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<title>23 读写分离如何在业务中落地？.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/00 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer.md.html">00 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/01 如何证明分布式系统的 CAP 理论？.md.html">01 如何证明分布式系统的 CAP 理论？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/02 不同数据一致性模型有哪些应用？.md.html">02 不同数据一致性模型有哪些应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/03 如何透彻理解 Paxos 算法？.md.html">03 如何透彻理解 Paxos 算法？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/04 ZooKeeper 如何保证数据一致性？.md.html">04 ZooKeeper 如何保证数据一致性？</a>
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</li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/05 共识问题：区块链如何确认记账权？.md.html">05 共识问题：区块链如何确认记账权？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/06 如何准备一线互联网公司面试？.md.html">06 如何准备一线互联网公司面试？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/07 分布式事务有哪些解决方案？.md.html">07 分布式事务有哪些解决方案？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/08 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？.md.html">08 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/09 MySQL 数据库如何实现 XA 规范？.md.html">09 MySQL 数据库如何实现 XA 规范？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/10 如何在业务中体现 TCC 事务模型？.md.html">10 如何在业务中体现 TCC 事务模型？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/11 分布式锁有哪些应用场景和实现？.md.html">11 分布式锁有哪些应用场景和实现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/12 如何使用 Redis 快速实现分布式锁？.md.html">12 如何使用 Redis 快速实现分布式锁？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/13 分布式事务考点梳理 + 高频面试题.md.html">13 分布式事务考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/14 如何理解 RPC 远程服务调用？.md.html">14 如何理解 RPC 远程服务调用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/15 为什么微服务需要 API 网关？.md.html">15 为什么微服务需要 API 网关？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/16 如何实现服务注册与发现？.md.html">16 如何实现服务注册与发现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/17 如何实现分布式调用跟踪？.md.html">17 如何实现分布式调用跟踪？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/18 分布式下如何实现配置管理？.md.html">18 分布式下如何实现配置管理？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/19 容器化升级对服务有哪些影响？.md.html">19 容器化升级对服务有哪些影响？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/20 ServiceMesh：服务网格有哪些应用？.md.html">20 ServiceMesh：服务网格有哪些应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/21 Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？.md.html">21 Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/22 分布式服务考点梳理 + 高频面试题.md.html">22 分布式服务考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a class="current-tab" href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/23 读写分离如何在业务中落地？.md.html">23 读写分离如何在业务中落地？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/24 为什么需要分库分表，如何实现？.md.html">24 为什么需要分库分表，如何实现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/25 存储拆分后，如何解决唯一主键问题？.md.html">25 存储拆分后，如何解决唯一主键问题？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/26 分库分表以后，如何实现扩容？.md.html">26 分库分表以后，如何实现扩容？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/27 NoSQL 数据库有哪些典型应用？.md.html">27 NoSQL 数据库有哪些典型应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/28 ElasticSearch 是如何建立索引的？.md.html">28 ElasticSearch 是如何建立索引的？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/29 分布式存储考点梳理 + 高频面试题.md.html">29 分布式存储考点梳理 + 高频面试题</a>
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</li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/30 消息队列有哪些应用场景？.md.html">30 消息队列有哪些应用场景？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/31 集群消费和广播消费有什么区别？.md.html">31 集群消费和广播消费有什么区别？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/32 业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？.md.html">32 业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/33 消息幂等：如何保证消息不被重复消费？.md.html">33 消息幂等：如何保证消息不被重复消费？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/34 高可用：如何实现消息队列的 HA？.md.html">34 高可用：如何实现消息队列的 HA？