MySQL 集群架构与应用场景
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MySQL 集群架构与应用场景
单库模式
特点:
- 简单易用: 适合初期项目和小型应用，成本低。
- 适用场景: 企业门户网站、中小型项目、项目原型。
缺点:
- 不可用性: 如果数据库挂掉，系统会瘫痪。
- 并发瓶颈: 高并发下性能差。
读写分离模式
架构:
- 主库: 负责写入操作。
- 从库: 负责读取操作，通过主从同步机制保持数据一致。
- 中间件: 如 MyCat、ShardingSphere，负责请求路由。
优点:
- 性能提升: 适合读多写少的场景，有效分摊读取压力。
- 高可用性: 可通过 MHA 等方案实现故障转移。
缺点:
- 架构复杂: 部署和维护成本增加。
- 数据一致性: 网络问题可能导致数据不一致。
分库分表模式 (Sharding)
架构:
- 分片: 将大数据集合打散存储在多个子数据库的子表中。
- 中间件: 如 MyCat、ShardingSphere，负责 SQL 路由。
优点:
- 适用大数据: 适合十亿级别的数据量。
- 数据分散: 每个节点的数据是所有数据的子集。
缺点:
- 架构复杂: 部署和维护成本高。
- 高可用性差: 每个节点数据不同，单点故障影响大。
分片算法
范围法: 按数据范围划分，适合范围检索，但可能导致数据不均匀。
哈希法: 数据均匀分布，适合大型互联网应用，但扩展困难。
综合应用 -> 组合方案:
- 读写分离 + 分片: 结合两者优点，适用于大规模互联网应用。
- 高可用性: 配合 MHA、MDR 等方案，确保系统稳定可靠。
总结
- 单库模式: 简单易用，适合小型项目。
- 读写分离模式: 提升性能，适合读多写少的应用。
- 分库分表模式: 适用于大数据量，架构复杂，需结合读写分离实现高可用性。