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在互聯(lián)網(wǎng)項目中，當(dāng)業(yè)務(wù)規(guī)模越來越大，數(shù)據(jù)也越來越多，隨之而來的就是數(shù)據(jù)庫壓力會越來越大。

我們可能會采取各種方式去優(yōu)化，比如之前文章提到的緩存方案，SQL優(yōu)化等等，除了這些方式以外，這里再分享幾個針對數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的常規(guī)手段：「數(shù)據(jù)讀寫分離」與「數(shù)據(jù)庫Sharding」。這兩點基本上是大中型互聯(lián)網(wǎng)項目中應(yīng)用的非常普遍的方案了。

下面我們來詳細看一看，

一、從讀寫分離到CQRS

（圖片來源阿里云）

由于互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場景，大多數(shù)是讀多寫少，因此進行數(shù)據(jù)庫的讀寫分離是一件非常簡單且有效率的方案。

讀寫分離簡單點來說就是把對數(shù)據(jù)的讀操作和寫操作進行分開來，讓這兩種操作去訪問不同的數(shù)據(jù)庫，這樣的話，就可以減輕數(shù)據(jù)庫的壓力了。

例如上圖中，數(shù)據(jù)庫會有一個「主實例」，這個主要用來提供寫操作的（偶爾也會承擔(dān)一點讀操作），除了「主實例」以外，還會有多個「從實例」（在圖中顯示的是 只讀實例），「從實例」的功能只是用來承擔(dān)讀操作的。

那上面就出現(xiàn)了多個數(shù)據(jù)庫了，在多個數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)是怎么保證一致性的呢？

其實，我們常用的數(shù)據(jù)庫就自帶這類同步功能，比如 Mysql，它自己有一個master-slave功能，可以實現(xiàn)主庫與從庫數(shù)據(jù)的自動同步，是基于二進制日志復(fù)制來實現(xiàn)的。在主庫進行的寫操作，會形成二進制日志，然后Mysql會把這個日志異步的同步到從庫上，從庫再自動執(zhí)行一遍這個二進制日志，那么數(shù)據(jù)就跟主庫一致了。

除了Mysql以外，像Oracle等商業(yè)數(shù)據(jù)庫都有類似的功能，甚至是網(wǎng)絡(luò)上還有很多開源的第三方數(shù)據(jù)同步工具，也有很多成熟好用的。

好了，「主實例」與「從實例」之間的數(shù)據(jù)同步問題解決了，那現(xiàn)在還有一個問題就是，項目中是怎樣讓 寫請求 去訪問「主實例」，讓 讀請求 去訪問「從實例」的，這個路由規(guī)則是怎么實現(xiàn)的呢？

常規(guī)的有2種方式：

使用編碼方式

這個方式主要是靠開發(fā)同學(xué)在編碼的時候，根據(jù)讀寫不同的操作需求，去調(diào)用不同的數(shù)據(jù)源。例如在數(shù)據(jù)操作層（DAO層）將讀數(shù)據(jù)與寫數(shù)據(jù)分開為兩個方法（函數(shù)），然后為這兩個方法分別指定不同的數(shù)據(jù)庫即可。

但是這種方式有點硬編碼的味道了，而且對開發(fā)同學(xué)而言還得額外關(guān)注這個事情，多了一個編碼成本且容易不小心忽略掉。

使用中間件

這種方式就是在后端數(shù)據(jù)庫的前面，前置一個 數(shù)據(jù)庫代理服務(wù)，如下圖的：MySQL-Proxy 是Mysql提供的一個中間件，用于實現(xiàn)讀寫分離請求，但這個組件實際用的人不多，我們可以選擇其它的一些開源的組件替代，例如：MyCat、ProxySQL 等等，但大致的原理比較類似，通過這個圖很容易理解這個模式。

