- 案例背景
- 案例分析
- MySQL 主从结构
- 案例解答
- 总结
案例背景
假设你公司面临双 11 大促，投入了大量营销费用用于平台推广，这带来了巨大的流量，如果你是订单系统的技术负责人，要怎么应对突如其来的读写流量呢?
这是一个很典型的应用场景，我想很多研发工程师会回答：通过 Redis 作为 MySQL 的缓存，然后当用户查看“订单中心”时，通过查询订单缓存，帮助 MySQL 抗住大部分的查询请求。
应用缓存的原则之一是保证缓存命中率足够高，不然很多请求会穿透缓存，最终打到数据库上。然而在“订单中心”这样的场景中，每个用户的订单都不同，除非全量缓存数据库订单信息(又会带来架构的复杂度)，不然缓存的命中率依旧很低。
所以在这种场景下，缓存只能作为数据库的前置保护机制，但是还会有很多流量打到数据库上，并且随着用户订单不断增多，请求到 MySQL 上的读写流量会越来越多，当单台 MySQL 支撑不了大量的并发请求时，该怎么办?
案例分析
互联网大部分系统的访问流量是读多写少，读写请求量的差距可能达到几个数量级，就好比你在京东上的商品的浏览量肯定远大于你的下单量。
所以你要考虑优化数据库来抗住高查询请求，首先要做的就是区分读写流量区，这样才方便针对读流量做单独扩展，这个过程就是流量的“读写分离”。
读写分离是提升 MySQL 并发的首选方案，因为当单台 MySQL 无法满足要求时，就只能用多个具有相同数据的 MySQL 实例组成的集群来承担大量的读写请求。
MySQL 主从结构
MySQL 做读写分离的前提，是把 MySQL 集群拆分成“主 + 从”结构的数据集群，这样才能实现程序上的读写分离，并且 MySQL 集群的主库、从库的数据是通过主从复制实现同步的。
那么面试官会问你“MySQL 集群如何实现主从复制?” 换一种问法就是“当你提交一个事务到 MySQL 集群后，MySQL 都执行了哪些操作?”面试官往往会以该问题为切入点，挖掘你对 MySQL 集群主从复制原理的理解，然后再模拟一个业务场景，让你给出解决主从复制问题的架构设计方案。
所以，针对面试官的套路，你要做好以下的准备：
- 掌握读多写少场景下的架构设计思路，知道缓存不能解决所有问题，“读写分离”是提升系统并发能力的重要手段。
- 深入了解数据库的主从复制，掌握它的原理、问题，以及解决方案。
- 从实践出发，做到技术的认知抽象，从方法论层面来看设计。
案例解答
MySQL 主从复制的原理无论是“MySQL 集群如何实现主从复制”还是“当你提交一个事务到 MySQL 集群后，MySQL 集群都执行了哪些操作?”面试官主要是问你：MySQL 的主从复制的过程是怎样的?
总的来讲，MySQL 的主从复制依赖于 binlog ，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上。复制的过程就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上。这个过程一般是异步的，也就是主库上执行事务操作的线程不会等待复制 binlog 的线程同步完成。
为了方便你记忆，我把 MySQL 集群的主从复制过程梳理成 3 个阶段。
- 写入 Binlog：主库写 binlog 日志，提交事务，并更新本地存储数据。
- 同步 Binlog：把 binlog 复制到所有从库上，每个从库把 binlog 写到暂存日志中。
- 回放 Binlog：回放 binlog，并更新存储数据。
但在面试中你不能简单地只讲这几个阶段，要尽可能详细地说明主库和从库的数据同步过程，为的是让面试官感受到你技术的扎实程度(详细过程如下)。
MySQL 主库在收到客户端提交事务的请求之后，会先写入 binlog，再提交事务，更新存储引擎中的数据，事务提交完成后，返回给客户端“操作成功”的响应。
从库会创建一个专门的 I/O 线程，连接主库的 log dump 线程，来接收主库的 binlog 日志，再把 binlog 信息写入 relay log 的中继日志里，再返回给主库“复制成功”的响应。
从库会创建一个用于回放 binlog 的线程，去读 relay log 中继日志，然后回放 binlog 更新存储引擎中的数据，最终实现主从的数据一致性。
在完成主从复制之后，你就可以在写数据时只写主库，在读数据时只读从库，这样即使写请求会锁表或者锁记录，也不会影响读请求的执行。
同时，在读流量比较大时，你可以部署多个从库共同承担读流量，这就是“一主多从”的部署方式，你在垂直电商项目中可以用该方式抵御较高的并发读流量。另外，从库也可以作为一个备库，以避免主库故障导致的数据丢失。
MySQL 一主多从
当然，一旦你提及“一主多从”，面试官很容易设陷阱问你：那大促流量大时，是不是只要多增加几台从库，就可以抗住大促的并发读请求了?
