今天来聊一个简单但重要的问题。最近自己搭建了一个项目玩一下，跑起来也是挺顺溜的，但是，在做压测的时候，发现接口的性能出现瓶颈，最后发现慢动作出现在MySQL.

这可咋办呢？索引也优化了，连接池也用上了，Redis缓存命中率也符合预期。然而，所有的请求都集中在一台主MySQL上，压测的时候，还是挺吃力的，那就来试试读写分离吧。

一. 主从复制逻辑

数据库一主多从，是很经典的结构，对于数据库的容灾、可扩展性和高可用性，都是有好处的。一主多从，依赖于主从复制，下面是主从复制的逻辑图，一起来看看：

主从复制后，可以认为，从库和主库的内容是"一致"的，这里指的是最终一致性。 对读实时性要求不高的业务场景中，读写分离是没有问题的，数据会最终一致。

然而，必须要说的是，由于主从复制需要时间，向主库写入数据后，如果直接从从库读取，可能读不到最新的值。所以，具体读主库还是从库，取决于业务场景。

主从复制后，就可以开心地进行读写分离了。具体来说就是，让所有的写请求调度到主库，让大量读请求调度到从库。读写分离的逻辑图如下，非常直观且易懂：

二. 读写分离效果

在实际测试中，将大量的读请求调度到从库，在主库上留下写请求和少量的读请求，可以看到，读写分离后，主库上的少量读请求耗时立即明显下降且稳定：

​而且，实际也发现，调读到从库上后，大量读请求的耗时也有下降。自然地，主库上的写请求的性能也提升了近100%。读写分离的好处，可见一斑。爽爽哒！

对于应用服务来说，也可做读写分离。比如某服务提供读和写的接口，主调方可做读写分离，这样就能针对读和写进行不同的伸缩策略，提升了扩展的弹性。

​

这篇文章的内容很简单，关键在于理解主从复制的过程，以及读写分离的原理。而且，对于软件开发人员来说，动手实践是极好的学习方式。实践之后，体会了过程，看到了结果，知识和技能就是自己的了。一起加油吧。

后记

说我太短，不给推荐...... 行吧

求一个整数，在内存当中存储时，二进制1的个数。

方法一：一个整型的数字共32个比特位，每个比特位如何判断是否为1？只需让这一位和1进行按位与即可

import java.util.Scanner;
public class test {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner=new Scanner(System.in);
        int n= scanner.nextInt();
        int count=0;
        for (int i = 1; i <=32 ; i++) {
            if(((n>>i)&1)==1){
                count++;
            }
        }
        System.out.println("二进制中1的个数："+count);
    }
}

这种方法的缺陷在于：每个数都要按位与完32位，比如1只有第一位是1，后面31个0没有必要比较

优化：

import java.util.Scanner;
public class Main{
    public static void main1(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        int count = 0;
        while (n != 0) {//如果移动的过程当中是0了，就结束循环
            if((n & 1) != 0) {
                count++;
            }
            n = n >>> 1;
        }
        System.out.println(count);
    }
}

方法二：

采用相邻的两个数据进行按位与运算

第一次循环：n=7  n=n&(n-1) = 7 & 6 = 6

第二次循环：n=6  n=n&(n-1)= 6 & 5= 4

第三次循环：n=4  n=n&(n-1)=4 & 3= 0

此种方式，数据的二进制比特位中有几个1，循环就循环几次，而且中间采用了位运算，处理起来比较高效

public static void main(String[] args) {
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    int n = scanner.nextInt();
    int count = 0;
    while (n != 0) {
        n = n & (n-1);
        count++;
    }
    System.out.println(count);
}