什么是主从式结构的数据库系统

主从式结构是指一个主机带多个终端的多用户结构。在这种结构中，数据库系统(包括应用程序、DBMS、数据)都集中存放在主机上，所有处理任务都由主机来完成，各个用户通过主机的终端并发地存取数据库，共享数据资源。 主从式结构的优点是简单，数据易于管理与维护。缺点是当终端用户数目增加到一定程度后，主机的任务会过分繁重，成为瓶颈，从而使系统性能大幅度下降。另外当主机出现故障时，整个系统都不能使用，因此系统的可靠性不高。

大致为两种措施：

一、脚本同步：

1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。

二、业务层实现：

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。

2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

redis实现数据库缓存的分析：

对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。

但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。

MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易 *** 作。

数据库缓存的作用是只在数据第一次被访问时才从数据库中读取数据，将数据放在存储介质中，以后查询相同的数据则直接从存储介质（内存）中返回，这样速度有明显的提升。

为了更好的使用数据缓存，应注意以下几点：

1、如果一个实体标记了缓存属性，则无论该类是 通过ID查询还是其它方式的查询得到的结果，都会自动缓存。 所以，不必担心结果是否能够按照预期的需要缓存。

2、查询缓存如何使用？ 在CastleActiveRecord中的查询类没有提供对查询缓存的支持，只能使用NHibernate的查询才可以，例子如上所述。

3、缓存的性能，缓存在一定程度上可以提高应用的性能，但需要正确使用，如果使用不慎，缓存反而成为负担，比如，在应用中如果使用NHibernateCachesPrevalence 作为缓存提供程序，如果数据量大，它要在指定目录下写入缓存文件，IO消耗相当大，虽然数据库访问少了，但是应用的IO却增长，还不如不使用缓存。因此，使用缓存时应尽量避免使用文件型缓存，应使用内存型缓存。

4、缓存的策略。查询缓存应只对只读性数据进行缓存，如果是经常读写的数据，可能造成数据不一致，至于造成数据不一致的原因没有花时间根究。

5、如果实体有继承关系，必须在被继承的类上也标记使用 缓存，否则，子类的缓存无效。

6、如果对查询进行缓存，必须实体也要标记缓存，否则查询缓存无效。

一般来说，就是如果系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

？其中Master负责写 *** 作的负载，也就是说一切写的 *** 作都在Master上进行，而读的 *** 作则分摊到Slave上进行。这样一来的可以大大提高读取的效率。在一般的互联网应用中，经过一些数据调查得出结论，读/写的比例大概在 10：1左右 ，也就是说大量的数据 *** 作是集中在读的 *** 作，这也就是为什么我们会有多个Slave的原因。但是为什么要分离读和写呢？熟悉DB的研发人员都知道，写 *** 作涉及到锁的问题，不管是行锁还是表锁还是块锁，都是比较降低系统执行效率的事情。我们这样的分离是把写 *** 作集中在一个节点上，而读 *** 作其其他的N个节点上进行，从另一个方面有效的提高了读的效率，保证了系统的高可用性。

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