谈谈mysql数据库集群

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-06-17 07:51 259阅读 0赞

现在，随着上网人数的激增，一些大型的网站开始使用[数据库][Link 1]集群来提高[数据库][Link 1]的可靠性和数据库的性能。那么在介绍数据库集群之前首先需要弄清楚几个问题。

1.为什么要用数据库集群

（1）通过使用数据库集群可以使读写分离，提高数据库的系统性能。

大家都知道，[MySQL][Link 1]是支持分布式的。[MySQL][Link 1] Proxy最强大的一项功能是实现“读写分离(Read/Write Splitting)”。基本的原理是让主数据库处理事务性查询，而从数据库处

理SELECT查询。数据库复制被用来把事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库，从而使从数据库和主数据库的数据保持一致。 当然，主服务器也可以提供查询服务。

使用读写分离最大的作用无非是环境服务器压力。可以看下这张图：

![Center][]

为什么读写分离能提高数据库的性能？（摘自网络）

1.物理服务器增加，负荷增加  
        2.主从只负责各自的写和读，极大程度的缓解X锁和S锁争用  
        3.从库可配置myisam引擎，提升查询性能以及节约系统开销  
        4.从库同步主库的数据和主库直接写还是有区别的，通过主库发送来的binlog恢复数据，但是，最重要区别在于主库向从库发送binlog是异步的，从库恢复数据也是异步的  
        5.读写分离适用与读远大于写的场景，如果只有一台服务器，当select很多时，update和delete会被这些select访问中的数据堵塞，等待select结束，并发性能不高。 对于写和读比例相近的应用，应该部署双主相互复制

6.可以在从库启动是增加一些参数来提高其读的性能，例如--skip-innodb、--skip-bdb、--low-priority-updates以及--delay-key-write=ALL。当然这些设置也是需要根据具体业务需求来定得，不一定能用上

7.分摊读取。假如我们有1主3从，不考虑上述1中提到的从库单方面设置，假设现在1 分钟内有10条写入，150条读取。那么，1主3从相当于共计40条写入，而读取总数没变，因此平均下来每台服务器承担了10条写入和50条读取（主库不 承担读取操作）。因此，虽然写入没变，但是读取大大分摊了，提高了系统性能。另外，当读取被分摊后，又间接提高了写入的性能。所以，总体性能提高了，说白 了就是拿机器和带宽换性能。MySQL官方文档中有相关演算公式：官方文档 见6.9FAQ之“MySQL复制能够何时和多大程度提高系统性能”

8.MySQL复制另外一大功能是增加冗余，提高可用性，当一台数据库服务器宕机后能通过调整另外一台从库来以最快的速度恢复服务，因此不能光看性能，也就是说1主1从也是可以的。

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2.数据库集群和分布式数据库有什么区别？

一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。

1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分

布式的。

举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的

负载不是很重，就将给哪一台去完成。而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。

分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。

2：简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

举例：如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行该任务需10小时。

采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是

[Hadoop][]的Map/Reduce分布式计算模型）

而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，1小时后，10个任务同时完成，这样，

整身来看，还是1小时内完成一个任务！

![Center 1][]

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/mysql
[Center]: /images/20220617/26a761897a70441d87b0d8efad087a14.png
[Hadoop]: http://lib.csdn.net/base/hadoop
[Center 1]: /images/20220617/dee678efafab467c995c62f65c01204e.png