㈠ redis需要读写分离吗
首先说结论：这个要跟你具体的架构实现以及业务相关，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离。
先来讨论一下为什么要读写分离：
读写分离使用于大量读请求的情况，通过多个slave分摊了读的压力，从而增加了读的性能。
过多的select会阻塞住数据库，使你增删改不能执行，而且到并发量过大时，数据库会拒绝服务。
因而通过读写分离，从而增加性能，避免拒绝服务的发生。
我认为需要读写分离的应用场景是：写请求在可接受范围内，但读请求要远大于写请求的场景。
再来讨论一下redis常见的应用场景：
首先说一下缓存集群，这也是非常常见的应用场景：
缓存主要解决的是用户访问时，怎么以更快的速度得到数据。
2. 单机的内存资源是很有限的，所以缓存集群会通过某种算法将不同的数据放入到不同的机器中。
3. 不同持久化数据库，一般来说，内存数据库单机可以支持大量的增删查改。
4. 如果一台机器支持不住，可以用主从复制，进行缓存的方法解决。
综上，在这个场景下应用redis 进行读写分离，完全就失去了读写分离的意义。
㈡ 分布式系统中应用程序怎么实现数据库读写分离
本文实例分析了Yii实现Mysql多数据库和读写分离的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： Yii Framework是一个基于组件、用于开发大型 Web 应用的高性能 PHP 框架。Yii提供了今日Web 2.0应用开发所需要的几乎一切功能，也是最强大的框架之一，下文我们来介绍Yii实现MySQL多库和读写分离的方法 前段时间为SNS产品做了架构设计，在程序框架方面做了不少相关的压力测试，最终选定了YiiFramework，至于为什么没选用公司内部的 PHP框架，其实理由很充分，公司的框架虽然是"前辈"们辛苦的积累，但毕竟不够成熟，没有大型项目的历练，犹如一个涉世未深的年轻小伙。Yii作为一个 颇有名气开源产品，必定有很多人在使用，意味着有一批人在维护，而且在这之前，我也使用Yii开发过大型项目，Yii的设计模式和它的易扩展特性足以堪当重任。 SNS同一般的社交产品不同的就是它最终要承受大并发和大数据量的考验，架构设计时就要考虑这些问题， web分布式、负载均衡、分布式文件存储、MySQL分布式或读写分离、NoSQL以及各种缓存，这些都是必不可少的应用方案，本文所讲的就是MySQL 分库和主从读写分离在Yii的配置和使用。 Yii默认是不支持读写分离的，我们可以利用Yii的事件驱动模式来实现MySQL的读写分离。 Yii提供了一个强大的CActiveRecord数据库操作类，通过重写getDbConnection方法来实现数据库的切换，然后通过事件 beforeSave、beforeDelete、beforeFind 来实现读写服务器的切换，还需要两个配置文件dbconfig和modelconfig分别配置数据库主从服务器和model所对应的数据库名称，附代码 DBConfig.php文件如下： 复制代码 代码如下:<?php return array( 'passport' => array( 'write' => array( 'class' => 'CDbConnection', 'connectionString' => 'mysql:host=10.1.39.2;dbname=db1′, 'emulatePrepare' => true, //'enableParamLogging' => true, 'enableProfiling' => true, 'username' => 'root', 'password' => '', 'charset' => 'utf8′, 'schemaCachingDuration'=>3600, ), 'read' => array( array( 'class' => 'CDbConnection', 'connectionString' => 'mysql:host=10.1.39.3;dbname=db1, 'emulatePrepare' => true, //'enableParamLogging' => true, 'enableProfiling' => true, 'username' => 'root', 'password' => '', 'charset' => 'utf8′, 'schemaCachingDuration'=>3600, ), array( 'class' => 'CDbConnection', 'connectionString' => 'mysql:host=10.1.39.4;dbname=db3′, 'emulatePrepare' => true, //'enableParamLogging' => true, 'enableProfiling' => true, 'username' => 'root', 'password' => '', 'charset' => 'utf8′, 'schemaCachingDuration'=>3600, ), ), ), ); ModelConfig.php如下： 复制代码 代码如下:<?php return array( //key为数据库名称，value为Model 'passport' => array('User','Post'), 'microblog' => array('…'), ); ?> ActiveRecord.php如下： 复制代码 代码如下:/** * 基于CActiveRecord类的封装，实现多库和主从读写分离 * 所有Model都必须继承些类. * */ class ActiveRecord extends CActiveRecord { //model配置 public $modelConfig = ''; //数据库配置 public $dbConfig = ''; //定义一个多数据库集合 static $dataBase = array(); //当前数据库名称 public $dbName = ''; //定义库类型(读或写) public $dbType = 'read'; //'read' or 'write' /** * 在原有基础上添加了一个dbname参数 * @param string $scenario Model的应用场景 * @param string $dbname 数据库名称 */ public function __construct($scenario='insert', $dbname = '') { if (!empty($dbname)) $this->dbName = $dbname; parent::__construct($scenario); } /** * 重写父类的getDbConnection方法 * 多库和主从都在这里切换 */ public function getDbConnection() { //如果指定的数据库对象存在则直接返回 if (self::$dataBase[$this->dbName]!