当然不是。
因为从库数量增加，从库连接上来的 I/O 线程也比较多，主库也要创建同样多的 log dump 线程来处理复制的请求，对主库资源消耗比较高，同时还受限于主库的网络带宽。所以在实际使用中，一个主库一般跟 2～3 个从库(1 套数据库，1 主 2 从 1 备主)，这就是一主多从的 MySQL 集群结构。
其实，你从 MySQL 主从复制过程也能发现，MySQL 默认是异步模式：MySQL 主库提交事务的线程并不会等待 binlog 同步到各从库，就返回客户端结果。这种模式一旦主库宕机，数据就会发生丢失。
而这时，面试官一般会追问你“MySQL 主从复制还有哪些模型?”主要有三种。
- 同步复制：事务线程要等待所有从库的复制成功响应。
- 异步复制：事务线程完全不等待从库的复制成功响应。
- 半同步复制：MySQL 5.7 版本之后增加的一种复制方式，介于两者之间，事务线程不用等待所有的从库复制成功响应，只要一部分复制成功响应回来就行，比如一主二从的集群，只要数据成功复制到任意一个从库上，主库的事务线程就可以返回给客户端。
这种半同步复制的方式，兼顾了异步复制和同步复制的优点，即使出现主库宕机，至少还有一个从库有最新的数据，不存在数据丢失的风险。
讲到这儿，你基本掌握了 MySQL 主从复制的原理，但如果面试官想挖掘你的架构设计能力，还会从架构设计上考察你怎么解决 MySQL 主从复制延迟的问题，比如问你“在系统设计上有哪些方案可以解决主从复制的延迟问题?”
从架构上解决主从复制延迟
我们来结合实际案例设计一个主从复制延迟的解决方案。
在电商平台，每次用户发布商品评论时，都会先调用评论审核，目的是对用户发布的商品评论进行如言论监控、图片鉴黄等操作。
评论在更新完主库后，商品发布模块会异步调用审核模块，并把评论 ID 传递给审核模块，然后再由评论审核模块用评论 ID 查询从库中获取到完整的评论信息。此时如果主从数据库存在延迟，在从库中就会获取不到评论信息，整个流程就会出现异常。
主从延迟影响评论读取的实时性
这是主从复制延迟导致的查询异常，解决思路有很多，我提供给你几个方案。
使用数据冗余
可以在异步调用审核模块时，不仅仅发送商品 ID，而是发送审核模块需要的所有评论信息，借此避免在从库中重新查询数据(这个方案简单易实现，推荐你选择)。但你要注意每次调用的参数大小，过大的消息会占用网络带宽和通信时间。
使用缓存解决
可以在写入数据主库的同时，把评论数据写到 Redis 缓存里，这样其他线程再获取评论信息时会优先查询缓存，也可以保证数据的一致性。
不过这种方式会带来缓存和数据库的一致性问题，比如两个线程同时更新数据，操作步骤如下：
线程 A 先更新数据库为 100，此时线程 B 把数据库和缓存中的数据都更新成了 200，然后线程 A 又把缓存更新为 100，这样数据库中的值 200 和缓存中的值 100 就不一致了。
总的来说，通过缓存解决 MySQL 主从复制延迟时，会出现数据库与缓存数据不一致的情况。
直接查询主库
该方案在使用时一定要谨慎，你要提前明确查询的数据量不大，不然会出现主库写请求锁行，影响读请求的执行，最终对主库造成比较大的压力。
当然了，面试官除了从架构上考察你对 MySQL主从复制延迟的理解，还会问你一些扩展问题，比如：当 MySQL 做了主从分离后，对于数据库的使用方式就发生了变化，以前只需要使用一个数据库地址操作数据库，现在却要使用一个主库地址和多个从库地址，并且还要区分写入操作和查询操作，那从工程代码上设计，怎么实现主库和从库的数据访问呢?
实现主库和从库的数据库访问
一种简单的做法是：提前把所有数据源配置在工程中，每个数据源对应一个主库或者从库，然后改造代码，在代码逻辑中进行判断，将 SQL 语句发送给某一个指定的数据源来处理。
这个方案简单易实现，但 SQL 路由规则侵入代码逻辑，在复杂的工程中不利于代码的维护。
另一个做法是：独立部署的代理中间件，如 MyCat，这一类中间件部署在独立的服务器上，一般使用标准的 MySQL 通信协议，可以代理多个数据库。
该方案的优点是隔离底层数据库与上层应用的访问复杂度，比较适合有独立运维团队的公司选型;缺陷是所有的 SQL 语句都要跨两次网络传输，有一定的性能损耗，再就是运维中间件是一个专业且复杂的工作，需要一定的技术沉淀。
总结
我们先从一个案例出发，了解了在互联网流量读多写少的情况下，需要通过“读写分离”提升系统的并发能力，又因为“读写分离”的前提是做 “主+从”的数据集群架构，所以我们又讲了主从复制的原理，以及怎么解决主从复制带来的延迟。
