左耳听风
陈皓
网名“左耳朵耗子”，资深技术专家，骨灰级程序员
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开篇词 | 洞悉技术的本质，享受科技的乐趣
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01 | 程序员如何用技术变现（上）
02 | 程序员如何用技术变现（下）
03 | Equifax信息泄露始末
04 | 从Equifax信息泄露看数据安全
05 | 何为技术领导力？
06 | 如何才能拥有技术领导力？
07 | 推荐阅读：每个程序员都该知道的知识
08 | Go语言，Docker和新技术
09 | 答疑解惑：渴望、热情和选择
10 | 如何成为一个大家愿意追随的Leader？
11 | 程序中的错误处理：错误返回码和异常捕捉
12 | 程序中的错误处理：异步编程以及我的最佳实践
13 | 魔数 0x5f3759df
14 | 推荐阅读：机器学习101
15 | 时间管理：同扭曲时间的事儿抗争
16 | 时间管理：如何利用好自己的时间？
17 | 故障处理最佳实践：应对故障
18 | 故障处理最佳实践：故障改进
19 | 答疑解惑：我们应该能够识别的表象和本质
20 | Git协同工作流，你该怎么选？
21 | 分布式系统架构的冰与火
22 | 从亚马逊的实践，谈分布式系统的难点
23 | 分布式系统的技术栈
24 | 分布式系统关键技术：全栈监控
25 | 分布式系统关键技术：服务调度
26 | 分布式系统关键技术：流量与数据调度
27 | 洞悉PaaS平台的本质
28 | 推荐阅读：分布式系统架构经典资料
29 | 推荐阅读：分布式数据调度相关论文
30 | 编程范式游记（1）- 起源
31 | 编程范式游记（2）- 泛型编程
32 | 编程范式游记（3） - 类型系统和泛型的本质
33 | 编程范式游记（4）- 函数式编程
34 | 编程范式游记（5）- 修饰器模式
35 | 编程范式游记（6）- 面向对象编程
36 | 编程范式游记（7）- 基于原型的编程范式
37 | 编程范式游记（8）- Go 语言的委托模式
38 | 编程范式游记（9）- 编程的本质
39 | 编程范式游记（10）- 逻辑编程范式
40 | 编程范式游记（11）- 程序世界里的编程范式
41 | 弹力设计篇之“认识故障和弹力设计”
42 | 弹力设计篇之“隔离设计”
43 | 弹力设计篇之“异步通讯设计”
44 | 弹力设计篇之“幂等性设计”
45 | 弹力设计篇之“服务的状态”
46 | 弹力设计篇之“补偿事务”
47 | 弹力设计篇之“重试设计”
48 | 弹力设计篇之“熔断设计”
49 | 弹力设计篇之“限流设计”
50 | 弹力设计篇之“降级设计”
51 | 弹力设计篇之“弹力设计总结”
52 | 管理设计篇之“分布式锁”
53 | 管理设计篇之“配置中心”
54 | 管理设计篇之“边车模式”
55 | 管理设计篇之“服务网格”
56 | 管理设计篇之“网关模式”
57 | 管理设计篇之“部署升级策略”
58 | 性能设计篇之“缓存”
59 | 性能设计篇之“异步处理”
60 | 性能设计篇之“数据库扩展”
61 | 性能设计篇之“秒杀”
62 | 性能设计篇之“边缘计算”
63 | 区块链技术的本质
64 | 区块链技术细节：哈希算法
65 | 区块链技术细节：加密和挖矿
66 | 区块链技术细节：去中心化的共识机制
67 | 区块链技术细节：智能合约
68 | 区块链技术 - 传统金融和虚拟货币
69 | 程序员练级攻略：开篇词
70 | 程序员练级攻略：零基础启蒙
71 | 程序员练级攻略：正式入门
72 | 程序员练级攻略：程序员修养
73 | 程序员练级攻略：编程语言
74 | 程序员练级攻略：理论学科
75 | 程序员练级攻略：系统知识
76 | 程序员练级攻略：软件设计
77 | 程序员练级攻略：Linux系统、内存和网络
78 | 程序员练级攻略：异步I/O模型和Lock-Free编程
79 | 程序员练级攻略：Java底层知识
80 | 程序员练级攻略：数据库
81 | 程序员练级攻略：分布式架构入门
82 | 程序员练级攻略：分布式架构经典图书和论文
83 | 程序员练级攻略：分布式架构工程设计
84 | 程序员练级攻略：微服务
85 | 程序员练级攻略：容器化和自动化运维
86 | 程序员练级攻略：机器学习和人工智能
87 | 程序员练级攻略：前端基础和底层原理
88 | 程序员练级攻略：前端性能优化和框架
89 | 程序员练级攻略：UI/UX设计
90 | 程序员练级攻略：技术资源集散地
91 | 程序员面试攻略：面试前的准备
92 | 程序员面试攻略：面试中的技巧
93 | 程序员面试攻略：面试风格
94 | 程序员面试攻略：实力才是王中王
95 | 高效学习：端正学习态度
