「数据库双活」方案：稳定性提升，数据安全难题迎刃而解(数据库双活解决方案)

数据库双活是指数据中心中存在两个以上数据库实例，每个实例可以相互备份和互相恢复数据。这种数据库的高可用性方案是由业务需要而来，同时具有提高数据恢复性和可扩展性、减少停机维护时间等优点。数据库双活方案为用户提供了更完整、更持久的数据保护，以及更好的数据一致性控制，实现了高可用性，可靠性和性能优化等多种业务需求。

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随着企业信息化进程的日益深入，数据库作为数据中心的核心，已成为企业重要的信息资源。但数据库的高可用性保障和数据安全极其重要。在单数据中心环境下，通常通过主从同步、热备方案等方式实现数据中心的容灾保护和高可用性保障；但在数据中心极端情况下，例如地震、火灾等，整个数据中心被摧毁，这样的单数据中心方案也无法保障业务连续性。

为此，数据库双活应运而生，它可以帮助企业在无单点故障的条件下实现业务的连续性和数据的安全性，并提供以下优点：

提高稳定性

数据库双活可以保证整个数据库拥有两个或更多数据中心，因此即使一台数据中心出现故障，业务也可以在其他数据中心继续运行。在这种配置下，只要没有同时发生故障，那么业务就不会出现停顿。此外，两个数据中心可以无缝切换，对业务影响最小。

数据高度可用性

在单数据中心环境中，如果主服务器受损，那么数据存储在该主服务器上的所有应用程序将无法访问。但是，在数据库双活方案中，数据库可以并行运行在两个数据中心，这可以确保数据的24/7高可用性，应用程序将始终能够访问数据库。

数据复原性

在单数据中心环境中，如果出现故障不可修复，那么通常需要从备份中进行数据复原。但在双数据中心环境中，在一个数据中心内出现故障时，备份在另一个数据中心中已经完全就绪，可以立即对该出现故障的数据中心进行容灾替换。

数据安全难题迎刃而解

在单数据中心环境下，一般实现数据备份和恢复，但是备份可能发生各种情况，如被黑客攻击、硬盘故障或人为操作错误等，难以保障数据的安全性。而在数据库双活方案下，如果数据中心一出现故障，即可将数据中心的数据恢复到另一个数据中心，确保数据不会因故障而丢失。

总而言之，数据库双活解决了企业面临的数据备份和数据恢复难题，保障了数据的安全性和业务连续性。尤其是在金融、医疗等用户对数据安全有特别需求的场景下，数据库双活的优势更为明显。 不过，数据库双活在实施时也存在多种挑战，例如实行难度较高、配置复杂、成本较高等，需要深入理解其适用场景和应用范围，以及合理的选择、规划和管理，在保障高可用性的同时，达到单数据中心所不能比拟的数据可靠性和安全性，是企业在数据中心设计中必须面临和解决的难题之一。

相关问题拓展阅读：

• 如何处理数据库并发问题

如何处理数据库并发问题

想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。

什么是数据并发操作呢？

就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。

在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数老梁厅据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。

针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？

之一种方案、数据库锁

从锁的基本属性来说，可以分为两侍隐种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。

这四种隔离级别分别是：

读未提交（Read Uncommitted）

读提交（Read Committed）

可重复读（Repeated Read）

串行化（Serializable）

当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？

脏读（dirty read）

当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。

不可重复读（unrepeatable read）

一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。

例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。

幻读（phantom problem）

一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。

例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。

那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？

“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。

“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“

快照

读（Snapshot Read）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。

“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。

“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。

好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。

因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就渣带是提高并发能力的有效手段了。

最有效的一种方式就是：缓存

想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。

还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。

当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。

当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。

那么，读写分离就是另一种有效的方式了

当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。

我们的

读库

就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。

数据库双活解决方案的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据库双活解决方案,「数据库双活」方案：稳定性提升，数据安全难题迎刃而解,如何处理数据库并发问题的信息别忘了在本站进行查找喔。

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