一、数据库架构原则
高可用高效能一致性扩充套件性二、常见的架构方案
方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用
jdbc:mysql://vip:3306/xxdb
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改程式码或配置。
2、高效能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写效能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。
3、一致性分析：读写都操作主库，不存在资料一致性问题。
4、扩充套件性分析：无法通过加从库来扩充套件读效能，进而提高整体效能。
5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，效能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入快取来增加读效能，进而提高效能。这也是通用的方案。第二，扩充套件性差，这点可以通过分库分表来扩充套件。
方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡
jdbc:mysql://vip:3306/xxdb
1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。这个过程对业务层是透明的，无需修改程式码或配置。
2、高效能分析：读写效能相比于方案一都得到提升，提升一倍。
3、一致性分析：存在资料一致性问题。请看下面的一致性解决方案。
4、扩充套件性分析：当然可以扩充套件成三主循环，但笔者不建议（会多一层资料同步，这样同步的时间会更长）。如果非得在数据库架构层面扩充套件的话，扩充套件为方案四。
5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，资料一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主键冲突问题，ID统一地由分散式ID生成服务来生成可解决问题。
方案三：主从架构，一主多从，读写分离
jdbc:mysql://master-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb
1、高可用分析：主库单点，从库高可用。一旦主库挂了，写服务也就无法提供。
2、高效能分析：大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响整体效能。读的效能提高了，整体效能也提高了。另外，主库可以不用索引，线上从库和线下从库也可以建立不同的索引（线上从库如果有多个还是要建立相同的索引，不然得不偿失；线下从库是平时开发人员排查线上问题时查的库，可以建更多的索引）。
3、一致性分析：存在资料一致性问题。请看下面介绍的一致性解决方案。
4、扩充套件性分析：可以通过加从库来扩充套件读效能，进而提高整体效能。（带来的问题是，从库越多需要从主库拉取binlog日志的端就越多，进而影响主库的效能，并且资料同步完成的时间也会更长）
5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，资料一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主库单点问题，笔者暂时没想到很好的解决方案。
注：思考一个问题，一台从库挂了会怎样？读写分离之读的负载均衡策略怎么容错？
方案四：双主+主从架构，看似完美的方案
jdbc:mysql://vip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb
1、高可用分析：高可用。
2、高效能分析：高效能。
3、一致性分析：存在资料一致性问题。请看，一致性解决方案。
4、扩充套件性分析：可以通过加从库来扩充套件读效能，进而提高整体效能。（带来的问题同方案二）
5、可落地分析：同方案二，但资料同步又多了一层，资料延迟更严重。
三、一致性解决方案
第一类：主库和从库一致性解决方案：
注：图中圈出的是资料同步的地方，资料同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的资料会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老资料。如下图。
既然知道了资料不一致性产生的原因，有下面几个解决方案供参考：
1、直接忽略，如果业务允许延时存在，那么就不去管它。
2、强制读主，采用主备架构方案，读写都走主库。用快取来扩充套件数据库读效能 。有一点需要知道：如果快取挂了，可能会产生雪崩现象，不过一般分散式快取都是高可用的。
3、选择读主，写操作时根据库+表+业务特征生成一个key放到Cache里并设定超时时间（大于等于主从资料同步时间）。读请求时，同样的方式生成key先去查Cache，再判断是否命中。若命中，则读主库，否则读从库。代价是多了一次快取读写，基本可以忽略。
4、半同步复制，等主从同步完成，写请求才返回。就是大家常说的“半同步复制”semi-sync。这可以利用数据库原生功能，实现比较简单。代价是写请求时延增长，吞吐量降低。
5、数据库中介软件，引入开源（mycat等）或自研的数据库中间层。个人理解，思路同选择读主。数据库中介软件的成本比较高，并且还多引入了一层。
第二类：DB和快取一致性解决方案
先来看一下常用的快取使用方式：
第一步：淘汰快取；
第二步：写入数据库；
第三步：读取快取？返回：读取数据库；
第四步：读取数据库后写入快取。
注：如果按照这种方式，图一，不会产生DB和快取不一致问题；图二，会产生DB和快取不一致问题，即4.read先于3.sync执行。如果不做处理，快取里的资料可能一直是脏资料。解决方式如下：
注：设定快取时，一定要加上失效时间，以防延时淘汰快取失败的情况！
四、个人的一些见解
1、架构演变
架构演变一：方案一 -> 方案一+分库分表 -> 方案二+分库分表 -> 方案四+分库分表；架构演变二：方案一 -> 方案一+分库分表 -> 方案三+分库分表 -> 方案四+分库分表；架构演变三：方案一 -> 方案二 -> 方案四 -> 方案四+分库分表；架构演变四：方案一 -> 方案三 -> 方案四 -> 方案四+分库分表；2、个人见解
1、加快取和索引是通用的提升数据库效能的方式；
2、分库分表带来的好处是巨大的，但同样也会带来一些问题，详见数据库之分库分表-垂直？水平？
3、不管是主备+分库分表还是主从+读写分离+分库分表，都要考虑具体的业务场景。某8到家发展四年，绝大部分的数据库架构还是采用方案一和方案一+分库分表，只有极少部分用方案三+读写分离+分库分表。另外，阿里云提供的数据库云服务也都是主备方案，要想主从+读写分离需要二次架构。
4、记住一句话：不考虑业务场景的架构都是耍流氓。