96 | 高效学习：源头、原理和知识地图
97 | 高效学习：深度，归纳和坚持实践
98 | 高效学习：如何学习和阅读代码
99 | 高效学习：面对枯燥和量大的知识
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60 | 性能设计篇之“数据库扩展”
陈皓 2018-04-26
读写分离 CQRS
读写分离是数据库扩展最简单实用的玩法了，这种方法针对读多写少的业务场景还是很管用的，而且还可以有效地把业务做相应的隔离。
如下图所示，数据库只有一个写库，有两个读库，所有的服务都写一个数据库。对于读操作来说，服务 A 和服务 B 走从库 A，服务 D 和服务 E 走从库 B，服务 C 在从库 A 和从库 B 间做轮询。
这样的方法好处是：
比较容易实现。数据库的 master-slave 的配置和服务框架里的读写分离都比较成熟，应用起来也很快。
可以很好地把各个业务隔离开来。不会因为一个业务把数据库拖死而导致所有的业务都死掉。
可以很好地分担数据库的读负载，毕竟读操作是最耗数据库 CPU 的操作。
这样的方法不好的地方是：
写库有单点故障问题。如果是写库出了性能问题，那么所有的业务一样不可用。对于交易型的业务，要得到高的写操作速度，这样的方式不行。
数据库同步不实时，需要强一致性的读写操作还是需要落在写库上。
综上所述，一般来说，这样的玩法主要是为了减少读操作的压力。
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精选留言(12)
^o^一致性哈希2018-06-13 3
吞枣感觉分库分表是分布式数据库到来之前的临时方案，另外感觉老外们好像并不怎么会采用分库分表，是这样吗？2018-05-22 3- Geek_22d08b请问如果采用阿里云华为云的话，那么多技术要实现是不是只要购买阿里云他们相应的产品，然后配置下就可以了，就没程序员什么事了？2018-05-19 3
唐稳CQRS应该用在没有事务强一致性要求的场合，才能充分发挥其作用。不过微服务架构似乎更倾向于设计出最终一致性的程序。作者回复: 嗯。另外，仔细想想，强一致性这种场景真的不多。
2018-05-17 2
W_T按照哈希散列分片，实现方案最简单，只需要在操作数据库的时候特殊处理就可以了。
按照业务分片，为了减少跨分片操作，在请求的前端就需要明确业务字段的值，所以并不是所有场景都适用，这些方案各有利弊。
不过有一点我还是赞同的，不到万不得已，不要用哈希散列分片，不然等到以后要重新分片的时候代价巨大。作者回复: 业务分片，其实直接就数据分库，服务拆分，走向微服务得了。
2018-05-17 2
chaoqiang请只考虑业务分片。请不要走哈希散列的分片方式
对这句话不太理解，走哈希分片虽然是有跨表查询隐患，后续数据量再次暴涨也需要重新哈希，比较恶心，但也可以解决热点问题，而且互联网公司的用户数据大部分场景下都是有热点的吧，为什么皓叔这么反对呢？实际场景中会遇到什么更痛的点嘛？能否更详细地讲讲呢2018-05-17 2
_CountingStars索引表也越来越多大 需要分片怎么办呢作者回复: 索引表没有业务属性，就是kv，没有join，没有group，所以非常容易用哈希分片
2018-05-17 2
edisonhuang为了提高性能，有两种拆分数据库的方式，一种是读写分离CQRS，另一种是分库分表。
读写分离Command and Query Responsibility Separation，保证读服务是无副作用，写操作又可以改进为事件回溯的方式，从而提高系统性能。
在拆分数据库前应该先做服务拆分，并保证每个服务都有对应的数据库，不同服务间的库通过服务访问的方式来交换数据。2019-07-24
jacy先是读写分离，再扩展到按租户、地域等维度分库，再按时间维度进行分表，按数据进行水平或垂直分片。最后在讲到微服务的数据库设计模式，如当服务对单库，在之上应用之前提到的设计方法，拉近业务。2018-10-16
王磊新公司用到Postgres的Citus,感觉比较小众，老师怎么看这个技术选型。我们是大数据中心。2018-07-27
楼下的小黑一致性哈希的问题，个人认为很难绕开。实现通用型nosql数据库，不能根据业务分片。就如文章所说，一致性哈希在扩容时，需要重新整合，需要移动大量数据，成本太大。目前优化，也只是在数据移动时的优化，治标不治本。不知道，有没有其他解决方案2018-06-23
sipom谢谢耗子老师。 我涉及的业务是金融交易的清算（批处理系统），需要保证主从库的数据强一致性，但mysql复制不能保证强一致性，这种情况怎么做为好呢？是在应用层写双库，做两阶段提交？还是有什么产品可用呢？作者回复: 业务层上，只有两阶段提交，数据层上，只有Paxos
2018-06-14
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