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一、MySQL单机架构的问题

二、MySQL集群架构的优点与工作原理

（1）读写分离：读性能的提升

（2）数据库分片（分库分表）：写性能的提升

2.1垂直分片（分库）

2.2水平分片（分表）

三、Docker

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        在学习数据库的时候，发觉简单的记忆背诵SQL语句较为枯燥，于是从本文开始将直接从MySQL顶层设计入手，深入学习数据库系统背后的底层原理，从而帮助我们避免成为调包侠。

一、MySQL单机架构的问题

       MySQL是一个历史十分悠久的数据，他甚至发扬与互联网热潮之前，在此阶段人们大多是采用单机模式的数据库来进行数据存储、数据交互的。不过随着计算机设备的增多、访问量并发性的提升，该模式逐渐力不从心，产生了一些性能上明显的缺点。

    在单机模式下，一个公司的所有业务都放在同一台物理机上，用这一台物理机充当数据库服务器。该服务器中充斥着大量的数据库、表结构等，每一种类型的业务想要获取数据都得去同一台物理机上拿，一旦访问并发性很高、访问量很大时，这种架构的速度只能依赖于单物理机的性能优化进行提升，显然难堪大用。

二、MySQL集群架构的优点与工作原理

        在当今的互联网时代，各种网络服务访问量爆发式增长，比如抖音，它背后就依赖于大量高性能的数据库服务器去存储视频信息，然后在用户访问时候通过网络转发即可。但毕竟一台物理主机的性能再怎么优秀、内存容量再怎么大，它都不可能一个人干完所有的事情，即使它真的能实现，也会因为高并发访问而使得交互速率极为低下，于是MySQL集群应运而生。

        MySQL 高性能集群架构主要分为两大核心方案：读写分离与数据库分片（分库分表），二者解决的问题维度不同，也常被结合使用。

（1）读写分离：读性能的提升

        MySQL数据库一般被设计成主从模式，其中主节点作为联网公司的主录入节点，所有的数据录入信息都由此发往从节点。而从节点往往会设计多个，用于负载均衡式的承担高并发的读访问请求，并且可以作为分布式结构，保障数据安全性。

下面是它读写分离的详细过程：

（1）节点部署与集群组网：首先运维人员在多台物理机上分别部署 MySQL 服务，配置成主从复制架构；再通过 Apache ShardingSphere-Proxy 这类数据库中间件，将这些节点连接成一个统一的集群网络。

（2）透明化访问与请求中转：每一个客户端看似直接连接到了 MySQL 服务器，实际上连接的都是 Proxy 虚拟出来的逻辑数据库。客户端发送的所有 SQL 请求，都必须经过 Proxy 的中转，才能传递到背后真实的数据库节点中。

（3）读写分离与负载均衡：Proxy 会自动将客户端请求分为两类：写请求（INSERT/UPDATE/DELETE）和读请求（SELECT）。它会将所有写请求只转发给主节点服务器；而把读请求以负载均衡的方式，分发到多个从节点上执行，实现读写分离。

（4）主节点日志记录与推送：主节点执行写操作后，会将数据变更记录到自身的 **Binary Log（二进制日志）中；主节点上的 Binlog Dump 线程(主节点为每一个从节点连接都生成一个线程，类似订阅设计模式)，会实时读取这些日志，并推送给从节点。

（5）从节点日志接收与回放：而从节点一方面需要接收主节点的数据信息、另一方面需要处理客户端的请求，所以从节点也是多线程设计，于是Binlog Dump线程会把二进制日志推送给从节点的 I/O 线程。从节点的 I/O 线程收到日志后，先写入本地的Relay Log（中继日志）** 暂存，再由从节点的 SQL 线程读取并回放这些日志，最终在从节点上执行与主节点相同的写操作，实现数据同步。

（5）冗余设计的收益：从这样的设计中可以发现：每一个从节点都会被同步成与主节点完全一致的数据，存在一定的数据冗余开销。但这种冗余是工程上的必要取舍：它不仅能大幅提升读请求的并发处理能力，还提供了数据备份和故障恢复的能力，用少量磁盘空间开销换取了性能与可靠性的双重收益，是非常值得的设计。

（2）数据库分片（分库分表）：写性能的提升

        读写分离虽然解决了读性能瓶颈，但当业务规模进一步扩大，主节点的写性能、单库单表的容量上限会成为新的瓶颈，这时就需要引入数据库分片。所以读写分离可以简单的提升读性能，而数据库分片则是为了提升写性能而出现的。

        只要是数据库分片，不论是分库还是分表，都会增大主节点个数，从而提升写性能。

• 核心思想：由原来每个数据库服务中保存完整的全量数据，拆分为每个数据库服务只保存一部分数据（分片），多个数据库服务共同组成一份完整的数据。
• 通俗理解：就像把一本厚厚的百科全书，拆分成 A-M、N-Z 两本分册，不同的用户查询会被分发到对应的分册中，每本分册的压力都大幅降低。

        其中数据库分片可以分为垂直分片和水平分片，他们各自有各自的优点。一般来说随着业务量的增大，首先会采用垂直分片的架构，再当数据量过大，一个库存不下或查询效率太低才会进一步引入水平分片。

2.1垂直分片（分库）

        把一个超市拆成生鲜区、日用品区、零食区，每个区只卖一类商品。

• 逻辑：按业务模块拆分，比如把用户库、订单库、商品库拆分成独立的数据库实例。
• 解决的问题：单库表数量过多、不同业务模块互相影响的问题，实现业务解耦。

2.2水平分片（分表）

        把一个 1000 万用户的 “大超市”，拆成 4 个小超市，每个小超市服务 250 万用户，用户按 ID 分布在不同超市。

• 逻辑：按数据规则拆分，比如按用户 ID 哈希取模，把用户数据分散存储到多个分片节点中。
• 解决的问题：单表数据量过大（如千万级 / 亿级）导致的查询、写入性能下降问题。

三、Docker

        既然我们要学习集群架构，那么理论上需要多台机器。但在学习环境中，我们不可能为了练手就准备好几台物理服务器，成本太高，也不方便反复搭建和销毁。

        这时候，Docker 就成了我们的 “神器”。它的核心价值，就是帮我们用一台电脑，模拟出一整个集群。

        简单来说，Docker可以理解成一个轻量级的迷你服务器，即一台Ubuntu机器。但重要的是，Docker是极其轻量化的服务器，他占用的资源非常少，比Vmware开的虚拟机要轻量很多，一台家用笔记本可以轻松带动多个Docker容器。

• 每个容器都有自己独立的 IP、端口、文件系统和进程空间，和真实的服务器一样可以配置网络、启动服务；
• 多个容器可以同时运行在一台物理机 / 虚拟机上，互相之间完全隔离，互不干扰；
• 启动一个容器只需要几秒钟，占用资源极少，一台普通电脑跑三五个 MySQL 容器完全没有压力。

        关于Docker我们不需要过多了解，直接在网上搜索安装教程，一步步安装即可，在数据库这门课中我们只需要学会使用Docker，其背后的原理不需要学习。