網(wǎng)上有很多關于pos機按鍵分離,數(shù)據(jù)庫主從復制的知識，也有很多人為大家解答關于pos機按鍵分離的問題，今天pos機之家(www.rcqwhg.com)為大家整理了關于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!

本文目錄一覽：

1、pos機按鍵分離

pos機按鍵分離

隨著互聯(lián)網(wǎng)應用的廣泛普及，海量數(shù)據(jù)的存儲和訪問成為了系統(tǒng)設計的瓶頸問題。對于一個大型的互聯(lián)網(wǎng)應用，每天幾十億的PV無疑對數(shù)據(jù)庫造成了相當高的負載。對于系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴展性造成了極大的問題。通過數(shù)據(jù)切分來提高網(wǎng)站性能，橫向擴展數(shù)據(jù)層已經(jīng)成為架構研發(fā)人員首選的方式。

mysql主從復制原理

主要涉及三個線程：binlog 線程、I/O 線程和 SQL 線程。

binlog 線程 ：負責將主服務器上的數(shù)據(jù)更改寫入二進制日志（Binary log）中。I/O 線程 ：負責從主服務器上讀取二進制日志，并寫入從服務器的中繼日志（Relay log）。SQL 線程 ：負責讀取中繼日志，解析出主服務器已經(jīng)執(zhí)行的數(shù)據(jù)更改并在從服務器中重放（Replay）。

這張圖就很清晰表達出流程

1：主庫db的更新事件(update、insert、delete)被寫到binlog

2：從庫發(fā)起連接，連接到主庫3：此時主庫創(chuàng)建一個binlog dump thread線程，把binlog的內容發(fā)送到從庫

4：從庫啟動之后，創(chuàng)建一個I/O線程，讀取主庫傳過來的binlog內容并寫入到relay log

5：還會創(chuàng)建一個SQL線程，從relay log里面讀取內容，從Exec_Master_Log_Pos位置開始執(zhí)行讀取到的更新事件，將更新內容寫入到slave的db.

主從同步復制模式：

讀寫分離：

MYSQL讀寫分離的原理其實就是讓Master數(shù)據(jù)庫處理事務性增、刪除、修改、更新操作（CREATE、INSERT、UPDATE、DELETE），而讓Slave數(shù)據(jù)庫處理SELECT操作，MYSQL讀寫分離前提是基于MYSQL主從復制，這樣可以保證在Master上修改數(shù)據(jù)，Slave同步之后，WEB應用可以讀取到Slave端的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫分區(qū)：

分區(qū)并不是生成新的數(shù)據(jù)表，而是將表的數(shù)據(jù)均衡分攤到不同的硬盤，系統(tǒng)或是不同服務器存儲介子中，實際上還是一張表。另外，分區(qū)可以做到將表的數(shù)據(jù)均衡到不同的地方，提高數(shù)據(jù)檢索的效率，降低數(shù)據(jù)庫的頻繁IO壓力值，分區(qū)的優(yōu)點如下：

1、相對于單個文件系統(tǒng)或是硬盤，分區(qū)可以存儲更多的數(shù)據(jù)；

2、數(shù)據(jù)管理比較方便，比如要清理或廢棄某年的數(shù)據(jù)，就可以直接刪除該日期的分區(qū)數(shù)據(jù)即可；

3、精準定位分區(qū)查詢數(shù)據(jù)，不需要全表掃描查詢，大大提高數(shù)據(jù)檢索效率；

4、可跨多個分區(qū)磁盤查詢，來提高查詢的吞吐量；

5、在涉及聚合函數(shù)查詢時，可以很容易進行數(shù)據(jù)的合并；

1、水平分區(qū)

這種形式分區(qū)是對表的行進行分區(qū)，通過這樣的方式不同分組里面的物理列分割的數(shù)據(jù)集得以組合，從而進行個體分割（單分區(qū)）或集體分割（1個或多個分區(qū)）。所有在表中定義的列在每個數(shù)據(jù)集中都能找到，所以表的特性依然得以保持。

2、垂直分區(qū)

