲也是排查問題時容易忽略。 有時會遇到從DB獲取不到信息的詭異問題，會糾結代碼中是否有一些邏輯把之前寫入內容刪除了，但發現過段時間再去查詢時又能讀到數據，這基本就是主從延遲問題。 所以，一般把從庫落後的時間作為一個重點DB指標，做監控和報警，正常時間在ms級，達到s級就要告警。主從的延遲時間預警，那如何通過哪個數據庫中的哪個指標來判別？ 在從從庫中，通過監控show slave statusG命令輸出的Seconds_Behind_Master參數的值判斷，是否有發生主從延時。 這個參數值是通過比較sql_thread執行的event的timestamp和io_thread複制好的 event的timestamp(簡寫為ts)進行比較，而得到的這麼一個差值。 但如果複制同步主庫bin_log日志的io_thread線程負載過高，則Seconds_Behind_Master一直為0，即無法預警，通過Seconds_Behind_Master這個值來判斷延遲是不夠准確。其實還可以通過比對master和slave的binlog位置。3 如何訪問DB使用主從複制將數據複制到多個節點，也實現了DB的讀寫分離，這時，對DB的使用也發生了變化：以前只需使用一個DB地址現在需使用一個主庫地址，多個從庫地址，且需區分寫入操作和查詢操作，再結合“分庫分表”，複雜度大大提升。為降低實現的複雜度，業界湧現了很多DB中間件解決DB的訪問問題，大致分為：3.1 應用程序內部如TDDL（ Taobao Distributed Data Layer），以代碼形式內嵌運行在應用程序內部。可看成是一種數據源代理，它的配置管理多個數據源，每個數據源對應一個DB，可能是主庫或從庫。 當有一個DB請求時，中間件將SQL語句發給某個指定數據源，然後返回處理結果。優點簡單易用，部署成本低，因為植入應用程序內部，與程序一同運行，適合運維較弱的小團隊。缺點缺乏多語言支持，都是Java語言開發的，無法支持其他的語言。版本升級也依賴使用方的更新。3.2 獨立部署的代理層方案如Mycat、Atlas、DBProxy。這類中間件部署在獨立服務器，業務代碼如同在使用單一DB，實際上它內部管理著很多的數據源，當有DB請求時，它會對SQL語句做必要的改寫，然後發往指定數據源。優點一般使用標准MySQL通信協議，所以可支持多種語言獨立部署，所以方便維護升級，適合有運維能力的大中型團隊缺點所有的SQL語句都需要跨兩次網絡：從應用到代理層和從代理層到數據源，所以在性能上會有一些損耗。4 總結可以把主從複制引申為存儲節點之間互相複制存儲數據的技術，可以實現數據冗餘，以達到備份和提升橫向擴展能力。使用主從複制時，需考慮：主從的一致性和寫入性能的權衡 若保證所有從節點都寫入成功，則寫性能一定受影響；若只寫主節點就返回成功，則從節點就可能出現數據同步失敗，導致主從不一致。互聯網項目，一般優先考慮性能而非數據的強一致性主從的延遲 會導致很多詭異的讀取不到數據的問題很多實際案例：Redis通過主從複制實現讀寫分離Elasticsearch中存儲的索引分片也可被複制到多個節點寫入到HDFS中，文件也會被複制到多個DataNode中不同組件對於複制的一致性、延遲要求不同，采用的方案也不同，但設計思想是相通的。FAQ若大量訂單，通過userId hash到不同庫，對前台用戶訂單查詢有利，但後台系統頁面需查看全部訂單且排序，SQL執行就很慢。這該怎麼辦呢？由於後台系統不能直接查詢分庫分表的數據，可考慮將數據同步至一個單獨的後台庫或同步至ES。
《我是如何一步步讓公司的MySQL支撐億級流量的》完，請繼續朗讀精采文章。
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