三、 MySQL数据库机器之间的数据同步
每当我们解决一个问题，新的问题必然诞生在旧的解决方案上 。当我们有多台MySQL，在业务高峰期，很可能出现两个库之间的数据有延迟的场景 。并且，网络和机器负载等，也会影响数据同步的延迟 。我们曾经遇到过，在日访问量接近1亿的特殊场景下，出现，从库数据需要很多天才能同步追上主库的数据 。这种场景下 ， 从库基本失去效用了 。
于是，解决同步问题 ， 就是我们下一步需要关注的点 。
1. MySQL自带多线程同步
MySQL5.6开始支持主库和从库数据同步 ， 走多线程 。但是，限制也是比较明显的，只能以库为单位 。MySQL数据同步是通过binlog日志 ， 主库写入到binlog日志的操作，是具有顺序的，尤其当SQL操作中含有对于表结构的修改等操作，对于后续的SQL语句操作是有影响的 。因此，从库同步数据，必须走单进程 。
2. 自己实现解析binlog，多线程写入 。
以数据库的表为单位，解析binlog多张表同时做数据同步 。这样做的话，的确能够加快数据同步的效率，但是，如果表和表之间存在结构关系或者数据依赖的话，则同样存在写入顺序的问题 。这种方式，可用于一些比较稳定并且相对独立的数据表 。
国内一线互联网公司，大部分都是通过这种方式 ， 来加快数据同步效率 。还有更为激进的做法 ， 是直接解析binlog，忽略以表为单位，直接写入 。但是这种做法，实现复杂，使用范围就更受到限制，只能用于一些场景特殊的数据库中（没有表结构变更，表和表之间没有数据依赖等特殊表） 。
四、 在Web服务器和数据库之间建立缓存
实际上 ， 解决大访问量的问题，不能仅仅着眼于数据库层面 。根据“二八定律” ， 80%的请求只关注在20%的热点数据上 。因此，我们应该建立Web服务器和数据库之间的缓存机制 。这种机制 ， 可以用磁盘作为缓存 ， 也可以用内存缓存的方式 。通过它们，将大部分的热点数据查询，阻挡在数据库之前 。
1. 页面静态化
用户访问网站的某个页面，页面上的大部分内容在很长一段时间内，可能都是没有变化的 。例如一篇新闻报道，一旦发布几乎是不会修改内容的 。这样的话 ， 通过CGI生成的静态html页面缓存到Web服务器的磁盘本地 。除了第一次，是通过动态CGI查询数据库获取之外，之后都直接将本地磁盘文件返回给用户 。
在Web系统规模比较小的时候，这种做法看似完美 。但是，一旦Web系统规模变大，例如当我有100台的Web服务器的时候 。那样这些磁盘文件，将会有100份 ， 这个是资源浪费，也不好维护 。这个时候有人会想，可以集中一台服务器存起来，呵呵，不如看看下面一种缓存方式吧，它就是这样做的 。
2. 单台内存缓存
通过页面静态化的例子中，我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的，会带来更多问题（实际上，通过PHP的apc拓展，可通过Key/value操作Web服务器的本机内存） 。因此 ， 我们选择搭建的内存缓存服务 ， 也必须是一个独立的服务 。
内存缓存的选择，主要有redis/memcache 。从性能上说，两者差别不大，从功能丰富程度上说，Redis更胜一筹 。
3. 内存缓存集群
当我们搭建单台内存缓存完毕，我们又会面临单点故障的问题，因此，我们必须将它变成一个集群 。简单的做法，是给他增加一个slave作为备份机器 。但是，如果请求量真的很多 ， 我们发现cache命中率不高，需要更多的机器内存呢？因此，我们更建议将它配置成一个集群 。例如，类似redis cluster 。
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