這種分區(qū)方式一般來說是通過對表的垂直劃分來減少目標表的寬度，使某些特定的列被劃分到特定的分區(qū)，每個分區(qū)都包含了其中的列所對應的行。

什么時候考慮使用分區(qū)？

一張表的查詢速度已經(jīng)慢到影響使用的時候。sql經(jīng)過優(yōu)化數(shù)據(jù)量大表中的數(shù)據(jù)是分段的對數(shù)據(jù)的操作往往只涉及一部分數(shù)據(jù)，而不是所有的數(shù)據(jù)

分庫分表：

分庫分表的原因：

1、隨著單庫中的數(shù)據(jù)量越來越大，相應的，查詢所需要的時間也越來越多，相當于數(shù)據(jù)的處理遇到了瓶頸2、單庫發(fā)生意外的時候，需要修復的是所有的數(shù)據(jù)，而多庫中的一個庫發(fā)生意外的時候，只需要修復一個庫（當然，也可以用物理分區(qū)的方式處理這種問題）

什么時候考慮使用分庫？

單臺DB的存儲空間不夠隨著查詢量的增加單臺數(shù)據(jù)庫服務器已經(jīng)沒辦法支撐

分庫解決的問題：

其主要目的是為突破單節(jié)點數(shù)據(jù)庫服務器的 I/O 能力限制，解決數(shù)據(jù)庫擴展性問題。

垂直拆分

將系統(tǒng)中不存在關聯(lián)關系或者需要join的表可以放在不同的數(shù)據(jù)庫不同的服務器中。

按照業(yè)務垂直劃分。比如：可以按照業(yè)務分為資金、會員、訂單三個數(shù)據(jù)庫。

需要解決的問題：跨數(shù)據(jù)庫的事務、jion查詢等問題。

水平拆分

例如，大部分的站點。數(shù)據(jù)都是和用戶有關，那么可以根據(jù)用戶，將數(shù)據(jù)按照用戶水平拆分。

按照規(guī)則劃分，一般水平分庫是在垂直分庫之后的。比如每天處理的訂單數(shù)量是海量的，可以按照一定的規(guī)則水平劃分。需要解決的問題：數(shù)據(jù)路由、組裝。

什么時候考慮分表？

一張表的查詢速度已經(jīng)慢到影響使用的時候。sql經(jīng)過優(yōu)化數(shù)據(jù)量大當頻繁插入或者聯(lián)合查詢時，速度變慢

分表解決的問題

分表后，單表的并發(fā)能力提高了，磁盤I/O性能也提高了，寫操作效率提高了

查詢一次的時間短了數(shù)據(jù)分布在不同的文件，磁盤I/O性能提高讀寫鎖影響的數(shù)據(jù)量變小插入數(shù)據(jù)庫需要重新建立索引的數(shù)據(jù)減少

垂直分表

水平分表

存儲演變：

單庫單表

單庫單表是最常見的數(shù)據(jù)庫設計，例如，有一張用戶(user)表放在數(shù)據(jù)庫db中，所有的用戶都可以在db庫中的user表中查到。

單庫多表

隨著用戶數(shù)量的增加，user表的數(shù)據(jù)量會越來越大，當數(shù)據(jù)量達到一定程度的時候對user表的查詢會漸漸的變慢，從而影響整個DB的性能。如果使用mysql, 還有一個更嚴重的問題是，當需要添加一列的時候，mysql會鎖表，期間所有的讀寫操作只能等待。

可以通過某種方式將user進行水平的切分，產(chǎn)生兩個表結構完全一樣的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的數(shù)據(jù)剛好是一份完整的數(shù)據(jù)。

多庫多表

隨著數(shù)據(jù)量增加也許單臺DB的存儲空間不夠，隨著查詢量的增加單臺數(shù)據(jù)庫服務器已經(jīng)沒辦法支撐。這個時候可以再對數(shù)據(jù)庫進行水平拆分。

數(shù)據(jù)庫額外小知識：

MySQL 使用自增ID主鍵和UUID 作為主鍵的優(yōu)劣比較詳細過程（從百萬到千萬表記錄測試）

（1）單實例或者單節(jié)點組：

經(jīng)過500W、1000W的單機表測試，自增ID相對UUID來說，自增ID主鍵性能高于UUID，磁盤存儲費用比UUID節(jié)省一半的錢。所以在單實例上或者單節(jié)點組上，使用自增ID作為首選主鍵。

