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「涨薪秘籍」
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01|导读:以前因后果为脉络,串起网状知识体系
02|新的挑战:分布式系统是银弹吗?我看未必!
03|CAP 理论:分布式场景下我们真的只能三选二吗?
04|注册发现: AP 系统和 CP 系统哪个更合适?
05|负载均衡:从状态的角度重新思考负载均衡
06|配置中心:如何确保配置的强一致性呢?
07|分布式锁:所有的分布式锁都是错误的?
08|重试幂等:让程序 Exactly-once 很难吗?
09 | 雪崩(一):熔断,让故障自适应地恢复
10 | 雪崩(二):限流,抛弃超过设计容量的请求
11|雪崩(三):降级,无奈的丢车保帅之举
12|雪崩(四):扩容,没有用钱解决不了的问题
13|可观测性(一):如何监控一个复杂的分布式系统?
14|可观测性(二):如何设计一个高效的告警系统?
15|故障(一):预案管理竟然能让被动故障自动恢复?
16|故障(二):变更管理,解决主动故障的高效思维方式
17|分片(一):如何选择最适合的水平分片方式?
18|分片(二):垂直分片和混合分片的 trade-off
19|复制(一):主从复制从副本的数据可以读吗?
20|复制(二):多主复制的多主副本同时修改了怎么办?
21|复制(三):最早的数据复制方式竟然是无主复制?
22|事务(一):一致性,事务的集大成者
23|事务(二):原子性,对应用层提供的完美抽象
24|事务(三):隔离性,正确与性能之间权衡的艺术
25|事务(四):持久性,吃一碗粉就付一碗粉的钱
26|一致性与共识(一):数据一致性都有哪些级别?
27|一致性与共识(二):它们是鸡生蛋还是蛋生鸡?
28|一致性与共识(三):共识与事务之间道不明的关系
29|分布式计算技术的发展史:从单进程服务到 Service Mesh
30|分布式存储技术的发展史:从 ACID 到 NewSQL
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深入浅出分布式技术原理
小册名称:深入浅出分布式技术原理
### 19|复制(一):主从复制——从副本的数据可以读吗? 在深入探讨分布式系统的广阔领域中,复制(Replication)作为一项核心技术,扮演着确保数据可用性、持久性和一致性的关键角色。尤其在主从复制(Master-Slave Replication)架构下,数据的冗余存储与访问模式成为了提升系统性能和容错能力的基石。本章将聚焦于“主从复制”的基本概念,特别是围绕“从副本的数据是否可以读”这一问题展开详细分析,探讨其背后的原理、应用场景、挑战及解决方案。 #### 一、主从复制概述 主从复制是一种常见的数据复制技术,它通过将数据从一个主数据库(Master)实时或异步地复制到一个或多个从数据库(Slave)来实现数据的冗余存储。这种架构不仅提高了数据的可用性(通过从库提供读服务),还增强了系统的容错能力(主库故障时,可快速切换至从库)。此外,它还支持读写分离,有助于分散负载,提升系统整体性能。 #### 二、从副本的数据可读性分析 ##### 2.1 理论上的可行性 从技术层面看,从副本的数据当然是可读的。在主从复制架构中,从库接收并应用来自主库的数据变更(如INSERT、UPDATE、DELETE操作),以保持与主库数据的一致性(或最终一致性,取决于复制模式)。因此,一旦数据变更在从库上被成功应用,理论上就可以从这些从库读取最新的数据。 ##### 2.2 实际应用中的考量 然而,在实际应用中,是否选择从从库读取数据,取决于多个因素的综合考量: 1. **数据一致性需求**: - **强一致性**:如果应用要求严格的数据一致性,即读操作必须返回最新写入的数据,那么直接从从库读取可能不满足要求,因为网络延迟、复制延迟等因素可能导致从库数据与主库数据存在短暂的不一致。 - **最终一致性**:对于可以接受一定时间窗口内数据不一致性的场景,从从库读取是一个合理的选择,可以有效减轻主库压力,提升系统读性能。 2. **系统架构与负载均衡**: - 在读写分离的架构中,通常会将读请求路由到从库,以分担主库的压力。这种方式能够显著提高系统的读吞吐量和整体性能。 - 负载均衡策略的设计也至关重要,需要确保读请求能够均匀分布到各个从库,避免单一从库成为热点。 3. **故障恢复与容错**: - 当主库发生故障时,能够快速将从库提升为主库,保证服务的连续性。此时,从库的数据可读性直接决定了服务能否无缝切换。 - 复制延迟和复制错误也是需要考虑的因素,它们可能影响从库数据的准确性和可用性。 #### 三、实现从副本读取的策略 ##### 3.1 读写分离中间件 为了实现读写分离,通常会引入专门的中间件(如ProxySQL、MaxScale、MySQL Router等)或数据库自带的读写分离功能。这些中间件负责接收客户端的SQL请求,根据请求类型(读或写)将其路由到相应的数据库实例。对于读请求,它们会将其转发到一个或多个从库,从而实现负载均衡和读性能的提升。 ##### 3.2 复制模式的选择 - **同步复制**:在这种模式下,主库的操作必须等待所有从库确认接收并应用更改后才能继续,保证了强一致性,但牺牲了可用性和性能。 - **异步复制**:主库操作完成后即可继续,无需等待从库确认,提高了性能和可用性,但存在数据不一致的风险。 - **半同步复制**:介于同步和异步之间,主库操作需要等待至少一个从库确认接收更改,是一种折中方案。 根据应用的具体需求选择合适的复制模式,对于实现从副本读取至关重要。 ##### 3.3 监控与调优 - **监控复制延迟**:定期监控主从之间的复制延迟,及时发现并解决潜在问题,确保从库数据的时效性。 - **性能调优**:通过调整从库的配置参数(如缓存大小、并发连接数等),优化从库的性能,提高读请求的响应速度。 - **故障演练与恢复计划**:定期进行故障演练,验证从库提升为主库的流程是否顺畅,制定详细的恢复计划以应对可能的故障情况。 #### 四、挑战与解决方案 ##### 4.1 数据一致性问题 - **解决方案**:采用半同步或同步复制模式减少数据不一致的风险;通过设计合理的读重试机制,当从库数据不一致时,尝试从其他从库或主库读取。 ##### 4.2 复制延迟 - **解决方案**:优化网络配置,减少数据传输延迟;调整从库性能参数,提高数据处理能力;在必要时,可以考虑增加从库数量以分散负载。 ##### 4.3 复制错误 - **解决方案**:建立有效的错误检测和恢复机制,如通过监控工具实时检测复制错误,并自动或手动介入解决;定期验证从库数据的完整性和准确性。 #### 五、总结 主从复制作为分布式系统中数据复制的重要机制,为提升系统可用性、持久性和性能提供了有力支持。从副本的数据在理论上是可读的,但在实际应用中,是否选择从从库读取数据需根据应用的具体需求、数据一致性要求、系统架构及性能考量等多方面因素综合决定。通过合理的架构设计、复制模式选择、中间件应用以及持续的监控与调优,可以最大化地发挥主从复制的优势,为分布式系统提供稳定、高效的数据服务。
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