好了，基礎(chǔ)的讀寫分離就講完了，但感覺這個方式雖然實用是實用，就是不怎么有逼格。

OK，想要有逼格是吧，滿足你，那我們就來聊一聊另一個有逼格的讀寫分離概念: 「 CQRS 」

CQRS：Command Query Responsibility Segregation

命令（增刪改）和查詢的責(zé)任分離

我們還是先看圖，通過上圖可以簡單的理解一下CQRS

CQRS 重點強調(diào)的就是 Query（讀） 和 Command（寫）的分離，在業(yè)務(wù)上將職責(zé)分離清晰，Command 主要做業(yè)務(wù)邏輯的執(zhí)行，Query來負責(zé)數(shù)據(jù)查詢和展示。同時 這兩種操作是基于不同的數(shù)據(jù)源，甚至是一個是數(shù)據(jù)庫，另外一個是NoSQL都可以，Query去查詢的數(shù)據(jù)源可以直接按照領(lǐng)域模型進行存儲，而并不是按照數(shù)據(jù)模型去存儲，這樣查詢出來就立即可以展示，而不用轉(zhuǎn)換，且查詢效率高。

其實CQRS是由鼎鼎大名的 Martin Fowler 提出，搞計算機的應(yīng)該都認識。想要更深入的去學(xué)習(xí)CQRS，可以翻看Martin Fowler公開的資料。

二、Sharding（分庫分表）

上面講完了數(shù)據(jù)庫的讀寫分離，現(xiàn)在我們來聊一下數(shù)據(jù)庫的Sharding。

隨著數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)越來越大，單表查詢的性能已經(jīng)不能滿足業(yè)務(wù)要求了，這個時候就需要進行分表處理了，將大表拆分為若干個小表，不同的分表中數(shù)據(jù)也不一樣，這樣可以分散查詢壓力，提高處理效率。

然而，當(dāng)表越來越多，所有的數(shù)據(jù)都在一個數(shù)據(jù)庫上時，網(wǎng)絡(luò)IO以及文件IO也都會集中在一個數(shù)據(jù)庫上，可能會超過單臺服務(wù)器的容量， CPU、內(nèi)存、文件IO、網(wǎng)絡(luò)IO 都會成為系統(tǒng)的瓶頸，QPS/TPS也會超過單數(shù)據(jù)庫實例的處理極限。那么這個時候就需要對數(shù)據(jù)庫進行分片處理。

因為分表和分庫的思路類似，因此下面統(tǒng)一來聊技術(shù)方案。

其實分庫分表只是我們通俗的便于理解的說話，正確的描述應(yīng)該是：數(shù)據(jù)分片

數(shù)據(jù)的分片主要有2種模式：

• 垂直拆分
• 水平拆分

兩種拆分應(yīng)用的場景是不同的：

垂直拆分，是指按照業(yè)務(wù)模塊進行拆分。簡單來講，就是把業(yè)務(wù)緊密的模塊的字段/表放在一起，放在同一個數(shù)據(jù)庫或者服務(wù)器上。將不同業(yè)務(wù)的字段/表進行獨立，拆到不同的數(shù)據(jù)庫或者服務(wù)器上。比如一個游戲系統(tǒng)中，可以將玩家基本信息與道具公會等信息進行拆分。

如圖示例：

（圖片來源網(wǎng)絡(luò)）

水平拆分，是指純粹的按照某種數(shù)據(jù)規(guī)則/格式進行拆分。例如 按照數(shù)據(jù)唯一ID的哈希散列拆分、按照數(shù)據(jù)的日期拆分、按照某種范圍拆分等等。水平拆分需要注意的是，隨著數(shù)據(jù)動態(tài)的變化，分片數(shù)量可能需要隨之動態(tài)調(diào)整，另外就是水平分片是沒有考慮業(yè)務(wù)特征的，因此在進行業(yè)務(wù)匯總查詢或者分片中事物處理的時候就比較麻煩一些。

如圖示例： 

另外，在實際應(yīng)用中，兩種拆分模式一般會結(jié)合在一起使用，效果更佳。 

以上就是數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化之「數(shù)據(jù)讀寫分離」與「數(shù)據(jù)庫Sharding」方法，歡迎大家一起交流。