==null) return self::$dataBase[$this->dbName]; if ($this->dbName == 'db'){ self::$dataBase[$this->dbName] = Yii::app()->getDb(); }else{ $this->changeConn($this->dbType); } if(self::$dataBase[$this->dbName] instanceof CDbConnection){ self::$dataBase[$this->dbName]->setActive(true); return self::$dataBase[$this->dbName]; } else throw new CDbException(Yii::t('yii','Model requires a "db" CDbConnection application component.')); } /** * 获取配置文件 * @param unknown_type $type * @param unknown_type $key */ private function getConfig($type="modelConfig",$key="){ $config = Yii::app()->params[$type]; if($key) $config = $config[$key]; return $config; } /** * 获取数据库名称 */ private function getDbName(){ if($this->dbName) return $this->dbName; $modelName = get_class($this->model()); $this->modelConfig = $this->getConfig('modelConfig'); //获取model所对应的数据库名 if($this->modelConfig)foreach($this->modelConfig as $key=>$val){ if(in_array($modelName,$val)){ $dbName = $key; break; } } return $dbName; } /** * 切换数据库连接 * @param unknown_type $dbtype */ protected function changeConn($dbtype = 'read'){ if($this->dbType == $dbtype && self::$dataBase[$this->dbName] !== null) return self::$dataBase[$this->dbName]; $this->dbName = $this->getDbName(); if(Yii::app()->getComponent($this->dbName.'_'.$dbtype) !== null){ self::$dataBase[$this->dbName] = Yii::app()->getComponent($this->dbName.'_'.$dbtype); return self::$dataBase[$this->dbName]; } $this->dbConfig = $this->getConfig('dbConfig',$this->dbName); //跟据类型取对应的配置(从库是随机值) if($dbtype == 'write'){ $config = $this->dbConfig[$dbtype]; }else{ $slavekey = array_rand($this->dbConfig[$dbtype]); $config = $this->dbConfig[$dbtype][$slavekey]; } //将数据库配置加到component中 if($dbComponent = Yii::createComponent($config)){ Yii::app()->setComponent($this->dbName.'_'.$dbtype,$dbComponent); self::$dataBase[$this->dbName] = Yii::app()->getComponent($this->dbName.'_'.$dbtype); $this->dbType = $dbtype; return self::$dataBase[$this->dbName]; } else throw new CDbException(Yii::t('yii','Model requires a "changeConn" CDbConnection application component.')); } /** * 保存数据前选择 主 数据库 */ protected function beforeSave(){ parent::beforeSave(); $this->changeConn('write'); return true; } /** * 删除数据前选择 主 数据库 */ protected function beforeDelete(){ parent::beforeDelete(); $this->changeConn('write'); return true; } /** * 读取数据选择 从 数据库 */ protected function beforeFind(){ parent::beforeFind(); $this->changeConn('read'); return true; } /** * 获取master库对象 */ public function dbWrite(){ return $this->changeConn('write'); } /** * 获取slave库对象 */ public function dbRead(){ return $this->changeConn('read'); } } 这是我写好的类，放在components文件夹里，然后所有的Model都继承ActiveRecord类就可以实现多库和主从读写分离了，至于如何支持原生的SQL也同时使用读写分离，此类都已经实现。 希望本文所述对大家基于Yii框架的PHP程序设计有所帮助。
㈢ mysql读写分离和用Redis做缓存，这两种方案有什么异同
读写分离一般都是结合Master/Slave模式使用，Master处理写请求，Slave处理读请求，这样做的好处是：
1、提高数据库的并发处理能力；
2、避免写请求锁表阻塞读请求；
3、避免单点，提高数据库的可用性；
而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率。
二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁。
一般高并发应用都是结合二者使用。
㈣ rediscluster读写分离有什么好处
