數據庫負載問題的架構思路

 

一：數據庫瓶頸的出現

　　隨着數據庫負載的增大，對數據庫讀寫性能的要求成爲瓶頸。

　　通常狀況下，用戶對數據庫的操做，70%是讀，30%是寫，所以數據庫的性能瓶頸大多出如今讀上，想辦法提升讀取速度也是解決數據庫瓶頸的第一手段。

　

二：數據庫調優

　　通常狀況下，不少性能問題不是真的由於硬件形成的，而是開發階段過於追求開發效率，致使索引沒建好、sql語句沒寫好或者循環嵌套查詢等。

　　所以，當出現系統性能問題時，應該第一時間檢查代碼，進行優化。

 

三：緩存

　　咱們通常採用緩存中間件進行嘗試，利用redis或memcache集羣來承擔大部分的數據讀取任務。

　　通常狀況下，到這一步已經足以知足大部分中小型項目的讀取需求了。

　　注意：緩存方案僅適用於對一致性沒有強要求的業務場景，對於傳統企業ERP系統等流程環節緊密相扣的狀況，不適用。

四：讀寫分離

　　對數據庫進行「一主多從」的架構模式進行部署，將寫操做集中在主數據庫，讀操做分派到從數據庫上進行。

　　數據庫讀寫分離的實現有多種：在代碼中本身實現算法進行分派，或者使用Mycat、Atlas等中間件進行分派，或者在數據庫主從部署時數據庫自己就提供此特性。

　　注意：主從數據庫之間的備份存在必定延遲，所以對於業務流程緊密關聯的場景下也不適應，對於傳統ERP系統，能夠將報表、BI分析等業務功能進行讀寫分離，可是生產業務單據仍是要在主數據庫進行操做。

　　代碼實現讀寫分離：http://www.javashuo.com/article/p-ryharzaw-k.html

　　Atlas實現讀寫分離：https://blog.csdn.net/weixin_41488238/article/details/80196108

 　　ProxySQL實現讀寫分離：https://blog.csdn.net/jolly10/article/details/80391404

　　Mycat實現讀寫分離：http://www.javashuo.com/article/p-wjnaiybn-bw.html

 

 五：分庫分表

　　面對 寫操做密集型 系統，單純的主從備份讀寫分離並無解決 寫操做 形成的性能問題。

　　此時須要進行分庫分表。

 

六：集羣

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