假設乙個**（discuz）從最開始訪問量很小做到日pv千萬，我們來推測一下它的mysql伺服器架構演變過程。
第一階段
**訪問量日pv量級在1w以下。單台機器跑web和db，不需要做架構層調優（比如，不需要增加memcached快取）。此時，資料往往都是每日冷備份的，但有時候如果考慮資料安全性，會搭建乙個mysql主從。
第二階段
**訪問量日pv達到幾萬。此時單台機器已經有點負載，需要我們把web和db分開，需要搭建memcached服務作為快取。也就是說，在這個階段，我們還可以使用單台機器跑mysql去承擔整個**的資料儲存和查詢。如果做 mysql 主從，目的也是為了資料安全性。
第三階段
**訪問量日pv達到幾十萬。單台機器雖然也可以支撐，但是需要的機器配置要比之前的機器好很多。如果經費允許，可以購買配置很高的機器來跑mysql服務，但是並不是說，配置翻倍，效能也翻倍，到了一定階段配置增加已經不能帶來效能的增加。所以，此階段，我們會想到做mysql服務的集群，也就是說我們可以拿多台機器跑mysql。但，mysql的集群和web集群是不一樣的，我們需要考慮資料的一致性，所以不能簡單套用做web集群的方式（lvs，nginx**）。可以做的架構是，mysql主從，一主多從。為了保證架構的健壯和資料完整，主只能是乙個，從可以是多個。
還有乙個問題，我們需要想到，就是在前端web層，我們的程式裡面指定了mysql機器的ip，那麼當mysql機器有多台時，程式裡面如何去配置？discuz，其實有乙個功能，支援mysql讀寫分離。即，我們可以拿多台機器跑mysql，其中一台寫，其他多台是讀，我們只需要把讀和寫的
ip 分別配置到程式中，程式自動會去區分機器。當然，如果不使用 discuz 自帶的配置，我們還可以引用乙個軟體叫做 mysql-proxy, 使用他來實現讀寫分離。它支援一主多從的模式。
第四階段
**訪問量日pv到幾百萬。之前的一主多從模式已經遇到瓶頸，因為當**訪問量變大，讀資料庫的量也會越來越大，我們需要多加一些從進來，但是從的數量增加到數十台時，由於主需要把bin-log全部分發到所有從上，那麼這個過程本身就是一件很繁瑣的事情，再加上頻繁讀取，勢必會造成從上同步過來的資料有很大延遲。所以，我們可以做乙個優化，把mysql原來的一主多從變為一主一從，然後從作為其他從的主，而前面的主只負責**業務的寫入，而後面的從不負責**任何業務，只負責給其他從同步bin-log。這樣還可以繼續多疊加幾個從庫。
第五階段
**訪問量日pv到幾千萬的時候，我們發現，**的寫入量非常大，我們之前架構中只有乙個主，這裡的主已經成為瓶頸了。所以，需要再近一步做出調整。比如，我們可以把業務分模組，把使用者相關的單獨分離出來，把許可權、積分等也可以分離出來單獨跑乙個庫，然後再做主從，也就是所謂的分庫。當然也可以換乙個緯度，把訪問量或者寫入量大的表單獨分離出來，跑在一台伺服器上，也可以把乙個表分成多個小表。這一步操作，涉及到一些程式上的改動，所以需要事先和開發同事做好溝通和設計。總之，這一步要做的就是分庫分表。
寫在後面
再往後發展，繼續把大表分小表即可。
而國內阿里****的資料量是巨量的，他們的資料庫全部都是 mysql，他們的 mysql
架構就是遵循分庫分表這個原則的，只不過他們劃分規則會有很多緯度，比如可以根據地域劃分，可以根據買家、賣家劃分，可以根據時間劃分等等。
本文**自：
MySQL架構由小變大的演變過程
假設乙個 discuz 從最開始訪問量很小做到日pv千萬，我們來推測一下它的mysql伺服器架構演變過程。第一階段 訪問量日pv量級在1w以下。單台機器跑web和db，不需要做架構層調優 比如，不需要增加memcached快取 此時，資料往往都是每日冷備份的，但有時候如果考慮資料安全性，會搭建乙個m...
MySQL架構由小變大的演變過程
假設乙個 discuz 從最開始訪問量很小做到日pv千萬，我們來推測一下它的mysql伺服器架構演變過程。第一階段 訪問量日pv量級在1w以下。單台機器跑web和db，不需要做架構層調優 比如，不需要增加memcached快取 此時，資料往往都是每日冷備份的，但有時候如果考慮資料安全性，會搭建乙個m...
MySQL架構由小變大的演變過程
假設乙個 discuz 從最開始訪問量很小做到日pv千萬，我們來推測一下它的mysql伺服器架構演變過程。第一階段 訪問量日pv量級在1w以下。單台機器跑web和db，不需要做架構層調優 比如，不需要增加memcached快取 此時，資料往往都是每日冷備份的，但有時候如果考慮資料安全性，會搭建乙個m...