IM即时通讯构成开发的基础知识(3):快速理解服务器端数据库读写分离的原理和实用建议
1.前言
从服务器端数据的角度来看，即时消息应用是一个非常特殊的应用场景。除了基础数据、增值服务和辅助功能之外，就聊天数据而言，聊天数据是即时聊天工具的基础，理论上，它不需要存储在服务器端(或者只需要存储很短的时间——例如，离线信息在上线时会被拿走)，这就是为什么微信声称前一段时间不会存储用户聊天数据(技术上，这并不是不合理的)
那么为什么即时消息系统的服务器在技术上不需要存储聊天数据呢？
原因很简单。我们知道有两种即时消息聊天数据:
一个是实时消息(即当你在线而另一方在线时的聊天数据交互)；
一种是离线消息(即当你在线而另一方不在线时，你发送过去的消息，即离线消息给另一方)。
发送和接收实时消息:服务器仅充当中转角色(至于中转的技术问题，许多人可能仍在试图解决为什么不使用P2P的旧思想。我已经在论坛上说过，它是腐烂的。坦率地说，这与技术无关。事实上，一个非常重要的原因是操作的可控性:例如，如果用户使用P2P，你能收回非法的大麻吗？)，此时的聊天信息相当于左手对右手——也就是说，聊天数据的本质是它将通过服务器从用户A到用户B完成，并且服务器没有必要存储它(当然，我们讨论的是技术理想的情况，事实上，尽管有技术因素，你是这么多丰富的用户行为数据的操作者，你会放手吗？但这与技术无关，不是吗？
发送和接收离线消息:当接收者不在线时，发送者的聊天数据只需要作为短因果关系存储在服务器上，因为接收者一旦在线就被拿走，服务器可以删除它(注意:技术上是这样的)。对用户来说，聊天信息的社会学本质就像两个人在聊天。我希望我听到了你说的话。为什么你总是像重复者一样一遍又一遍地告诉我？
如上所述，即时消息系统中最重要的聊天数据在技术上不需要存储。话虽如此，大型即时消息系统的各个方面的数据量也相当大。因此，在开发即时通讯系统时，有必要讨论服务器端数据库读写分离和横向表分类。因此，您不应该错过本文来快速理解服务器端数据库读写分离的原理。同时，本文还建议您在正确理解的前提下，仔细决定您的服务器端架构方案是否需要对数据库进行读写分离，因为在很多情况下，可以通过添加缓存策略来解决的问题将被消除。
嗯，几句话后，我们开始读正文。
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3.什么是数据库读写的分离？
补充即时通讯开发的基础知识(3):快速理解服务器端数据库读写分离的原理和实用建议_1.png
如上图所示，一个主机和多个从机、读写分离和主动同步是常见的数据库体系结构。
一般来说:
主图书馆-提供数据库写作服务；
从图书馆-提供数据库阅读服务。
主库和从库通过某种机制同步数据，比如mysql的binlog。
如上图所示，主从同步集群通常被称为“数据包”。
那么，数据库“分组”架构解决了什么问题？
大多数互联网服务读得多写得少，而数据库读取往往成为第一个性能瓶颈。如果您愿意:
线性提高数据库的读取性能；
通过消除读写锁冲突提高数据库写入性能；
此时，您可以使用分组架构。
总而言之，“分组”主要解决“数据库读取性能瓶颈”的问题。当数据库不支持读取时，采用“分组”结构实现读写分离，通过增加从机数量线性提高系统的读取性能。
4.什么是水平数据库分段？
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如上图所示，正如数据库“分组”体系结构实现了读写分离一样，水平分区(也称为大表拆分和表拆分)也是一种常见的数据库体系结构手段。
一般来说:
每个数据库之间没有数据重叠，也没有类似于binlog同步的关联；
所有数据被组合以形成所有数据；
将使用算法来完成数据分割，如“模”；
集群中每个数据库的水平分区通常称为“切片”。
水平分割架构到底解决了什么问题？
大多数互联网服务都有大量的数据，单个数据库的容量很容易成为瓶颈。如果您愿意:
单个数据库数据容量的线性缩减；
数据库写入性能的线性改进；
此时，可以使用水平切片架构。
总而言之:数据库水平分区体系结构主要解决“大量数据库数据”(或者更具体地说，单个表中的数据量太大)的问题，当数据库容量不堪重负时，通常是水平分区的。
5.虽然数据库读写的分离是好的，但是不应该被滥用
对于具有大量数据、高并发性、高可用性、高一致性和面向用户的前端的业务场景，如果数据库是单独读写的:
需要区分数据库连接池:读连接池和写连接池；
如果要保证高读的可用性，读连接池应该实现自动故障转移；
主库和从库之间存在潜在的一致性问题。
补充即时通讯开发的基础知识(3):快速理解服务器端数据库读写分离的原理和实用建议_3.png
事实上，如果您的系统面临“读取性能瓶颈”的问题，增加缓存可能会更直接、更容易。
此外，在成本方面，从库的成本远远高于缓存的成本。此外，对于云架构，以阿里巴巴云为例，主库提供高可用性服务，而从库不提供高可用性服务，因此实施方案更为主流。
因此，在上述业务场景下，建议使用缓存架构来提高系统读取性能，取代数据库的主从分离架构。
当然，使用缓存体系结构的潜在问题是，如果缓存被挂起，数据库上的流量将全部被压缩，数据库将会崩溃。幸运的是，云中的缓存通常提供高度可用的服务。
6.简单总结
在典型的大规模互联应用架构中，服务器端数据库架构主要使用以下两种类型:
利用“分组”架构实现数据库读写分离:解决“数据库读取性能瓶颈”问题；
用“切片”结构实现数据库的水平分割:解决“数据库数据量大”的问题。
然而，对于具有大量数据、高并发性、高可用性、高一致性和面向用户的前端的业务场景，在许多情况下，微服务缓存体系结构可能比数据库读写分离体系结构更合适。
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