（2）分布式架構場景：

20個節(jié)點組下的小型規(guī)模的分布式場景，為了快速實現(xiàn)部署，可以采用多花存儲費用、犧牲部分性能而使用UUID主鍵快速部署；

20到200個節(jié)點組的中等規(guī)模的分布式場景，可以采用自增ID+步長的較快速方案。

200以上節(jié)點組的大數(shù)據(jù)下的分布式場景，可以借鑒類似twitter雪花算法構造的全局自增ID作為主鍵。

數(shù)據(jù)庫分庫分表，何時分？怎樣分？

一. 數(shù)據(jù)切分

關系型數(shù)據(jù)庫本身比較容易成為系統(tǒng)瓶頸，單機存儲容量、連接數(shù)、處理能力都有限。當單表的數(shù)據(jù)量達到1000W或100G以后，由于查詢維 度較多，即使添加從庫、優(yōu)化索引，做很多操作時性能仍下降嚴重。此時就要考慮對其進行切分了，切分的目的就在于減少數(shù)據(jù)庫的負擔，縮短查詢時間。

數(shù)據(jù)庫分布式核心內容無非就是數(shù)據(jù)切分（Sharding），以及切分后對數(shù)據(jù)的定位、整合。數(shù)據(jù)切分就是將數(shù)據(jù)分散存儲到多個數(shù)據(jù)庫中，使得單一數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量變小，通過擴充主機的數(shù)量緩解單一數(shù)據(jù)庫的性能問題，從而達到提升數(shù)據(jù)庫操作性能的目的。數(shù)據(jù)切分根據(jù)其切分類型，可以分為兩種方式：垂直（縱向）切分和水平（橫向）切分

什么是垂直（縱向）切分？

垂直切分常見有垂直分庫和垂直分表兩種。

垂直分庫就是根據(jù)業(yè)務耦合性，將關聯(lián)度低的不同表存儲在不同的數(shù)據(jù)庫。做法與大系統(tǒng)拆分為多個小系統(tǒng)類似，按業(yè)務分類進行獨立劃分。與"微服務治理"的做法相似，每個微服務使用單獨的一個數(shù)據(jù)庫。如圖：

垂直分表是基于數(shù)據(jù)庫中的"列"進行，某個表字段較多，可以新建一張擴展表，將不經(jīng)常用或字段長度較大的字段拆分出去到擴展表中。在字段很多的情況下（例 如一個大表有100多個字段），通過"大表拆小表"，更便于開發(fā)與維護，也能避免跨頁問題，MySQL底層是通過數(shù)據(jù)頁存儲的，一條記錄占用空間過大會導 致跨頁，造成額外的性能開銷。另外數(shù)據(jù)庫以行為單位將數(shù)據(jù)加載到內存中，這樣表中字段長度較短且訪問頻率較高，內存能加載更多的數(shù)據(jù)，命中率更高，減少了 磁盤IO，從而提升了數(shù)據(jù)庫性能。

垂直切分的優(yōu)點：

解決業(yè)務系統(tǒng)層面的耦合，業(yè)務清晰與微服務的治理類似，也能對不同業(yè)務的數(shù)據(jù)進行分級管理、維護、監(jiān)控、擴展等高并發(fā)場景下，垂直切分一定程度的提升IO、數(shù)據(jù)庫連接數(shù)、單機硬件資源的瓶頸

缺點：

部分表無法join，只能通過接口聚合方式解決，提升了開發(fā)的復雜度分布式事務處理復雜依然存在單表數(shù)據(jù)量過大的問題（需要水平切分）什么是水平（橫向）切分？

當一個應用難以再細粒度的垂直切分，或切分后數(shù)據(jù)量行數(shù)巨大，存在單庫讀寫、存儲性能瓶頸，這時候就需要進行水平切分了。

水平切分分為庫內分表和分庫分表，是根據(jù)表內數(shù)據(jù)內在的邏輯關系，將同一個表按不同的條件分散到多個數(shù)據(jù)庫或多個表中，每個表中只包含一部分數(shù)據(jù)，從而使得單個表的數(shù)據(jù)量變小，達到分布式的效果。如圖所示：

