什么是读写分离?

读写分离就是将数据库分为主库和从库，一个主库专用于写入数据，一个或多个从库用于读数据。主库和从库通过某种机制进行数据的同步。

读写分离能解决什么问题？

在互联网应用中，对数据库的操作普遍存在的问题是写少读多，数据的读取是性能瓶颈。通过引入从库，分担数据库读的压力，提升应用的并发访问能力。总结一下，读写分离解决的是数据库的读性能问题。

典型的应用场景：

主从库差异化的性能优化

• 主从库采用不同的数据库引擎。Innodb是支持事务的，适合作为写库；而读库不需要事务，可使用MyISAM。
• 主从库创建不同的索引。索引对可以提示读的性能，却会降低写的性能。可以在从库上创建差异化的索引，提升读性能。
• 主从库差异性的参数优化。

线上库和分析库的分离

很多互联网应用，一方面要在线上对客户提高可用的服务，另一方面也要满足线下运营部门的功能需求。线上的特点是查询简单、并发高；线下的特点是查询复杂、并发低。如果运营部门的查询需求，和线上应用一个从库，一些复杂的查询，就可能导致数据库的雪崩效应。针对这样的应用场景，提供两个从库，一个服务于线上，一个服务于线下，并根据不同的应用场景，做相应的优化。

延时备份

一般的做法是，创建一个延时从库，如果某个不小心的程序员，执行了一个删除命令，发现问题后，立即切断延时从库的同步，并且切换成主库，这样就能快速的恢复应用了。延时备份主要解决的是在发生故障的时候，能够快速恢复服务，并且尽量减少客户数据的丢失。

数据同步的原理是什么？

• step1：主库的数据变动，逐条保存到binlog日志文件中。
• step2：从库的IO线程，读取主库的binlog日志文件，把binlog写入从库的relaylog日志文件中。
• step3：从库的SQL线程，读取已经同步过来的relaylog，逐条执行binlog，完成数据的同步。

从这个过程中可以看出，同步是异步的，即使网络的延迟非常小，主从库的同步无法避免延迟。另外，从库不能主动的去修改，只能从主库同步。

如何解决主从延迟?

正常的延迟应保持在100ms以内，20ms左右是比较理想的。但是，程序员用到主从库，心里就要有个意识，延迟随时可能发生，甚至会非常严重，在程序设计与开发的时候，要考虑到这个因素。

场景1：写后立即读。在一个请求中，写入数据后，立即数据库中读取数据。这种读的场景，写入和读取的时间间隔小于1ms，比正常的主从延迟时间更短，解决方案就是强制读主库。

场景2：读后写。这种典型场景就是insertOrUpdate，不存在插入，存在就更新。如果两个请求的时间间隔小于主从延迟的时间间隔，第二次的请求因为读不到，就会执行insert。当然可以用强制读主库的方式解决问题，但是这样增加了主库的读压力。正确的解决方案是分布式锁+缓存。

• step1：加分布式锁。防止同时对一条记录操作。
• step2：缓存中读数据。如果读到数据，执行step4。如果读不到数据，执行step3。
• step3：从库中读数据。
• step4：写库。
• step5：写缓存。设置缓存的有效期，缓存的有效期，即为允许的主从最大延迟时间。

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