ShardingSphere

高性能架构模式

• 互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提高性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”

• 读写分离架构
  • 读写分离的基本原理是将数据库读写操作分散到不同的节点上

• 读写分离的基本实现
  • 主库负责处理事务性的增删改查，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据库更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善
  • 读写分离是根据SQL语义的分析，将读操作和写操作分别路由至主库与从库
  • 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理能力。
  • 使用多主多从的方式，补单能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行

• CAP理论
  • CAP理论（CAP theorem）又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem），是加州大学伯克分校的计算机科学家埃里克.布鲁尔（Eric Brewer）在2000年ACM PODC上提出的一个猜想。

• 在一个分布式系统中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，另外一个必须牺牲
  • C一致性：对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回最新的操作结果
  • A可用性：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应
  • P分区容灾性：当出现网络分区后，系统能够继续运行

• CAP特点
  • 在实际设计过程中，每个系统不可能只处理一种数据，而是包含多种类型的数据，有的数据必须选择CP，有的数据必须选择AP，分布式系统理论上不可能选择CA架构
• CP:如下图所示，为了保证一致性，当发生分区线程后N1节点的数据已经更新到y，但由于N1和N2之间的复制通道中断，数据y无法同步到N2，N2节点上的数据还是x。这时客户端C访问N2时，N2需要返回Error，提示客户端C"系统发生了错误"，这种处理方式违背了可用性的要求，因此CAP三者只能满足CP