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数据库高可用

问题​

如何实现数据库高可用？主从复制、读写分离、分库分表怎么做？

面试速答版

怎么实现数据库高可用？ 架构是一步步演进的：单库 → 主从 → 读写分离 → 分库分表：

  • 主从复制解决单点：主库 binlog 同步给从库，主挂了可以手动/自动切换。
  • 读写分离解决读压力：写走主库、读分发到多个从库。
  • 分库分表解决数据量和写压力：单表超过千万行 或 单库连接数不够用时才上。

主从复制怎么做？

  • 主库把写操作写入 binlog；从库 IO 线程拉 binlog 写入 relay log；SQL 线程重放 relay log。
  • 异步复制默认、可能丢数据；半同步（至少 1 个从库 ack）是常见折中；组复制（MGR）是强一致方案。
  • 主从延迟是重点问题：大事务、从库硬件差、大表 DDL 都会造成；对一致性敏感的读可以「强制走主库」。

分库分表怎么做？

  • 垂直拆：按业务拆库（用户库/订单库）、按点冷拆表（拆大字段）。
  • 水平拆：同一张表按主键/哈希拆到多个表/库（如「订单表按 user_id % 16」）。
  • 难点：跨库 JOIN、全局 ID（雪花/Leaf）、分布式事务、分页、扩容迁移。常用中间件：ShardingSphere、MyCAT。

答案​

高可用架构演进​

主从复制​

读写分离​

read-write-split.ts
// 基于 Prisma 的读写分离
import { PrismaClient } from '@prisma/client';

const writeClient = new PrismaClient({
  datasources: { db: { url: process.env.MASTER_DATABASE_URL } },
});

const readClient = new PrismaClient({
  datasources: { db: { url: process.env.SLAVE_DATABASE_URL } },
});

class UserService {
  // 写操作走主库
  async createUser(data: CreateUserDto) {
    return writeClient.user.create({ data });
  }

  // 读操作走从库
  async getUser(id: string) {
    return readClient.user.findUnique({ where: { id } });
  }

  // 需要强一致性的读走主库
  async getUserAfterUpdate(id: string) {
    return writeClient.user.findUnique({ where: { id } });
  }
}

分库分表​

方式策略场景
垂直分库按业务拆分库用户库、订单库、商品库
水平分表按规则拆分同一张表按 user_id 取模、按日期分区
sharding.ts
// 水平分表：按 user_id 取模
function getTableName(userId: number): string {
  const shardId = userId % 4; // 分 4 张表
  return `orders_${shardId}`; // orders_0, orders_1, orders_2, orders_3
}

// 查询路由
async function getOrders(userId: number) {
  const table = getTableName(userId);
  return db.$queryRaw(`SELECT * FROM ${table} WHERE user_id = ?`, [userId]);
}

连接池配置​

connection-pool.ts
// Prisma 连接池
const prisma = new PrismaClient({
  datasources: {
    db: {
      url: `${process.env.DATABASE_URL}?connection_limit=20&pool_timeout=10`,
    },
  },
});

// TypeORM 连接池
const dataSource = new DataSource({
  type: 'mysql',
  extra: {
    connectionLimit: 20,     // 最大连接数
    waitForConnections: true,
    queueLimit: 0,
  },
});

常见面试问题​

Q1: 主从延迟怎么处理？​

答案：

  1. 关键业务读主库：写后立即读走主库
  2. 半同步复制：主库等至少一个从库确认
  3. 延迟监控：SHOW SLAVE STATUS 查看 Seconds_Behind_Master
  4. 业务层缓存：写入后更新缓存

Q2: 分库分表后的问题？​

答案：

问题解决方案
跨表 JOIN宽表冗余 / 应用层聚合
分布式事务Saga / Event Sourcing
全局排序各分片取 TopN 再合并
全局 ID雪花算法 / 号段模式

Q3: 什么时候该分库分表？​

答案：

  • 单表超过 500 万行 或 2GB
  • 单库 QPS 超过 5000
  • 先考虑：加索引 → 读写分离 → 缓存 → 最后再分库分表

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