先来讨论一下为什么要读写分离. 如果一台机器支持不住：
1。
4，完全就失去了读写分离的意义，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离。
2，一般来说。
过多的select会阻塞住数据库，避免拒绝服务的发生，怎么以更快的速度得到数据. 缓存
2。
因而通过读写分离：写请求在可接受范围内。
再来讨论一下redis常见的应用场景，从而增加了读的性能. 不同持久化数据库：
读写分离使用于大量读请求的情况，数据库会拒绝服务。
3，可以用主从复制. 单机的内存资源是很有限的. 缓存主要解决的是用户访问时，通过多个slave分摊了读的压力：
1，这也是非常常见的应用场景，在这个场景下应用redis 进行读写分离，所以缓存集群会通过某种算法将不同的数据放入到不同的机器中，从而增加性能，使你增删改不能执行. 排名型的应用，但读请求要远大于写请求的场景，而且到并发量过大时。
我认为需要读写分离的应用场景是. 实时消息系统
首先说一下缓存集群，访问计数型应用
3。
综上，内存数据库单机可以支持大量的增删查改，进行缓存的方法解决首先说结论：这个要跟你具体的架构实现以及业务相关
㈤ 如何处理数据库并发问题
想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。
什么是数据并发操作呢？
就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。
在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？
第一种方案、数据库锁
从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。
这四种隔离级别分别是：
读未提交（Read Uncommitted）
读提交（Read Committed）
可重复读（Repeated Read）
串行化（Serializable）
当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？
脏读（dirty read）
当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。
不可重复读（unrepeatable read）
一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。
例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。
幻读（phantom problem）
一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。
例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。
那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？
“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。
“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。
“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。
“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。
好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。
因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。
最有效的一种方式就是：缓存
想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。
还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。
当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。
当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。
那么，读写分离就是另一种有效的方式了
当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。
我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。
㈥ java怎么实现读写分离 数据一致性
读写分离一般用在数据库和缓存的架构设计方面。读库只负责返回查询结果，写库只负责更新和增加，然后两个库实时同步。一般系统的读压力比写压力大的多，这样可以设计多个读库分担查询的压力。
㈦ redis sentinel 能实现读写分离吗
首先说结论：这个要跟你具体的架构实现以及业务相关，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离。
先来讨论一下为什么要读写分离：
读写分离使用于大量读请求的情况，通过多个slave分摊了读的压力，从而增加了读的性能。
过多的select会阻塞住数据库，使你增删改不能执行，而且到并发量过大时，数据库会拒绝服务。
因而通过读写分离，从而增加性能，避免拒绝服务的发生。
我认为需要读写分离的应用场景是：写请求在可接受范围内，但读请求要远大于写请求的场景。
再来讨论一下redis常见的应用场景：
1. 缓存
2. 排名型的应用，访问计数型应用
3. 实时消息系统
首先说一下缓存集群，这也是非常常见的应用场景：
1. 缓存主要解决的是用户访问时，怎么以更快的速度得到数据。
2. 单机的内存资源是很有限的，所以缓存集群会通过某种算法将不同的数据放入到不同的机器中。
3. 不同持久化数据库，一般来说，内存数据库单机可以支持大量的增删查改。
4. 如果一台机器支持不住，可以用主从复制，进行缓存的方法解决。
综上，在这个场景下应用redis 进行读写分离，完全就失去了读写分离的意义。
㈧ memcache读写分离是要两个数据库吗
读写分离一般都是结合Master/Slave模式使用，Master处理写请求，Slave处理读请求，这样做的好处是： 1、提高数据库的并发处理能力； 2、避免写请求锁表阻塞读请求； 3、避免单点，提高数据库的可用性； 而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少...
㈨ 如何利用Spring实现数据库读写分离
读写分离是为了减少数据库的负荷，当用户高并发访问时，绝大部分都是用户查询，少部分用户是写入到数据库的。这些我们把数据库拆分成主从两个数据库，主数据库用高性能
服务器承载高并发的用户访问并加redis缓存。在这里我不讲mysql的主从同步配置，大家可以去查下资料，我接下来重点讲怎么动态的给每个sql注入数据源。