作者：尜尜人物

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一、資料庫架構原則

1. 高可用

2. 高效能

3. 一致性

4. 擴充套件性

二、常見的架構方案

方案一：主備架構，只有主庫提供讀寫服務，備庫冗餘作故障轉移用

1. jdbc:mysql://vip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用，主庫掛了，keepalive（只是一種工具）會自動切換到備庫。這個過程對業務層是透明的，無需修改程式碼或配置。 

2、高效能分析：讀寫都操作主庫，很容易產生瓶頸。大部分網際網路應用讀多寫少，讀會先成為瓶頸，進而影響寫效能。另外，備庫只是單純的備份，資源利用率50%，這點方案二可解決。 

3、一致性分析：讀寫都操作主庫，不存在資料一致性問題。 

4、擴充套件性分析：無法透過加從庫來擴充套件讀效能，進而提高整體效能。 

5、可落地分析：兩點影響落地使用。第一，效能一般，這點可以透過建立高效的索引和引入快取來增加讀效能，進而提高效能。這也是通用的方案。第二，擴充套件性差，這點可以透過分庫分表來擴充套件。

方案二：雙主架構，兩個主庫同時提供服務，負載均衡

1. jdbc:mysql://vip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用，一個主庫掛了，不影響另一臺主庫提供服務。這個過程對業務層是透明的，無需修改程式碼或配置。 

2、高效能分析：讀寫效能相比於方案一都得到提升，提升一倍。

3、一致性分析：存在資料一致性問題。請看，一致性解決方案。 

4、擴充套件性分析：當然可以擴充套件成三主迴圈，但筆者不建議（會多一層資料同步，這樣同步的時間會更長）。如果非得在資料庫架構層面擴充套件的話，擴充套件為方案四。 

5、可落地分析：兩點影響落地使用。第一，資料一致性問題，一致性解決方案可解決問題。第二，主鍵衝突問題，ID統一地由分散式ID生成服務來生成可解決問題。

方案三：主從架構，一主多從，讀寫分離

1. jdbc:mysql://master-ip:3306/xxdb

2. jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb

3. jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb

1、高可用分析：主庫單點，從庫高可用。一旦主庫掛了，寫服務也就無法提供。 

2、高效能分析：大部分網際網路應用讀多寫少，讀會先成為瓶頸，進而影響整體效能。讀的效能提高了，整體效能也提高了。另外，主庫可以不用索引，線上從庫和線下從庫也可以建立不同的索引（線上從庫如果有多個還是要建立相同的索引，不然得不償失；線下從庫是平時開發人員排查線上問題時查的庫，可以建更多的索引）。 

3、一致性分析：存在資料一致性問題。請看，一致性解決方案。 

4、擴充套件性分析：可以透過加從庫來擴充套件讀效能，進而提高整體效能。（帶來的問題是，從庫越多需要從主庫拉取binlog日誌的端就越多，進而影響主庫的效能，並且資料同步完成的時間也會更長） 

5、可落地分析：兩點影響落地使用。第一，資料一致性問題，一致性解決方案可解決問題。第二，主庫單點問題，筆者暫時沒想到很好的解決方案。

註：思考一個問題，一臺從庫掛了會怎樣？讀寫分離之讀的負載均衡策略怎麼容錯？

方案四：雙主+主從架構，看似完美的方案

1. jdbc:mysql://vip:3306/xxdb

2. jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb

3. jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用。 

2、高效能分析：高效能。 

3、一致性分析：存在資料一致性問題。請看，一致性解決方案 。

4、擴充套件性分析：可以透過加從庫來擴充套件讀效能，進而提高整體效能。（帶來的問題同方案二） 

5、可落地分析：同方案二，但資料同步又多了一層，資料延遲更嚴重。

三、一致性解決方案

第一類：主庫和從庫一致性解決方案

註：圖中圈出的是資料同步的地方，資料同步（從庫從主庫拉取binlog日誌，再執行一遍）是需要時間的，這個同步時間內主庫和從庫的資料會存在不一致的情況。如果同步過程中有讀請求，那麼讀到的就是從庫中的老資料。如下圖。

既然知道了資料不一致性產生的原因，有下麵幾個解決方案供參考：

1、直接忽略，如果業務允許延時存在，那麼就不去管它。 

2、強制讀主，採用主備架構方案，讀寫都走主庫。用快取來擴充套件資料庫讀效能 。有一點需要知道：如果快取掛了，可能會產生雪崩現象，不過一般分散式快取都是高可用的。

3、選擇讀主，寫操作時根據庫+表+業務特徵生成一個key放到Cache裡並設定超時時間（大於等於主從資料同步時間）。讀請求時，同樣的方式生成key先去查Cache，再判斷是否命中。若命中，則讀主庫，否則讀從庫。代價是多了一次快取讀寫，基本可以忽略。

4、半同步複製，等主從同步完成，寫請求才傳回。就是大家常說的“半同步複製”semi-sync。這可以利用資料庫原生功能，實現比較簡單。代價是寫請求時延增長，吞吐量降低。 

5、資料庫中介軟體，引入開源（mycat等）或自研的資料庫中間層。個人理解，思路同選擇讀主。資料庫中介軟體的成本比較高，並且還多引入了一層。**

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第二類：DB和快取一致性解決方案

先來看一下常用的快取使用方式：

第一步：淘汰快取；

第二步：寫入資料庫；

第三步：讀取快取？傳回：讀取資料庫；

第四步：讀取資料庫後寫入快取。

註：如果按照這種方式，圖一，不會產生DB和快取不一致問題；圖二，會產生DB和快取不一致問題，即4.read先於3.sync執行。如果不做處理，快取裡的資料可能一直是臟資料。解決方式如下：

註：設定快取時，一定要加上有效時間，以防延時淘汰快取失敗的情況！

四、個人的一些見解

1、架構演變

1、架構演變一：方案一 -> 方案一+分庫分表 -> 方案二+分庫分表 -> 方案四+分庫分表； 

2、架構演變二：方案一 -> 方案一+分庫分表 -> 方案三+分庫分表 -> 方案四+分庫分表； 

3、架構演變三：方案一 -> 方案二 -> 方案四 -> 方案四+分庫分表； 

4、架構演變四：方案一 -> 方案三 -> 方案四 -> 方案四+分庫分表；

2、個人見解

1、加快取和索引是通用的提升資料庫效能的方式； 

2、分庫分錶帶來的好處是巨大的，但同樣也會帶來一些問題，詳見前日推文。

3、不管是主備+分庫分表還是主從+讀寫分離+分庫分表，都要考慮具體的業務場景。絕大部分的資料庫架構還是採用方案一和方案一+分庫分表，只有極少部分用方案三+讀寫分離+分庫分表。另外，阿裡雲提供的資料庫雲服務也都是主備方案，要想主從+讀寫分離需要二次架構。 

4、記住一句話：不考慮業務場景的架構都是耍流氓。