庫內分表只解決了單一表數(shù)據(jù)量過大的問題，但沒有將表分布到不同機器的庫上，因此對于減輕MySQL數(shù)據(jù)庫的壓力來說，幫助不是很大，大家還是競爭同一個物理機的CPU、內存、網(wǎng)絡IO，最好通過分庫分表來解決。

水平切分的優(yōu)點：

不存在單庫數(shù)據(jù)量過大、高并發(fā)的性能瓶頸，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和負載能力應用端改造較小，不需要拆分業(yè)務模塊

缺點：

跨分片的事務一致性難以保證跨庫的join關聯(lián)查詢性能較差數(shù)據(jù)多次擴展難度和維護量極大

水平切分后同一張表會出現(xiàn)在多個數(shù)據(jù)庫/表中，每個庫/表的內容不同。

什么時候考慮切分

1、能不切分盡量不要切分

并不是所有表都需要進行切分，主要還是看數(shù)據(jù)的增長速度。切分后會在某種程度上提升業(yè)務的復雜度，數(shù)據(jù)庫除了承載數(shù)據(jù)的存儲和查詢外，協(xié)助業(yè)務更好的實現(xiàn)需求也是其重要工作之一。

不到萬不得已不用輕易使用分庫分表這個大招，避免"過度設計"和"過早優(yōu)化"。分庫分表之前，不要為分而分，先盡力去做力所能及的事情，例如：升級硬件、升級網(wǎng)絡、讀寫分離、索引優(yōu)化等等。當數(shù)據(jù)量達到單表的瓶頸時候，再考慮分庫分表。

2、數(shù)據(jù)量過大，正常運維影響業(yè)務訪問

這里說的運維，指：

1）對數(shù)據(jù)庫備份，如果單表太大，備份時需要大量的磁盤IO和網(wǎng)絡IO。例如1T的數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡傳輸占50MB時候，需要20000秒才能傳輸完畢，整個過程的風險都是比較高的

2）對一個很大的表進行DDL修改時，MySQL會鎖住全表，這個時間會很長，這段時間業(yè)務不能訪問此表，影響很大。如果使用pt- online-schema-change，使用過程中會創(chuàng)建觸發(fā)器和影子表，也需要很長的時間。在此操作過程中，都算為風險時間。將數(shù)據(jù)表拆分，總量減 少，有助于降低這個風險。

3）大表會經(jīng)常訪問與更新，就更有可能出現(xiàn)鎖等待。將數(shù)據(jù)切分，用空間換時間，變相降低訪問壓力

3、隨著業(yè)務發(fā)展，需要對某些字段垂直拆分

4、數(shù)據(jù)量快速增長

隨著業(yè)務的快速發(fā)展，單表中的數(shù)據(jù)量會持續(xù)增長，當性能接近瓶頸時，就需要考慮水平切分，做分庫分表了。此時一定要選擇合適的切分規(guī)則，提前預估好數(shù)據(jù)容量

5、安全性和可用性

雞蛋不要放在一個籃子里。在業(yè)務層面上垂直切分，將不相關的業(yè)務的數(shù)據(jù)庫分隔，因為每個業(yè)務的數(shù)據(jù)量、訪問量都不同，不能因為一個業(yè)務把數(shù) 據(jù)庫搞掛而牽連到其他業(yè)務。利用水平切分，當一個數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)問題時，不會影響到100%的用戶，每個庫只承擔業(yè)務的一部分數(shù)據(jù)，這樣整體的可用性就能提 高。

案例分析

1、用戶中心業(yè)務場景

用戶中心是一個非常常見的業(yè)務，主要提供用戶注冊、登錄、查詢/修改等功能，其核心表為：

任何脫離業(yè)務的架構設計都是耍流氓，在進行分庫分表前，需要對業(yè)務場景需求進行梳理：

用戶側：前臺訪問，訪問量較大，需要保證高可用和高一致性。主要有兩類需求：用戶登錄：通過login_name/phone/email查詢用戶信息，1%請求屬于這種類型用戶信息查詢：登錄之后，通過uid來查詢用戶信息，99%請求屬這種類型運營側：后臺訪問，支持運營需求，按照年齡、性別、登陸時間、注冊時間等進行分頁的查詢。是內部系統(tǒng)，訪問量較低，對可用性、一致性的要求不高。

