数据库负载问题的架构思路

一：数据库瓶颈的出现

　　随着数据库负载的增大，对数据库读写性能的要求成为瓶颈。

　　一般情况下，用户对数据库的操作，70%是读，30%是写，因此数据库的性能瓶颈大多出现在读上，想办法提高读取速度也是解决数据库瓶颈的第一手段。

二：数据库调优

　　一般情况下，很多性能问题不是真的因为硬件造成的，而是开发阶段过于追求开发效率，导致索引没建好、sql语句没写好或者循环嵌套查询等。

　　因此，当出现系统性能问题时，应该第一时间检查代码，进行优化。

三：缓存

　　我们一般采用缓存中间件进行尝试，利用redis或memcache集群来承担大部分的数据读取任务。

　　一般情况下，到这一步已经足以满足大部分中小型项目的读取需求了。

　　注意：缓存方案仅适用于对一致性没有强要求的业务场景，对于传统企业ERP系统等流程环节紧密相扣的情况，不适用。

四：读写分离

　　对数据库进行“一主多从”的架构模式进行部署，将写操作集中在主数据库，读操作分派到从数据库上进行。

　　数据库读写分离的实现有多种：在代码中自己实现算法进行分派，或者使用Mycat、Atlas等中间件进行分派，或者在数据库主从部署时数据库本身就提供此特性。

　　注意：主从数据库之间的备份存在一定延迟，因此对于业务流程紧密关联的场景下也不适应，对于传统ERP系统，可以将报表、BI分析等业务功能进行读写分离，但是生产业务单据还是要在主数据库进行操作。

　　代码实现读写分离：

　　Atlas实现读写分离：

　　ProxySQL实现读写分离：

　　Mycat实现读写分离：

五：分库分表

　　面对 写操作密集型 系统，单纯的主从备份读写分离并没有解决 写操作 造成的性能问题。

　　此时需要进行分库分表。

六：集群

　　todo。

一：数据库瓶颈的出现 　　随着数据库负载的增大，对数据库读写性能的要求成为瓶颈。 　　一般情况下，用户对数据库的操作，70%是读，30%是写，因此数据库的性能瓶颈大多出现在读上，想办法提高读取速度也是解决数据库瓶颈的第一手段。 二：数据库调优 　　一般情况下，很多性能问题不是真的因为硬件造成的，而是开发阶段过于追求开发效率，导致索引没建好、sql语句没写好或者循环嵌套查询等。 　　因此，当出现系统性能问题时，应该第一时间检查代码，进行优化。 三：缓存 　　我们一般采用缓存中间件进行尝试，利用redis或memcache集群来承担大部分的数据读取任务。 　　一般情况下，到这一步已经足以满足大部分中小型项目的读取需求了。 　　注意：缓存方案仅适用于对一致性没有强要求的业务场景，对于传统企业ERP系统等流程环节紧密相扣的情况，不适用。 四：读写分离 　　对数据库进行“一主多从”的架构模式进行部署，将写操作集中在主数据库，读操作分派到从数据库上进行。 　　数据库读写分离的实现有多种：在代码中自己实现算法进行分派，或者使用Mycat、Atlas等中间件进行分派，或者在数据库主从部署时数据库本身就提供此特性。 　　注意：主从数据库之间的备份存在一定延迟，因此对于业务流程紧密关联的场景下也不适应，对于传统ERP系统，可以将报表、BI分析等业务功能进行读写分离，但是生产业务单据还是要在主数据库进行操作。 　　代码实现读写分离： 　　Atlas实现读写分离： 　　ProxySQL实现读写分离： 　　Mycat实现读写分离： 五：分库分表 　　面对 写操作密集型 系统，单纯的主从备份读写分离并没有解决 写操作 造成的性能问题。 　　此时需要进行分库分表。 六：集群 　　todo。