高并发架构系列：数据库主从同步的3种一致性方案实现，及优劣比较

Posted 2021-05-02 优知学院

在高并发场景下，数据主从同步是必然的方式，除了数据库主从同步外，还会涉及到分布式环境下的数据同步(文末有介绍~)。

今天分享数据库主从同步解决方案。

数据主从同步的由来

互联网的很多业务，特别是在高并发的场景下，基本都是读远远大于写，如果数据库读和写的压力都同在一台主机上，这显然不太合理。

于是，把一台数据库主机分为单独的一台写主库（主要负责写操作），而把读的数据库压力分配给读的从库，而且读从库可以变为多台，这就是读写分离的典型场景如下：

为了进一步的降低数据库端的压力(高并发的瓶颈)，这个时候也会在业务层部署分布式缓存集群(redis、memcached)等，把读的压力转移给应用服务器端，其实与数据主从的设计是遵循同一个原则，降低后端数据库的压力。

问题：

读写分离提高了资源的利用效率的同时也引出了一个问题，就是由于延时（网络传输，操作）而引起的数据库主从不一致的问题，以下会详细谈相关的数据一致性解决方案。

数据同步一致性解决方案

1.半同步复制

办法就是等主从同步完成之后，等主库上的写请求再返回，这就是常说的“半同步复制"。

实现方案

mysql的半同步复制方案，下面我以mysql为例介绍。

MySQL半同步复制

MySQL的Replication默认是一个异步复制的过程，从MySQL5.5开始，MySQL以插件的形式支持半同步复制，我先谈下异步复制，这样可以更好的理解半同步复制。

1）异步复制

MySQL默认的复制是异步的，主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返给给客户端，并不关心从库是否已经接收并处理，这样就会有一个问题，主如果crash掉了，此时主上已经提交的事务可能并没有传到从库上。

2）半同步复制

介于异步复制和全同步复制之间，主库在执行完客户端提交的事务后不是立刻返回给客户端，而是等待至少一个从库接收到并写到relay log中才返回给客户端。相对于异步复制，半同步复制提高了数据的安全性，同时它也造成了一定程度的延迟，这个延迟最少是一个TCP/IP往返的时间。所以，半同步复制最好在低延时的网络中使用。

半同步复制原理：

• 事务在主库写完binlog后需要从库返回一个已接受，才放回给客户端

• mysql5.5版本以后，以插件的形式存在，需要单独安装

• 确保事务提交后binlog至少传输到一个从库

• 不保证从库应用完成这个事务的binlog

• 性能有一定的降低

• 网络异常或从库宕机，卡主库，直到超时或从库恢复

该方案优点：

利用数据库原生功能，比较简单

该方案缺点：

主库的写请求时延会增长，吞吐量会降低

2.数据库中间件

流程：

1）所有的读写都走数据库中间件，通常情况下，写请求路由到主库，读请求路由到从库

2）记录所有路由到写库的key，在主从同步时间窗口内（假设是500ms），如果有读请求访问中间件，此时有可能从库还是旧数据，就把这个key上的读请求路由到主库。

3）在主从同步时间过完后，对应key的读请求继续路由到从库。

相关的中间件有：

1）canal:是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发,基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL。

2）otter：也是阿里开源的一个分布式数据库同步系统，尤其是在跨机房数据库同步方面，有很强大的功能。它是基于数据库增量日志解析，实时将数据同步到本机房或跨机房的mysql/oracle数据库。

两者的区别在于：

otter目前嵌入式依赖canal，部署为同一个jvm，目前设计为不产生Relay Log。

otter目前允许自定义同步逻辑，解决各类需求。

该方案优点

能保证绝对一致

该方案缺点：

数据库中间件的成本较高

3.缓存记录写key法

写流程：

1）如果key要发生写操作，记录在cache里，并设置“经验主从同步时间”的cache超时时间，例如500ms

2）然后修改主数据库

读流程：

1）先到缓存里查看，对应key有没有相关数据

2）有相关数据，说明缓存命中，这个key刚发生过写操作，此时需要将请求路由到主库读最新的数据。

3）如果缓存没有命中，说明这个key上近期没有发生过写操作，此时将请求路由到从库，继续读写分离。

该方案优点：

相对数据库中间件，成本较低

该方案缺点：

为了保证“一致性”，引入了一个cache组件，并且读写数据库时都多了缓存操作。

以上就是数据库主从同步一致性方案详解，如果有兴趣了解更加深入的分布式大数据分布式文件系统和分布式数据库的一致性，可以到优知学院官网查看：分布式数据库数据一致性的原理、与技术实现方案(文章)~

更多利用分布式缓存、异步消息等方式解决高并发场景，具体的内容如下：

-end-

更多高并发架构专题

回复【高并发】即可学习