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/35 消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？.md.html">35 消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/36 消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？.md.html">36 消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/37 消息队列考点梳理 + 高频面试题.md.html">37 消息队列考点梳理 + 高频面试题</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/38 不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？.md.html">38 不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/39 如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？.md.html">39 如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？.md.html">40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？.md.html">41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/42 负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？.md.html">42 负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/43 缓存高可用：缓存如何保证高可用？.md.html">43 缓存高可用：缓存如何保证高可用？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/44 分布式缓存考点梳理 + 高频面试题.md.html">44 分布式缓存考点梳理 + 高频面试题</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/45 从双十一看高可用的保障方式.md.html">45 从双十一看高可用的保障方式</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/46 高并发场景下如何实现系统限流？.md.html">46 高并发场景下如何实现系统限流？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/47 降级和熔断：如何增强服务稳定性？.md.html">47 降级和熔断：如何增强服务稳定性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/48 如何选择适合业务的负载均衡策略？.md.html">48 如何选择适合业务的负载均衡策略？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/49 线上服务有哪些稳定性指标？.md.html">49 线上服务有哪些稳定性指标？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/50 分布式下有哪些好用的监控组件？.md.html">50 分布式下有哪些好用的监控组件？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/51 分布式下如何实现统一日志系统？.md.html">51 分布式下如何实现统一日志系统？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/52 分布式路漫漫，厚积薄发才是王道.md.html">52 分布式路漫漫，厚积薄发才是王道</a>
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>23 读写分离如何在业务中落地？</h1>
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<p>本课时我们来探讨读写分离如何在业务中落地。</p>
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<p>读写分离是业务开发中常用的技术手段，在面试中也是热点问题，今天我们要讲的是在什么业务场景下需要读写分离，读写分离实现的机制，以及实际生产中应用读写分离要注意的问题。</p>
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<h3>什么时候需要读写分离</h3>
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<p>互联网大部分业务场景都是读多写少的，对于电商等典型业务，读和写的请求对比可能差了不止一个数量级。为了不让数据库的读成为业务瓶颈，同时也为了保证写库的成功率，一般会采用读写分离的技术来保证。</p>
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<p>读写分离顾名思义，就是分离读库和写库操作，从 CRUD 的角度，主数据库处理新增、修改、删除等事务性操作，而从数据库处理 SELECT 查询操作。具体的实现上，可以有一主一从，一个主库配置一个从库；也可以一主多从，也就是一个主库，但是配置多个从库，读操作通过多个从库进行，支撑更高的读并发压力。</p>
|
||
<p>读写分离的实现是把访问的压力从主库转移到从库，特别在单机数据库无法支撑并发读写，并且业务请求大部分为读操作的情况下。如果业务特点是写多读少，比如一些需要动态更新的业务场景，应用读写分离就不合适了，由于 MySQL InnoDB 等关系型数据库对事务的支持，使得写性能不会太高，一般会选择更高性能的 NoSQL 等存储来实现。</p>
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||
<h3>MySQL 主从复制技术</h3>
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||
<p>读写分离是基于主从复制架构实现的，下面介绍一下 MySQL 中的主从复制技术。</p>
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<h4>binlog 日志</h4>
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<p>MySQL InnoDB 引擎的主从复制，是通过二进制日志 binlog 来实现。除了数据查询语句 select 以外，binlog 日志记录了其他各类数据写入操作，包括 DDL 和 DML 语句。</p>
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<p>binlog 有三种格式：Statement、Row 及 Mixed。</p>
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<ul>
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||
<li>Statement 格式，基于 SQL 语句的复制</li>
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||
</ul>
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||
<p>在 Statement 格式中，binlog 会记录每一条修改数据的 SQL 操作，从库拿到后在本地进行回放就可以了。</p>
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<ul>
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||
<li>Row 格式，基于行信息复制</li>
|
||
</ul>
|
||
<p>Row 格式以行为维度，记录每一行数据修改的细节，不记录执行 SQL 语句的上下文相关的信息，仅记录行数据的修改。假设有一个批量更新操作，会以行记录的形式来保存二进制文件，这样可能会产生大量的日志内容。</p>
|
||
<ul>
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||
