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Yin Gang 2021-08-01 15:17:14 +08:00
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每一次向数据库的写入操作都需要传播到所有副本上,否则副本就会包含不一样的数据。最常见的解决方案被称为 **基于领导者的复制leader-based replication** (也称 **主动/被动active/passive****主/从master/slave** 复制),如[图5-1](#fig5-1.png)所示。它的工作原理如下: 每一次向数据库的写入操作都需要传播到所有副本上,否则副本就会包含不一样的数据。最常见的解决方案被称为 **基于领导者的复制leader-based replication** (也称 **主动/被动active/passive****主/从master/slave** 复制),如[图5-1](#fig5-1.png)所示。它的工作原理如下:
1. 副本之一被指定为 **领导者leader**,也称为 **主库master|primary** 。当客户端要向数据库写入时,它必须将请求发送给**领导者**,领导者会将新数据写入其本地存储。 1. 副本之一被指定为 **领导者leader**,也称为 **主库master|primary** 。当客户端要向数据库写入时,它必须将请求发送给**领导者**,领导者会将新数据写入其本地存储。
2. 其他副本被称为**追随者followers**,亦称为**只读副本read replicas****从库slaves****备库( sencondaries****热备hot-standby**[^i]。每当领导者将新数据写入本地存储时,它也会将数据变更发送给所有的追随者,称之为**复制日志replication log**记录或**变更流change stream**。每个跟随者从领导者拉取日志,并相应更新其本地数据库副本,方法是按照领导者处理的相同顺序应用所有写入。 2. 其他副本被称为**追随者followers**,亦称为**只读副本read replicas****从库slaves****备库( secondaries****热备hot-standby**[^i]。每当领导者将新数据写入本地存储时,它也会将数据变更发送给所有的追随者,称之为**复制日志replication log**记录或**变更流change stream**。每个跟随者从领导者拉取日志,并相应更新其本地数据库副本,方法是按照领导者处理的相同顺序应用所有写入。
3. 当客户想要从数据库中读取数据时,它可以向领导者或追随者查询。 但只有领导者才能接受写操作(从客户端的角度来看从库都是只读的)。 3. 当客户想要从数据库中读取数据时,它可以向领导者或追随者查询。 但只有领导者才能接受写操作(从客户端的角度来看从库都是只读的)。
[^i]: 不同的人对 **热hot****温warm****冷cold** 备份服务器有不同的定义。 例如在PostgreSQL中**热备hot standby** 指的是能接受客户端读请求的副本。而 **温备warm standby** 只是追随领导者,但不处理客户端的任何查询。 就本书而言,这些差异并不重要。 [^i]: 不同的人对 **热hot****温warm****冷cold** 备份服务器有不同的定义。 例如在PostgreSQL中**热备hot standby** 指的是能接受客户端读请求的副本。而 **温备warm standby** 只是追随领导者,但不处理客户端的任何查询。 就本书而言,这些差异并不重要。

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### 伸缩至更高的载荷 ### 伸缩至更高的载荷
如果你需要的只是伸缩至更高的**载荷load**,最简单的方法就是购买更强大的机器(有时称为**垂直伸缩vertical scaling**或**向上伸缩scale up**)。许多处理器,内存和磁盘可以在同一个操作系统下相互连接,快速的相互连接允许任意处理器访问内存或磁盘的任意部分。在这种 **共享内存架构shared-memory architecture** 中,所有的组件都可以看作一台单独的机器。 如果你需要的只是伸缩至更高的**载荷load**,最简单的方法就是购买更强大的机器(有时称为**垂直伸缩vertical scaling**或**向上伸缩scale up**)。许多处理器,内存和磁盘可以在同一个操作系统下相互连接,快速的相互连接允许任意处理器访问内存或磁盘的任意部分。在这种 **共享内存架构shared-memory architecture** 中,所有的组件都可以看作一台单独的机器[^i]
[^i]: 在大型机中,尽管任意处理器都可以访问内存的任意部分,但总有一些内存区域与一些处理器更接近(称为**非均匀内存访问nonuniform memory access, NUMA**【1】。 为了有效利用这种架构特性,需要对处理进行细分,以便每个处理器主要访问临近的内存,这意味着即使表面上看起来只有一台机器在运行,**分区partitioning**仍然是必要的。 [^i]: 在大型机中,尽管任意处理器都可以访问内存的任意部分,但总有一些内存区域与一些处理器更接近(称为**非均匀内存访问nonuniform memory access, NUMA**【1】。 为了有效利用这种架构特性,需要对处理进行细分,以便每个处理器主要访问临近的内存,这意味着即使表面上看起来只有一台机器在运行,**分区partitioning**仍然是必要的。