云数据库在高并发下解决方案

    简单聊聊在华为云、阿里云、天翼云的数据库（RDS）在高并发下的解决方案。本人在互联网某招聘平台做运维，像boss,智联平台一样每天都会有大量的访问量及在线并发量。公司之前是做校园线下会招聘的，面向的是各大高校的一个校园招聘，因为疫情线下会是做不了，公司就转为线上。因为招聘平台每天的并发量及访问量较高，而且还要保证数据的安全，建设机房的话是一笔不小的开支，只能选择云服务器这样成本及维护大大降低。

      因为环境比较大（在我接触里面算大的，毕竟还是一个运维小弟），我们就聊聊数据库这方面。刚开始是两台数据库一台主一台备避免发生故障及时的切换，项目上线推广后效果很好，很多企业都在线上办会，还没毕业的学生在线上找工作。但是接下来面临的问题就是当很多学校办会后，在那一个时间段并发量是相当大，我们使用的是天翼云云服务器，通过后台显示刚上线的时候每天的最高并发量在6000/s,数据库当时是可以满足。

    公司也在不停的做推广以及得到很多高校的认可，直到有一天访问公司网站时卡半天才能进去，经过排查服务器的使用率不高使用的都是微服务群集，查看后台监控数据库使用率80%左右。显然是数据库已经无法支撑当时的业务了，跟领导汇报后需要增加读数据库，好在现在的云服务都比较方便可以弹性伸缩及扩容。

 

 

       原来只有两台主备在高并发下就会出现数据的瓶颈，根据当时的情况增加了5台从数据库来满足公司的业务。因为天翼云的服务器是不支持数据库的负载均衡的，所以这边只能自己做分发。这边的方案是在一台服务器上面安装mycat，通过mycat进行一个负载的分发，这样大大就减轻了主库的压力，当然我们主库的配置比较高，所以主库也负责读写的操作。现在每天公司的主项目访问量在30w左右，每秒的并发在1.5-2万，遇到企业办会多的时候会到3万。

       其实我技术比较菜，做这个分享就是有相同业务环境的，服务器是云的可以参考一下。