实际工作中，大部分项目和业务都是读多写少

为了保证高可用性，提升读速度，一般会采用读写分离、一主多从的数据库架构

主从同步

但是主从同步是延时的，如果在写操作同步完成前发生了读操作，就会导致脏读，如何解决🧐

半同步复制

半同步复制

普通的主从同步是使用 MySQL 的异步复制，依靠二进制日志（binary log）进行

从 5.5 版本开始，MySQL 引入了半同步复制（semi-sync）：一个事务提交时，日志至少要保证有一个从接收到，那么它的提交才能继续

  1. 系统先对主库进行了一个写操作
  2. 等主从同步完成，写主库的请求才返回
  3. 读从库，读到最新的数据（如果读请求先完成，写请求后完成，读取到的是“当时”最新的数据）

这个方案的优点是原生功能，使用简单

在线加载插件安装：

mysql> install plugin rpl_semi_sync_master soname 'semisync_master.so';
mysql> install plugin rpl_semi_sync_slave soname 'semisync_slave.so';

写入配置文件：

[mysqld]
plugin-dir=/usr/local/mysql/lib/plugin
plugin-load="rpl_semi_sync_master:semisync_master.so;rpl_semi_sync_slave:semisync_slave.so"

缺点是主库的写请求时延会增长，吞吐量会降低

强制读主库

如果读写都到主库，就不会出现这种问题了。需要使用缓存来弥补缺失的读性能。

数据库中间件

  1. 所有的读写都走数据库中间件，通常情况下，写请求路由到主库，读请求路由到从库
  2. 记录所有路由到写库的 key，在经验主从同步时间窗口内，如果有读请求访问中间件，此时有可能从库还是旧数据，就把这个 key 上的读请求路由到主库
  3. 经验主从同步时间过完后，对应 key 的读请求继续路由到从库

ShardingSphere-JDBC

apache/shardingsphere 是当当应用框架 ddframe 中，从关系型数据库模块 dd-rdb 中分离出来的数据库水平分片框架

shardingsphere

  1. 以 jar 包形式提供服务

  2. 分片灵活，支持等号、BETWEEN、IN 等多维度分片

  3. SQL 解析，支持聚合、分组、排序、LIMIT、OR 等

Mycat

社区爱好者在阿里 Cobar 基础上进行二次开发，解决了 Cobar 的一些问题，且加入了新的功能

OJaPnt.jpg

  1. 遵守 MySQL 原生协议

  2. 基于心跳的自动故障切换

  3. 支持读写分离，支持主从

  4. 支持 SUM、COUNT、MAX 等聚合，支持跨库分页

  5. 支持服务降级

  6. 安全，IP 白名单、SQL 注入攻击拦截、prepare 预编译

Mycat

DBproxy

针对 Atlas 进行改进，形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件 DBProxy

  1. 读写分离

  2. 负载均衡

  3. slave 故障感知&摘除

  4. 连接池

  5. 自定义 SQL 拦截&过滤

  6. 流量分组&控制

  7. 监控状态

其它

  • Atlas：360 团队基于 MySQL Proxy 把 Lua 用 C 改写，在高并发下会挂掉

  • OneProxy：基于 MySQL 协议的数据库中间件。C 开发，专注于性能和稳定性。闭源

  • Vitess：Youtube 生产使用，架构复杂，使用改动大

  • Cobar：阿里 B2B 开发的关系型分布式系统，后面无人维护

想自主开发的话要看公司技术实力，时间人力成本都相当高

使用市场上的中间件也要注意信息安全

缓存记录写 key

最后说的这个方案总结了前三个方案的优缺点，就是用缓存记录库中操作的 key：

  • 写
  1. 某库的某 key 要进行写操作，把它记录到缓存里，设置好超时时间（比主从同步的时间大点）
  2. 进行写操作
  • 读
  1. 查询缓存，本次读操作的 key 是否在缓存里
  2. 缓存命中，将本次读操作路由给主库，查新数据
  3. 缓存未命中，依旧从库处理

这个方案成本低，付出的代价是在读写时都多了一步缓存操作