MYSQL中读写分离有什么样的好处呢

原创版权 未知作者：缘起 字体大小选择： [大中小] 2022-05-15 ℃ 条

MySQL读写分离本质上是解决因数据库的读写性能差异造成的用户平台操作体验的问题，由于数据库本身进行写入操作的性能消耗较大，而读取数据的性能响应较快，故为提升用户操作的体验将数据库的读、写进行分离，而典型MySQL进行读写分离的过程中会伴随着数据库的主从复制，在主服务器进行修改，数据同步至从服务器上，而从服务器只能进行数据读取，不能写入，实现数据备份，同时实现数据库性能的优化，增加数据的安全性，落地的方案为由MySQL的主服务器负责数据的写入（增、改、删），由从服务器负责读取；

典型实现MySQL读写分离的方式分为以下两种：

1.基于程序代码内部实现：在代码中根据select、insert进行路由分类，这类方法也是目前生产环境下应用最广泛的。优点是性能较好，因为程序在代码中实现，不需要增加额外的硬件开支，缺点是需要开发人员来实现，运维人员无从下手，可扩展性弱。

2.由中间代理层实现：代理一般介于应用服务器和数据库服务器之间，代理数据库服务器接收到应用服务器的请求后根据判断后，转发到后端数据库。

总则：MySQL的读写分离能够一定程度上优化数据库的性能，对于数据库查询多而更新少的情况下可引用读写分离的模式，但优化并不是全部仅限于读写分离，如：创建索引、配置IO、使用分区查询、数据结构优化、系统配置优化等。

现在绝大部分软件项目，都会使用到关系型数据库，比如MySQL、Oracle、DB2等等，目前这些数据库的单机性能已经是不断优化和提高了，但是随着数据增长的速度和并发访问量的增加，在某些公司、某些场景下，单机数据库已经很难满足业务的需要了，所以必须考虑数据库集群的方式来提高系统的可用性；最常见的两种方法：

分库分表：把数据分散到不同的数据库上，每台数据库中存储的数据是不相同的（这里先不考虑每个库做备份或读写分离）；分库分表既可以分散数据库访问的压力，也可以分散数据存储的压力；但是使用分库分表方案的时候，会带来扩容、事务、关联查询等问题和难点，具体这里就不展开讲了。
读写分离：将数据库读操作和写操作分散到不同的节点上，通常是一台数据库做写操作，1到N台做读操作；读写分离的架构，每一台数据中的数据是相同的（这里先忽略延迟的问题），所以只分散了数据库访问的压力，并没有分散数据存储的压力；我们这里主要讲一讲读写分离。

读写分离基本架构

MySQL读写分离的基本架构，可以参考下图：

如上图，读写分离实现的基本步骤是：

数据库服务器搭建多台，一主N从（N大于等于1）；
主数据库只负责写操作，从数据库只负责读操作；
主数据库复制数据到从数据库上；
客户端写操作路由到主数据库上，读操作路由到从数据库上。

读写分离还有另外一种架构，就是在MySQL数据库和客户端之间，增加一层中间代理层，客户端只连接代理，由代理根据请求类型，把请求分发到不同的数据库上：

第一种架构，整体架构比较简单直接，性能会稍微高一些，但是如果才用直连的方式，客户端可能会稍微麻烦一些（通常需要引入一些组件，负责管理数据库）；
第二种架构，对客户端比较友好，因为客户端只需要和代理交互，并不用关注数据库的具体信息；但是因为多了一层代理，多多少少会对性能有一定的影响。

读写分离带来的好处

读写分离结构中，会有两台甚至更多台数据库，这种冗余的设计，可以提高数据的安全性和系统的可用性；就算是在分库分表的架构中，每一台子库，也可以一主多备的部署方式；
读写分离更多的时候使用在读操作远远大于写操作的场景下，这样可以保证写操作的数据库承受更小的压力，也可以缓解X锁和S锁争用；
服务器数量的增加，意味着可以有效地利用多台服务器的资源；读操作被分摊，提高了系统的性能；
如果写操作比读操作多，或者相近，可以采用双主相互复制的架构。

读写分离会带来的问题

之前的文章，我也反复强调过，任何的架构、软件、框架、组件...在解决一部分问题的时候，一定会带来其他的问题；读写分离最大的一个问题就是，数据从主复制到从的过程中，可能会存在延迟的，如果客户端在执行完一个读操作后，立刻从存库中查询的话，可能会读取到旧数据的情况（我们不断优化，也只能缩短这个时间，并不能完全消除掉这个时间）。

那么针对这个问题，有哪些处理方法呢？

根据具体场景进行评估，是否可以接收这个延迟（这好像是一句废话，但是大多数业务场景，是可以接收这点儿延迟的）；
对于实时性要求很高的场景（查询的数据必须是最新的结果），将这些请求强制路由到主库上；
执行完写操作之后，在读操作发生之前，让中间的时间变长（也就是从业务操作角度来做一些控制，不一定操作完了立刻查询）；
判断主备无延迟，可以通过判断seconds_behind_master参数、对比GTID、对比位点等方式，判断从数据库是否和主数据库一致。

多写分离，是为了处理大数据而诞生的，如果你做的是小项目，那么这些东西是感觉不到的，如果你做的是百万级甚至千万级的数据量的话，那么多分离是很有必要的，如果这么大的数据量同时读图是血的话，数据库的负担是很重的，那么读写分离之后呢，主要负责读那个附表那个支付的取了这样的话，分开写作，大大减轻了数据库的运行负担