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01 | 基础架构:一条SQL查询语句是如何执行的?
02 | 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?
03 | 事务隔离:为什么你改了我还看不见?
04 | 深入浅出索引(上)
05 | 深入浅出索引(下)
06 | 全局锁和表锁 :给表加个字段怎么有这么多阻碍?
07 | 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?
08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的?
09 | 普通索引和唯一索引,应该怎么选择?
10 | MySQL为什么有时候会选错索引?
11 | 怎么给字符串字段加索引?
12 | 为什么我的MySQL会“抖”一下?
13 | 为什么表数据删掉一半,表文件大小不变?
14 | count(*)这么慢,我该怎么办?
15 | 答疑文章(一):日志和索引相关问题
16 | “order by”是怎么工作的?
17 | 如何正确地显示随机消息?
18 | 为什么这些SQL语句逻辑相同,性能却差异巨大?
19 | 为什么我只查一行的语句,也执行这么慢?
20 | 幻读是什么,幻读有什么问题?
21 | 为什么我只改一行的语句,锁这么多?
22 | MySQL有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法?
23 | MySQL是怎么保证数据不丢的?
24 | MySQL是怎么保证主备一致的?
25 | MySQL是怎么保证高可用的?
26 | 备库为什么会延迟好几个小时?
27 | 主库出问题了,从库怎么办?
28 | 读写分离有哪些坑?
29 | 如何判断一个数据库是不是出问题了?
30 | 答疑文章(二):用动态的观点看加锁
31 | 误删数据后除了跑路,还能怎么办?
32 | 为什么还有kill不掉的语句?
33 | 我查这么多数据,会不会把数据库内存打爆?
34 | 到底可不可以使用join?
35 | join语句怎么优化?
36 | 为什么临时表可以重名?
37 | 什么时候会使用内部临时表?
38 | 都说InnoDB好,那还要不要使用Memory引擎?
39 | 自增主键为什么不是连续的?
40 | insert语句的锁为什么这么多?
41 | 怎么最快地复制一张表?
42 | grant之后要跟着flush privileges吗?
43 | 要不要使用分区表?
44 | 答疑文章(三):说一说这些好问题
45 | 自增id用完怎么办?
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MySQL 实战 45 讲
小册名称:MySQL 实战 45 讲
### 28 | 读写分离有哪些坑? 在数据库架构设计中,读写分离是一种常见的优化手段,旨在通过分散数据库读操作和写操作的负载来提升系统性能。MySQL 数据库中实现读写分离通常涉及主从复制(Master-Slave Replication)机制,其中主库处理所有写操作,而一个或多个从库则处理读操作。然而,这一策略虽能显著提升系统吞吐量和响应速度,但同时也引入了一系列潜在的问题和挑战,即我们所说的“坑”。本章节将深入探讨读写分离实践中的几个关键陷阱及其应对策略。 #### 1. **数据一致性问题** **坑点描述**: 读写分离的核心挑战之一是确保数据的一致性。由于数据在主从服务器之间通过复制机制异步同步,因此在极端情况下(如网络延迟、主库故障等),从库的数据可能会落后于主库,导致读操作返回的数据不是最新的。 **应对策略**: - **半同步复制**:使用MySQL的半同步复制模式,确保事务在提交给客户端之前,至少有一个从库已经接收并记录了事务的日志,从而减少数据不一致的风险。 - **延迟容忍度评估**:根据业务对实时性的需求,合理评估并接受一定程度的数据延迟。 - **业务层逻辑处理**:在业务层增加逻辑,如通过版本号或时间戳等方式判断数据新旧,必要时向主库请求最新数据。 #### 2. **读写分离策略选择不当** **坑点描述**: 读写分离的策略包括基于SQL类型的读写分离(如所有SELECT语句到从库,其他到主库)和基于业务逻辑的读写分离。如果策略选择不当,可能导致某些高频写操作频繁访问主库,未能有效分散负载,或者频繁切换数据库连接,增加系统复杂性和开销。 **应对策略**: - **精细化路由**:根据业务场景和数据访问模式,设计更精细化的读写路由策略,比如基于热点数据的读写分离、按用户或会话级别的读写分离等。 - **动态调整**:利用监控和分析工具,实时监控数据库负载情况,动态调整读写分离策略,以应对业务变化。 #### 3. **主从同步延迟** **坑点描述**: 除了数据一致性问题外,主从同步延迟还可能直接影响业务逻辑的正确性。例如,在电商系统中,用户下单后立即查询订单状态,若此时从库数据未同步完成,可能导致用户看到错误的订单状态。 **应对策略**: - **优化复制配置**:调整复制相关参数,如`slave_parallel_workers`(并行复制线程数),提升复制效率。 - **监控与报警**:建立监控机制,实时监控主从同步状态,一旦延迟超过阈值立即报警,并视情况介入处理。 - **业务容错**:在业务层面设计容错机制,如重试机制或降级处理,当检测到数据可能不一致时,引导用户稍后重试或查看大致状态。 #### 4. **从库故障恢复与数据校验** **坑点描述**: 从库在读写分离架构中扮演着重要角色,但其稳定性和数据准确性往往被忽视。一旦从库出现故障,如硬件损坏、网络中断等,将直接影响读服务的可用性和数据的准确性。此外,长期运行的从库可能因各种原因(如复制错误)导致数据不一致。 **应对策略**: - **高可用架构**:为从库配置高可用架构,如使用MySQL Group Replication、ProxySQL等中间件实现从库的自动故障转移和恢复。 - **定期数据校验**:定期执行主从数据校验,如使用`pt-table-checksum`工具,确保从库数据的准确性。 - **快速恢复流程**:制定详细的从库故障恢复流程,包括故障识别、故障隔离、数据恢复和验证等步骤,确保快速恢复服务。 #### 5. **连接池与会话管理** **坑点描述**: 读写分离往往伴随着连接池和会话管理的复杂性增加。不同的数据库连接可能具有不同的属性(如字符集、事务隔离级别等),错误的连接管理可能导致性能下降或数据错误。 **应对策略**: - **连接池配置**:合理配置连接池参数,如最大连接数、连接超时时间等,确保既能满足业务需求,又不会因过多连接而耗尽资源。 - **会话管理**:在连接池中实施严格的会话管理策略,确保每次从连接池获取的连接都是符合当前业务需求的。 - **中间件支持**:利用如ShardingSphere、MyCat等数据库中间件,它们提供了更丰富的连接池和会话管理功能,能有效简化读写分离架构的复杂性。 #### 6. **业务逻辑复杂性增加** **坑点描述**: 读写分离的引入往往要求业务逻辑层进行相应调整,以适应不同的数据源。这可能导致业务逻辑变得更加复杂,难以维护和理解。 **应对策略**: - **抽象与封装**:通过抽象和封装数据库访问层,将读写分离的逻辑隐藏起来,对外提供统一的数据库访问接口。 - **代码规范与文档**:制定严格的代码规范,确保数据库访问逻辑的清晰和一致性。同时,加强文档编写,详细记录读写分离的设计思路和实现细节。 - **培训与知识传递**:定期组织技术培训和知识分享会,提升团队成员对读写分离架构的理解和掌握程度。 #### 结语 读写分离作为数据库架构优化的重要手段之一,在提高系统性能和可用性方面发挥着重要作用。然而,其背后隐藏的陷阱也不容忽视。通过深入理解读写分离的原理和潜在问题,并采取有效的应对策略,我们可以更好地利用这一技术,为业务系统提供稳定、高效的数据支持。在《MySQL 实战 45 讲》中,我们将继续探讨更多MySQL数据库优化与实战技巧,助力您打造高性能、高可用性的数据库系统。
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