我有一个运行LAMP的网络应用程序。我们最近的负载有所增加，现在正在寻求扩展的解决方案。扩展apache非常容易，我们只需要多台多台计算机托管它并循环传入流量。
但是，apache的每个实例都会与MySQL通信，最终MySQL会被重载。如何在此设置中跨多台计算机扩展MySQL？我已经查看了this，但具体来说我们需要立即提供数据库中的更新，所以我不认为复制是一个很好的策略吗？也希望这可以通过最少的代码更改来完成。
PS。我们有大约1：1的读写比率。
答案 0 :(得分：23)
只有两种策略：复制和分片。当您具有较少的写入和较多的读取流量时，复制通常会到位，因此您可以将读取重定向到许多从站，同时存在大量复制流量的陷阱以及不一致的可能性。
通过分片，您可以跨多台计算机（称为功能分片）对数据库表进行分片，这使得特别加入更加困难。如果这个最适合你，你还需要在多台机器上对行进行分片，但这并不好玩，并且依赖于在应用程序和数据库之间实现的分片层。
面向文档的数据库或列存储区为您工作，但它们目前针对OLAP进行了优化而不是针对OLTP。
答案 1 :(得分：4)
您可能认为复制不是最佳策略，但请查看此link，它提供了一个相当简单直接的提示，可帮助您使用复制来平衡多台计算机之间的负载。
答案 2 :(得分：2)
你应该看看MySQL Performance Blog。也许你会找到有用的东西。
答案 3 :(得分：1)
取决于应用程序后端（即如何处理PK，事务和插入ID），您可以考虑使用不同的auto_increment设置进行MASTER-MASTER复制。这可能很棘手，需要彻底测试，但它可以工作。
此外，在新的MySQL 5.6中，有一个GTID（全局事务标识符）通常可以帮助保持复制同步，特别是在这种情况下。
答案 4 :(得分：0)
嗯...祝你好运将所有这些写入扩展到真正的大规模。数据库引擎成为瓶颈，太多的锁和缓冲区管理和东西......
我发现真正有用的唯一方法是横向扩展，分片，不幸的是，没有为MySQL提供分片＆＃34;开箱即用＆＃34; （比如像Mongo这样的NoSQL）。 ScaleBase（免责声明：我在那里工作）是一个完整的横向扩展解决方案和＃34;自动分片机＆＃34;如果你喜欢。 ScaleBae分析您的数据和SQL流，跨数据库节点分割数据，路由命令并在运行时聚合结果 - 所以您不必！