一、如何解决数据库写压力大问题

1、 读压力大 VS 写压力大

    1）读压力大问题的解决方式

        a. 使用缓存

        b. 数据库主从复制

    2）写压力大问题的解决方式

        a. 消息队列：可以解决写压力分布不均匀的问题，无法解决写压力始终较大的问题

        b. 数据分片&分布式数据库

2、数据分片

    1）解决的问题：数据量大、用户的写请求量大，超出服务器的压力

    2）如何分片

        a. 水平拆分：对数据表进行切分，避免单表数据量过大，对拆分的表分开部署

        b. 垂直拆分：按业务对数据分库+拆分的数据库分开部署

    3）如何实现分片&查询

        a. 硬编码实现分片：数据分片和路由算法，写在代码中

        b. 映射表外部存储：数据分片和路由算法写在配置文件中，应用程序加载配置文件

c. 分布式数据库中间件：应用程序调用中间件实现数据分片和路由处理，应用程序对分片过程无感 知，eg. MyCat

    4）分片算法&集群如何伸缩

        a. 余数hash法：需要一条一条的遍历数据，重新计算hash值，迁移的数据量较大

        b. 一致性hash算法：需要一条一条的遍历数据，重新计算hash值，迁移的数据量较少，但是处理过程仍然比较复杂

        c. 实践场景：

            ->使用算法：余数hash算法

            ->具体操作：

                一个数据库中部署了多个schema示例；

                伸缩时，将schema迁移到新的服务器上（数据库主从复制）

                数据迁移完成后，再修改路由配置，并将原有的schema删除

            ->注意事项：一开始应该部署多少个schema呢，怎样设置合适的个数？需要在一开始做好容量规划

二、数据库演进

1、演进过程

    1）单一数据库

    2）数据库读写分离：主从复制

    3）业务分库：不同的业务使用不同的数据库

    4）综合部署

2、分布式数据库

    1）为了解决什么问题

    2）引入了什么新的问题：高可用问题&数据最终一致性问题

        a. CAP原理:

            ->一致性C：每次读取数据时，要么返回正确的数据，要么返回错误，不能返回一个过期的数据

            ->可用性A：每次请求一定要有返回，不能返回错误或失去响应，但是允许返回不正确的数据

            ->分区耐受性P：因为网络原因导致部分节点之间的消息丢失或延迟时，要保证系统依然可用

            ->总结：

                    C和A之间是矛盾的，而对分布式系统而言，P是必须要满足的，所以分布式系统只能同时满足CP或AP，不能同时满足CAP；

                    C和A之间并非是绝对的对立关系，不是说降低C就一定能提高A，或降低A就一定能提高C。设计时，需要考虑保证可用性的同时，尽可能提高一致性，从而引出BASE理论

        b. BASE理论：

            ->基本可用：Basically Avaliable，即系统出现故障时，允许损失部分可用性，如响应时间上的损失或功能上的损失

            ->弱状态：Soft state，即允许系统中的数据存在中间状态，允许多个服务节点之间的数据同步过程存在延时

            ->最终一致性：Eventually consistent，多个节点上的数据副本，经过一段时间的同步后，最终能够达到一致

        c. 最终一致性问题解决方法

            ->时间戳+集群间时间同步

            ->客户端解决冲突

            ->投票解决冲突

3、NoSQL数据库

    1）HBase & LSM树

    2）Doris案例分析

三、分布式一致性问题--Zookeeper

1、分布式系统的高可用问题

    1）类似于MySQL的主主复制，需要设置备份的主节点

    2）主节点&备份主节点之间，需要设置一个仲裁节点，进行判主处理

    3）仲裁节点又需要保证高可用.......

2、Zookeeper如何解决高可用问题中的仲裁节点问题

    1）Paxos算法

    2）Zab协议

3、Zookeeper分析

    1）架构的分析

    2）树状记录结构分析

    3）API

4、使用场景

    1）配置管理

    2）选master：

        a. 节点尝试向zookeeper将自己注册为leader

        b. 临时节点

    3）集群管理：

        a. 负载均衡&失效转移

        b. 服务节点的注册&发现

        c. 负载均衡节点的观察&监听