面试题：MySQL分发主库架构如何应对高并发写入场景

Question

在MySQL分发主库架构中，假设面临高并发写入的业务场景，你会从哪些方面进行架构优化以确保数据的一致性和系统的高性能，详细说明优化思路及可能用到的技术手段？

Answer 1

优化思路

1. 写入负载均衡：避免所有写入请求都集中在主库，分散压力以提升性能。
2. 数据一致性保障：确保主从库之间数据的准确同步，减少延迟。
3. 提升系统可用性：防止单点故障，保证系统持续提供服务。

技术手段

1. 负载均衡：
   • 数据库代理层：使用如 MyCAT、MaxScale 等中间件，在应用与数据库之间进行读写分离，将写请求均匀分配到多个主库（如果是多主架构）或优化主库的写入队列。
   • SQL 层面：在应用代码中，通过特定算法（如哈希算法）根据业务数据（如用户 ID）将写入请求分发给不同的数据库实例。
2. 数据一致性：
   • 半同步复制：主库在接收到写请求并写入 binlog 后，等待至少一个从库接收并写入 relay log 后才返回成功给客户端，确保数据在主从库间尽快同步，减少数据丢失风险。
   • 并行复制：从库开启并行复制功能，利用多核 CPU 的优势，加快从库应用 relay log 的速度，减少主从延迟。MySQL 5.6 引入基于库的并行复制，5.7 支持基于逻辑时钟的并行复制（MTS）。
3. 高可用性：
   • 主从切换：使用 MHA（Master High Availability）、Orchestrator 等工具，当主库出现故障时，能自动检测并快速将某个从库提升为主库，保证服务的连续性。
   • 多数据中心部署：将主从库分布在不同的数据中心，避免因单个数据中心故障导致服务中断。可采用双活或多活架构，各数据中心间通过高速网络连接并进行数据同步。
4. 缓存机制：
   • 写入缓存：在应用层或数据库代理层使用缓存（如 Redis），对于一些非强一致性要求的写入，先写入缓存，再异步批量写入数据库，降低数据库直接写入压力。
   • 读取缓存：利用缓存处理大量读请求，减轻数据库读压力，使数据库能更专注于处理写入请求。同时，在写入操作时，要注意合理更新缓存，以保证数据一致性。
5. 数据库参数调优：
   • 调整 innodb 相关参数：如 innodb_buffer_pool_size 适当增大，以缓存更多数据和索引，减少磁盘 I/O；innodb_log_file_size 合理设置，优化日志写入性能。
   • 调整连接参数：如 max_connections 控制数据库允许的最大连接数，避免过多连接耗尽系统资源；wait_timeout 设置连接的等待超时时间，及时释放空闲连接。