在微服務開發中，隨著業務量資料量的提公升，資料庫必定遭遇高併發等風險。這裡我們可以先來看一下如下圖：
這是乙個典型的微服務例項，假設現在有乙個訂單微服務（可以是乙個服務集群），這個服務必定對應乙個業務庫，那就是訂單資料庫，訂單微服務處於一整個服務呼叫的鏈路中，他會被其他微服務來進行呼叫，可以是rest請求也可以是rpc等呼叫。
這個訂單庫是單庫，單庫在高併發的情況下必定出現瓶頸。此時，我們需要進行一定的優化。
根據「二八原則」，80%都是讀請求，甚至更多，20%都是寫請求，甚至更少。所以絕大多數的業務場景之下都是高併發讀。假設我們現在的目的是，要提高併發讀的效能以及高可用讀。那麼這個時候我們可以將單資料庫優化為如下：
從圖中可以看到，使用者的請求並不是全部都到達乙個單庫，而是會被分流，這是乙個非常典型的讀寫分離架構。乙個主庫對應三個從庫，主從之間通過binlog進行資料複製，而且主從的表資料結構完全一致，資料也都一樣。
像這樣的乙個主從架構可以保證高效能讀以及高併發讀，如果讀庫集群再次達到瓶頸則可以繼續進行水平擴充套件。
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資料庫讀寫分離
隨著乙個 的業務不斷擴充套件，資料不斷增加，資料庫的壓力也會越來越大，對資料庫或者sql的基本優化可能達不到最終的效果，我們可以採用讀寫分離的策略來改變現狀。讀寫分離現在被大量應用於很多大型 這個技術也不足為奇了。ebay就做得非常好。ebay用的是oracle，聽說是用 quest share p...
資料庫讀寫分離
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資料庫讀寫分離
隨著乙個 的業務不斷擴充套件，資料不斷增加，資料庫的壓力也會越來越大，對資料庫或者sql的基本優化可能達不到最終的效果，我們可以採用讀寫分離的策 略來改變現狀。讀寫分離現在被大量應用於很多大型 這個技術也不足為奇了。ebay就做得非常好。ebay用的是oracle，聽說是用 quest share ...