2、水平切分方法

當數(shù)據(jù)量越來越大時，需要對數(shù)據(jù)庫進行水平切分，上文描述的切分方法有"根據(jù)數(shù)值范圍"和"根據(jù)數(shù)值取模"。

"根據(jù)數(shù)值范圍"：以主鍵uid為劃分依據(jù)，按uid的范圍將數(shù)據(jù)水平切分到多個數(shù)據(jù)庫上。例如：user-db1存儲uid范圍為0~1000w的數(shù)據(jù)，user-db2存儲uid范圍為1000w~2000wuid數(shù)據(jù)。

優(yōu)點是：擴容簡單，如果容量不夠，只要增加新db即可。不足是：請求量不均勻，一般新注冊的用戶活躍度會比較高，所以新的user-db2會比user-db1負載高，導致服務器利用率不平衡

"根據(jù)數(shù)值取模"：也是以主鍵uid為劃分依據(jù)，按uid取模的值將數(shù)據(jù)水平切分到多個數(shù)據(jù)庫上。例如：user-db1存儲uid取模得1的數(shù)據(jù)，user-db2存儲uid取模得0的uid數(shù)據(jù)。

優(yōu)點是：數(shù)據(jù)量和請求量分布均均勻不足是：擴容麻煩，當容量不夠時，新增加db，需要rehash。需要考慮對數(shù)據(jù)進行平滑的遷移。

3、非uid的查詢方法

水平切分后，對于按uid查詢的需求能很好的滿足，可以直接路由到具體數(shù)據(jù)庫。而按非uid的查詢，例如login_name，就不知道具體該訪問哪個庫了，此時需要遍歷所有庫，性能會降低很多。

對于用戶側，可以采用"建立非uid屬性到uid的映射關系"的方案；對于運營側，可以采用"前臺與后臺分離"的方案。

3.1、建立非uid屬性到uid的映射關系

1）映射關系

例如：login_name不能直接定位到數(shù)據(jù)庫，可以建立login_name→uid的映射關系，用索引表或緩存來存儲。當訪問login_name時，先通過映射表查詢出login_name對應的uid，再通過uid定位到具體的庫。

映射表只有兩列，可以承載很多數(shù)據(jù)，當數(shù)據(jù)量過大時，也可以對映射表再做水平切分。這類kv格式的索引結構，可以很好的使用cache來優(yōu)化查詢性能，而且映射關系不會頻繁變更，緩存命中率會很高。

3.2、前臺與后臺分離

對于用戶側，主要需求是以單行查詢?yōu)橹鳎枰ogin_name/phone/email到uid的映射關系，可以解決這些字段的查詢問題。

而對于運營側，很多批量分頁且條件多樣的查詢，這類查詢計算量大，返回數(shù)據(jù)量大，對數(shù)據(jù)庫的性能消耗較高。此時，如果和用戶側公用同一批服務或數(shù)據(jù)庫，可能因為后臺的少量請求，占用大量數(shù)據(jù)庫資源，而導致用戶側訪問性能降低或超時。

這類業(yè)務最好采用"前臺與后臺分離"的方案，運營側后臺業(yè)務抽取獨立的service和db，解決和前臺業(yè)務系統(tǒng)的耦合。由于運營側對可用 性、一致性的要求不高，可以不訪問實時庫，而是通過binlog異步同步數(shù)據(jù)到運營庫進行訪問。在數(shù)據(jù)量很大的情況下，還可以使用ES搜索引擎或Hive 來滿足后臺復雜的查詢方式。

常用的支持分庫分表中間件：sharding-jdbc（當當）TSharding（蘑菇街）Atlas（奇虎360）Cobar（阿里巴巴）MyCAT（基于Cobar）Oceanus（58同城）Vitess（谷歌）

以上就是關于pos機按鍵分離,數(shù)據(jù)庫主從復制的知識，后面我們會繼續(xù)為大家整理關于pos機按鍵分離的知識，希望能夠幫助到大家！