<li>Mixed 格式，混合模式复制</li>
|
||
</ul>
|
||
<p>Mixed 格式，就是 Statement 与 Row 的结合，在这种方式下，不同的 SQL 操作会区别对待。比如一般的数据操作使用 row 格式保存，有些表结构的变更语句，使用 statement 来记录。</p>
|
||
<h4>主从复制过程</h4>
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||
<p>MySQL 主从复制过程如下图所示：</p>
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||
<p><img src="assets/CgqCHl7h4UKAHeKQAAGxgG2nPaQ910.png" alt="image" /></p>
|
||
<ul>
|
||
<li>主库将变更写入 binlog 日志，从库连接到主库之后，主库会创建一个log dump 线程，用于发送 bin log 的内容。</li>
|
||
<li>从库开启同步以后，会创建一个 IO 线程用来连接主库，请求主库中更新的 bin log，I/O 线程接收到主库 binlog dump 进程发来的更新之后，保存在本地 relay 日志中。</li>
|
||
<li>接着从库中有一个 SQL 线程负责读取 relay log 中的内容，同步到数据库存储中，也就是在自己本地进行回放，最终保证主从数据的一致性。</li>
|
||
</ul>
|
||
<h3>读写分离要注意的问题</h3>
|
||
<p>分布式系统通过主从复制实现读写分离，解决了读和写操作的性能瓶颈问题，但同时也增加了整体的复杂性。我们看一下引入主从复制后，额外需要注意哪些问题。</p>
|
||
<h4>主从复制下的延时问题</h4>
|
||
<p>由于主库和从库是两个不同的数据源，主从复制过程会存在一个延时，当主库有数据写入之后，同时写入 binlog 日志文件中，然后从库通过 binlog 文件同步数据，由于需要额外执行日志同步和写入操作，这期间会有一定时间的延迟。特别是在高并发场景下，刚写入主库的数据是不能马上在从库读取的，要等待几十毫秒或者上百毫秒以后才可以。</p>
|
||
<p>在某些对一致性要求较高的业务场景中，这种主从导致的延迟会引起一些业务问题，比如订单支付，付款已经完成，主库数据更新了，从库还没有，这时候去从库读数据，会出现订单未支付的情况，在业务中是不能接受的。</p>
|
||
<p>为了解决主从同步延迟的问题，通常有以下几个方法。</p>
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||
<ul>
|
||
<li>敏感业务强制读主库</li>
|
||
</ul>
|
||
<p>在开发中有部分业务需要写库后实时读数据，这一类操作通常可以通过强制读主库来解决。</p>
|
||
<ul>
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||
<li>关键业务不进行读写分离</li>
|
||
</ul>
|
||
<p>对一致性不敏感的业务，比如电商中的订单评论、个人信息等可以进行读写分离，对一致性要求比较高的业务，比如金融支付，不进行读写分离，避免延迟导致的问题。</p>
|
||
<h4>主从复制如何避免丢数据</h4>
|
||
<p>假设在数据库主从同步时，主库宕机，并且数据还没有同步到从库，就会出现数据丢失和不一致的情况，虽然这是一个极端场景，一般不会发生，但是 MySQL 在设计时还是考虑到了。</p>
|
||
<p>MySQL 数据库主从复制有异步复制、半同步复制和全同步复制的方式。</p>
|
||
<ul>
|
||
<li>异步复制</li>
|
||
</ul>
|
||
<p>异步复制模式下，主库在接受并处理客户端的写入请求时，直接返回执行结果，不关心从库同步是否成功，这样就会存在上面说的问题，主库崩溃以后，可能有部分操作没有同步到从库，出现数据丢失问题。</p>
|
||
<ul>
|
||
<li>半同步复制</li>
|
||
</ul>
|
||
<p>在半同步复制模式下，主库需要等待至少一个从库完成同步之后，才完成写操作。主库在执行完客户端提交的事务后，从库将日志写入自己本地的 relay log 之后，会返回一个响应结果给主库，主库确认从库已经同步完成，才会结束本次写操作。相对于异步复制，半同步复制提高了数据的安全性，避免了主库崩溃出现的数据丢失，但是同时也增加了主库写操作的耗时。</p>
|
||
<ul>
|
||
<li>全同步复制</li>
|
||
</ul>
|
||
<p>全同步复制指的是在多从库的情况下，当主库执行完一个事务，需要等待所有的从库都同步完成以后，才完成本次写操作。全同步复制需要等待所有从库执行完对应的事务，所以整体性能是最差的。</p>
|
||
<h3>总结</h3>
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||
<p>今天分享了读写分离的业务场景，MySQL 的主从复制技术，包括 binlog 的应用、主从复制的延时问题、数据库同步的不同机制等。</p>
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<p>读写分离只是分布式性能优化的一个手段，不是任何读性能瓶颈都需要使用读写分离，除了读写分离，还可以进行分库分表，以及利用缓存，文件索引等 NoSQL 数据库来提高性能，这些内容在后面的课时中会讲到。</p>
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</div>
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</div>
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<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
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<script defer src="https://static.cloudflareinsights.com/beacon.min.js/v652eace1692a40cfa3763df669d7439c1639079717194" integrity="sha512-Gi7xpJR8tSkrpF7aordPZQlW2DLtzUlZcumS8dMQjwDHEnw9I7ZLyiOj/6tZStRBGtGgN6ceN6cMH8z7etPGlw==" data-cf-beacon='{"rayId":"709976c45fe23cfa","version":"2021.12.0","r":1,"token":"1f5d475227ce4f0089a7cff1ab17c0f5","si":100}' crossorigin="anonymous"></script>
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</body>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-NPSEEVD756"></script>
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<script>
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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}
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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var c = ca[i].trim();
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if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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}
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</script>
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</html>
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