解决数据库高并发访问瓶颈问题

一、缓存式的Web应用程序架构：

　　在Web层和db层之间加一层cache层，主要目的：减少数据库读取负担，提高数据读取速度。cache存取的媒介是内存，可以考虑采用分布式的cache层，这样更容易破除内存容量的限制，同时增加了灵活性。

二、业务拆分：

　　电商平台，包含了用户、商品、评价、订单等几大模块，最简单的做法就是在一个数据库中分别创建users、shops、comment、order四张表。

　　但是，随着业务规模的增大，访问量的增大，我们不得不对业务进行拆分。每一个模块都使用单独的数据库来进行存储，不同的业务访问不同的数据库，将原本对一个数据库的依赖拆分为对4个数据库的依赖，这样的话就变成了4个数据库同时承担压力，系统的吞吐量自然就提高了。

三、MySQL主从复制，读写分离：

　　当数据库的写压力增加，cache层（如Memcached）只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负。使用主从复制技术（master-slave模式）来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。读写分离就是只在主服务器上写，只在从服务器上读，基本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，数据库复制被用于把事务性查询（增删改）导致的改变更新同步到集群中的从数据库。

MySQL读写分离提升系统性能：

　　1、主从只负责各自的读和写，极大程度缓解X锁和S锁争用。

　　2、slave可以配置MyISAM引擎，提升查询性能以及节约系统开销。

　　3、master直接写是并发的，slave通过主库发送来的binlog恢复数据是异步的。

　　4、slave可以单独设置一些参数来提升其读的性能。

　　5、增加冗余，提高可用性。

实现主从分离可以使用MySQL中间件如：Atlas

　　MySQL主从复制的原理：数据复制的实际就是Slave从Master获取Binary log文件，然后再本地镜像的执行日志中记录的操作。由于主从复制的过程是异步的，因此Slave和Master之间的数据有可能存在延迟的现象，此时只能保证数据最终的一致性。

四、分表分库：

　　在cache层的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能对数据库的读进行扩展，而对数据的写操作还是集中在Master上。这时需要对数据库的吞吐能力进一步地扩展，以满足高并发访问与海量数据存储的需求。

　　对于访问极为频繁且数据量巨大的单表来说，首先要做的是减少单表的记录条数，以便减少数据查询所需的时间，提高数据库的吞吐，这就是所谓的分表。在分表之前，首先需要选择适当的分表策略，使得数据能够较为均衡地分布到多张表中，并且不影响正常的查询。

　　分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。面对高并发的读写访问，当数据库master服务器无法承载写操作压力时，不管如何扩展Slave服务器都是没有意义的，对数据库进行拆分，从而提高数据库写入能力，即分库。

　　数据库经过业务拆分及分库分表，虽然查询性能和并发处理能力提高了。但是原本跨表的事务上升为分布式事务；由于记录被切分到不同的库和不同的表中，难以进行多表关联查询，并且不能不指定路由字段对数据进行查询。且分库分表后需要进一步对系统进行扩容（路由策略变更）将变得非常不方便，需要重新进行数据迁移。

分表策略：

　　使用用户ID是最常用的分库的路由策略。

　　当数据比较大的时候，对数据进行分表操作，首先要确定需要将数据平均分配到多少张表中，也就是：表容量。

　　这里假设有100张表进行存储，则我们在进行存储数据的时候，首先对用户ID进行取模操作，根据 user_id%100 获取对应的表进行存储查询操作。

　　在实际的开发中，我们的用户ID更多的可能是通过UUID生成的，这样的话，我们可以首先将UUID进行hash获取到整数值，然后在进行取模操作。

分库策略：

　　数据库分表能够解决单表数据量很大的时候数据查询的效率问题，但是无法给数据库的并发操作带来效率上的提高，因为分表的实质还是在一个数据库上进行的操作，很容易受数据库IO性能的限制。

　　因此，如何将数据库IO性能的问题平均分配出来，很显然将数据进行分库操作可以很好地解决单台数据库的性能问题。

　　分库策略与分表策略的实现很相似，最简单的都是可以通过取模的方式进行路由。