读写分离：
1、什么是读写分离
读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作，而从数据库处理select查询操作、数据库复制被用来把事务性操作性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
2、为什么要读写分离
因为数据库的“写”操作是比较耗时的，但是数据库的“读”相对较快，所以读写分离，解决的是，数据库的写入，影响了查询的效率。
3、什么时候要读写分离
数据库不一定要读写分离，如果程序使用数据库较多时，而更新少，查询多的情况下会考虑使用。利用数据库主从同步，再通过读写分离可以分担数据库压力，提高性能。
4、主从复制与读写分离
在实际的生产环境中，对数据库的读和写都在同一个数据库服务器中，是不能满足实际需求的。无论是在安全性、高可用性还是高并发等各个方面都是完全不能满足实际需求的。因此，通过主从复制的方式来同步数据，再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力。优点类似于rsync，但是不同的是rsync是对磁盘文件做备份，而mysql主从复制是对数据库中的数据、语句做备份。
5、mysql支持的复制类型
- statement：基于语句的复制。在服务器上执行sql语句，在从服务器上执行同样的语句，mysql默认采用基于语句的复制，执行效率高
- row：基于行的复制。把改变的内容复制过去，而不是把命令在从服务器上执行一遍
- MIXED：混合类型的复制。默认采用基于语句的复制，一旦发现基于语句无法精确复制时，就会采用基于行的复制
6、主从复制的工作过程
- Master节点将数据的改变记录成二进制日志，当Master上的数据发生改变时，则将其改变写入二进制日志中
- Slave节点会在一定时间间隔内对Master的二进制日志进行探测其是否发生改变，如果繁盛改变，则开始一个I/O线程请求Master的二进制文件
- 同时Master节点为每个I/O线程启动一个dump线程，用于向其发送二进制事件，并保存至Slave节点本地的中继日志中，Salve节点将启动SQL线程从中继日志中读取二进制日志，在本地重放，即解析成sql语句逐一执行，使得其数据和Master节点保持一致，最后I/O线程和SQL线程将进入睡眠状态，等待下一次被唤醒。
注：
- 中继日志通常会位于os缓存中，所以中继日志的开销很小
- 复制过程有一个很重要的限制，即复制在Salve上是串行化的，也就是说Master上的并行更新操作不能在Salve上并行操作
7、MySQL读写分离原理
读写分离就是只在主服务器上写，只在从服务器上读。基本的原理是让主数据库处理事务性查询，而从数据库处理select查询。数据库复制被用来把主数据库上事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库
8、常见的两种MySQL读写分离
（1）基于程序代码内部实现
在代码中根据select、insert进行路由分类，这类方法也是目前生产环境应用最广泛的
优点是：性能好，因为在程序代码汇中实现，不需要增加额外的设备为硬件开支
缺点是：需要开发人员来实现，运维人员无从下手
但是并不是所有的应用都适合在程序代码中实现读写分离，像一些大型复杂的Java应用，如果在程序代码中实现读写分离对代码改动就较大
（2）基于中间代理层实现
代理一般位于客户端和服务器之间，代理服务器接到客户端请求后通过判断后转发到后端数据库，有以下代表程序
①MySQL-Proxy：为MySQL开源项目，通过其自带lua脚本进行SQL判断
②Atlas：是奇虎360的Web平台基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目，它是在MySQL-Proxy基础上进行优化，添加了一些新的功能特性
③Amoeba：有陈思儒开发，不支持事务和存储过程
由于使用MySQL Proxy 需要写大量的Lua脚本，这些Lua并不是现成的，而是需要自己去写。这对于并不熟悉MySQL Prox内置变量和MySQL Protocol 的人涞说是非常困难的
Amoeba是一个非常容易使用、可移植性非常强软件。因此它在环境中被广泛应用于数据库的代理层
主从复制：
主从复制延迟：
原因：
- master服务器高并发，形成大量事务
- 网络延迟
- 主从硬件设备导致
- 本来就不是同步复制，而是异步复制
解决方法：
- 从库优化mysql参数，比如增大innodb_buffer_pool_size，让更多操作在MySQL内存中完成，减少磁盘操作
- 从库使用高性能主机。包括cpu强悍、内存加大。避免使用虚拟云主机，使用物理主机，这样提升了I/O方面性
- 从库使用SSD磁盘
- 网络优化，避免跨机房实现同步
搭建MySQL主从复制
MySQL主从服务器时间同步
##主服务器设置
##从服务器设置
##主服务器mysql配置
##从服务器的配置
##查看
搭建MySQL读写分离
###Amoeba服务器设置
##配置Amoeba读写分离，两个Slave读负载均衡
##设置Amoeba配置文件
##测试读写分离