高并发场景下，如何实现数据库主从同步？

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

对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。