06.flask实现数据库的读写分离_（initial）的博客-爱代码爱编程
迁移与数据库理论
数据库模型创建与数据库迁移
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模型迁移与数据库迁移
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模型创建
class Nav(db.Model): __tablename__ = 'nav' id = Column(Integer,primary_key=TrUE,autoincrement=True) name = Column(String(32),unique=True) channel = Column(String(64),unique=True) state = Column(SmallInteger,default=0) addtime = Column(BigInteger,default=0) class Content(db.Model): __tablename__ = 'content' id = Column(Integer,primary_key=TrUE,autoincrement=True) title = Column(String(32)) content = Column(Text,default="") pic = Column(Text,default="") # [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] position = Column(String(32),default="right") state = Column(SmallInteger,default=0) addtime = Column(BigInteger,default=0) publish_id = Column(Integer,ForeignKey("publish.id")) nav_id = Column(Integer,ForeignKey("nav.id")) -
数据迁移
# manage.py from flask_migrate import Migrate,MigrateCommand from flask_script import Manager from main import app from models import db # 实例化 manager = Manager(app) migrate = Migrate(app,db) # 添加命令 manager.add_command("db",MigrateCommand) # 启动 if __name__ == '__main__': manager.run()python manage.py db init python manage.py db migrate python manage.py db upgrade
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mysql数据库复制集
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复制集的概念
复制集是将数据库中的数据进行备份. 使用两个或两个以上相同的数据库, 将一个数据库当做主数据库, 而另一个数据库当做从数据库. 在主数据库中进行相应的操作, 从数据库记录下来所有主数据库的操作, 并执行使其二者保持一致.
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读写分离
在实际生产环境中, 对数据库的读和写都在同一个数据库服务器中, 往往是不能满足实际需求的. 无论是在安全性, 高可用性还是并发等方面都不能满足要求. 因此, 通过主从复制的方式来实现多个数据库的数据同步, 再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力.
二八原则
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mysql主从复制
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主从复制概念与应用场景
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库；主数据库一般是准实时的业务数据库。
1、架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，物理服务器增加，负荷增加。
2、读写分离，使数据库能支撑更大的并发。主从只负责各自的写和读，极大程度的缓解X锁和S锁争用。在报表中尤其重要。由于部分报表sql语句非常的慢，导致锁表，影响前台服务。如果前台使用master，报表使用slave，那么报表sql将不会造成前台锁，保证了前台速度。
3、做数据的热备，作为后备数据库，主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作，避免数据丢失。
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主从复制的实现步骤
- master服务器将数据的改变记录二进制binlog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服务器会在一定时间间隔内对master二进制日志进行探测其是否发生改变，如果发生改变，则开始一个I/O Thread请求master二进制事件。
- 同时主节点为每个I/O线程启动一个dump线程，用于向其发送二进制事件，并保存至从节点本地的中继日志中，从节点将启动SQL线程从中继日志中读取二进制日志，在本地重放，使得其数据和主节点的保持一致
步骤一：主库db的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog
步骤二：从库发起连接，连接到主库
步骤三：此时主库创建一个binlog dump thread线程，把binlog的内容发送到从库
步骤四：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log.
步骤五：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db.
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mysql主从复制实现
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主服务器配置文件修改配置
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创建主从账号
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进入从库, 开启主从复制
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flask基于mysql实现读写分离
# 实现步骤 1.自定义Session类 2.重写get_bind方法 3.根据self._flushing判断读写操作, 选择对应的数据库 4.自定义SQLAlchemy类 5.重写create_session, 在其中使用自定义的Session类from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy, SignallingSession, get_state from sqlalchemy import orm class RoutingSession(SignallingSession): def get_bind(self, mapper=None, clause=None): state = get_state(self.app) # 判断读写操作 if self._flushing: # 写操作 ,使用主数据库 print("写入数据") return state.db.get_engine(self.app, bind='master') else: # 读操作, 使用从数据库 print('读取数据') return state.db.get_engine(self.app, bind='slave') class RoutingSQLAlchemy(SQLAlchemy): def create_session(self, options): return orm.sessionmaker(class_=RoutingSession, db=self, **options) app = Flask(__name__) # 设置数据库的连接地址 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:1234@10.211.55.6:3306/mstest' # 设置数据库的绑定地址 app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = { 'master': "mysql://root:1234@10.211.55.6:3306/mstest", 'slave': "mysql://root:123456@10.211.55.7:3306/mstest" } # 设置是否追踪数据库变化 一般不会开启, 影响性能 app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False # 设置是否打印底层执行的SQL语句 app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = False # 创建数据库连接对象 db = RoutingSQLAlchemy(app) # 用户表 一 class User(db.Model): __tablename__ = 't_user' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(20), unique=True) @app.route('/') def index(): # 增加数据 user1 = User(name='zs') db.session.add(user1) db.session.commit() # 查询数据 users = User.query.all() print(users) return "index" if __name__ == '__main__': # 删除所有继承自db.Model的表 db.drop_all() # 创建所有继承自db.Model的表 db.create_all() app.run(debug=True)