想用數據庫“讀寫分離” 請先明白“讀寫分離”解決什麼問題

有一些技術同學可能對於“讀寫分離”瞭解不多,認爲數據庫的負載問題都可以使用“讀寫分離”來解決。

 

這其實是一個非常大的誤區,我們要用“讀寫分離”,首先應該明白“讀寫分離”是用來解決什麼樣的問題的,而不是僅僅會用這個技術。

什麼是讀寫分離?

其實就是將數據庫分爲了主從庫,一個主庫用於寫數據,多個從庫完成讀數據的操作,主從庫之間通過某種機制進行數據的同步,是一種常見的數據庫架構。

一個組從同步集羣,通常被稱爲是一個“分組”。

 

數據庫分組架構解決什麼問題?

大多數互聯網業務,往往讀多寫少,這時候,數據庫的讀會首先稱爲數據庫的瓶頸,這時,如果我們希望能夠線性的提升數據庫的讀性能,消除讀寫鎖衝突從而提升數據庫的寫性能,那麼就可以使用“分組架構”(讀寫分離架構)。

用一句話概括,讀寫分離是用來解決數據庫的讀性能瓶頸的。

 

但是,不是任何讀性能瓶頸都需要使用讀寫分離,我們還可以有其他解決方案。

在互聯網的應用場景中,常常數據量大、併發量高、高可用要求高、一致性要求高,如果使用“讀寫分離”,就需要注意這些問題:

數據庫連接池要進行區分,哪些是讀連接池,哪個是寫連接池,研發的難度會增加;爲了保證高可用,讀連接池要能夠實現故障自動轉移;主從的一致性問題需要考慮。在這麼多的問題需要考慮的情況下,如果我們僅僅是爲了解決“數據庫讀的瓶頸問題”,爲什麼不選擇使用緩存呢?

爲什麼用緩存

緩存,也是互聯網中常常使用到的一種架構方式,同“讀寫分離”不同,讀寫分離是通過多個讀庫,分攤了數據庫讀的壓力,而存儲則是通過緩存的使用,減少了數據庫讀的壓力。他們沒有誰替代誰的說法,但是,如果在緩存的讀寫分離進行二選一時,還是應該首先考慮緩存。

 

爲什麼呢?

緩存的使用成本要比從庫少非常多;緩存的開發比較容易,大部分的讀操作都可以先去緩存,找不到的再滲透到數據庫。當然,如果我們已經運用了緩存,但是讀依舊還是瓶頸時,就可以選擇“讀寫分離”架構了。簡單來說,我們可以將讀寫分離看做是緩存都解決不了時的一種解決方案。

當然,緩存也不是沒有缺點的

對於緩存,我們必須要考慮的就是高可用,不然,如果緩存一旦掛了,所有的流量都同時聚集到了數據庫上,那麼數據庫是肯定會掛掉的。

 

對於常見的數據庫瓶頸是什麼呢?

其實是數據容量的瓶頸。例如訂單表,數據量只增不減,歷史數據又必須要留存,非常容易成爲性能的瓶頸,而要解決這樣的數據庫瓶頸問題,“讀寫分離”和緩存往往都不合適,最適合的是什麼呢?

 

數據庫水平切分

什麼是數據庫水平切分?

數據庫水平切分,也是一種常見的數據庫架構,是一種通過算法,將數據庫進行分割的架構。一個水平切分集羣中的每個數據庫,通常稱爲一個“分片”。每一個分片中的數據沒有重合,所有分片中的數據並集組成全部數據。

 

水平切分架構解決什麼問題呢?

大部分的互聯網業務,數據量都非常大,單庫容量最容易成爲瓶頸,當單庫的容量成爲了瓶頸,我們希望提高數據庫的寫性能,降低單庫容量的話,就可以採用水平切分了。

而有少部分程序員,會沒有分析數據庫的性能瓶頸是什麼,就貿貿然的使用“讀寫分離”,殊不知“水平切分”纔是正道。

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