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前边介绍了负载均衡，mysql同步，接下来介绍tp6分布式部署多个数据库，实现读写分离。
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tp6的分布式部署读和写仍然是一个系统，这里我们分开操作，给用户展示的就是从数据库，后端添加文章就是主库，然后同步到从库。
1、配置数据库链接参数
目标：实现随机使用数据库展示信息，只是读操作。
测试：前台可以读取表中内容（存放的不一致），查看是否是随机显示的。
打开.env文件进行编辑
说明：
2、编辑database.php
找到deploy设置为1分布式部署，下边不要改，都是读，写入的也就是后端的我们单独建站连接主库。
配置完成，tp6使用的是mt_rand取随机数判断使用哪个数据库。
3、数据库交互写操作
比如浏览量没必要每次都去更新数据库，可以先使用redis缓存，存够1000的整数倍，再去更新数据库。
4、后台独立，也就是写
可以前后端分离，单独做一个网站（没有前端）使用ip访问或者独立的域名连接后台。
5、上传附件（jquery ajax跨域上传）
使用了nginx负载均衡，肯定是多个一样的网站，如果图片存放到一个站，别的就不能访问了，可以单独设置一个附件（压缩包，图片等）服务器，可以使用二级域名连接，这就要求我们上传附件的时候，是上传到附件服务器。
jqueryURL
API控制器apdpic方法
说明：
也可以先传到后台服务器然后使用（php）ftp上传，或者是通过curl上传到附件服务器，感觉那样毕竟麻烦，直接设置跨域会比较简单。
也测试了使用jsonp跨域，但是不能上传附件。
6、thinkphp6实现读写分离（在一个站点）
我个人是不喜欢这样的，负载均衡应该是均衡地读，也就是前台单独一个站点，后端的写是另一个独立的站点，看个人喜好吧。
独立后台的优点：可以提升安全性，因为我们的后台网址是不公开的，避免用户猜测一些后台的信息。
.env配置按照1所述编辑，默认第一个是主库。
database.php
愿大家在新的一年心想事成，万事如意！！！
Mysql主从配置，实现读写分离
原理：主服务器（Master）负责网站NonQuery操作，从服务器负责Query操作，用户可以根据网站功能模特性块固定访问Slave服务器，或者自己写个池或队列，自由为请求分配从服务器连接。主从服务器利用MySQL的二进制日志文件，实现数据同步。二进制日志由主服务器产生，从服务器响应获取同步数据库。
具体实现：
1、在主从服务器上都装上MySQL数据库，windows系统鄙人安装的是mysql_5.5.25.msi版本，Ubuntu安装的是mysql-5.6.22-linux-glibc2.5-i686.tar
windows安装mysql就不谈了，一般地球人都应该会。鄙人稍微说一下Ubuntu的MySQL安装，我建议不要在线下载安装，还是离线安装的好。大家可以参考 这位不知道大哥还是姐妹，写的挺好按照这个就能装上。在安装的时候可能会出现几种现象，大家可以参考解决一下：
（1）如果您不是使用root用户登录，建议 su - root 切换到Root用户安装，那就不用老是 sudo 了。
（2）存放解压的mysql 文件夹，文件夹名字最好改成mysql
（3）在./support-files/mysql.server start 启动MySQL的时候，可能会出现一个警告，中文意思是启动服务运行读文件时，忽略了my点吸烟 f文件，那是因为my点吸烟 f的文件权限有问题，mysql会认为该文件有危险不会执行。但是mysql还会启动成功，但如果下面配置从服务器参数修改my点吸烟 f文件的时候，你会发现文件改过了，但是重启服务时，修改过后的配置没有执行，而且您 list一下mysql的文件夹下会发现很多.my点吸烟 f.swp等中间文件。这都是因为MySQL启动时没有读取my点吸烟 f的原因。这时只要将my点吸烟 f的文件权限改成my_new点吸烟 f的权限一样就Ok，命令：chmod 644 my点吸烟 f就Ok
（4）Ubuntu中修改文档内容没有Vim，最好把Vim 装上，apt-get install vim,不然估计会抓狂。
这时候我相信MySQL应该安装上去了。
2、配置Master主服务器
（1）在Master MySQL上创建一个用户‘repl’，并允许其他Slave服务器可以通过远程访问Master，通过该用户读取二进制日志，实现数据同步。
以下内容转载自徐汉彬大牛的博客 亿级Web系统搭建——单机到分布式集群
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。
Web负载均衡
Web负载均衡（Load Balancing），简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”，而采用恰当的分配方式，对于保护处于后端的Web服务器来说，非常重要。
负载均衡的策略有很多，我们从简单的讲起哈。
1. HTTP重定向
当用户发来请求的时候，Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url，然后浏览器再继续请求这个新url，实际上就是页面重定向。通过重定向，来达到“负载均衡”的目标。例如，我们在下载PHP源码包的时候，点击下载链接时，为了解决不同国家和地域下载速度的问题，它会返回一个离我们近的下载地址。重定向的HTTP返回码是302
这个重定向非常容易实现，并且可以自定义各种策略。但是，它在大规模访问量下，性能不佳。而且，给用户的体验也不好，实际请求发生重定向，增加了网络延时。
2. 反向代理负载均衡
反向代理服务的核心工作主要是转发HTTP请求，扮演了浏览器端和后台Web服务器中转的角色。因为它工作在HTTP层（应用层），也就是网络七层结构中的第七层，因此也被称为“七层负载均衡”。可以做反向代理的软件很多，比较常见的一种是Nginx。
Nginx是一种非常灵活的反向代理软件，可以自由定制化转发策略，分配服务器流量的权重等。反向代理中，常见的一个问题，就是Web服务器存储的session数据，因为一般负载均衡的策略都是随机分配请求的。同一个登录用户的请求，无法保证一定分配到相同的Web机器上，会导致无法找到session的问题。
解决方案主要有两种：
1. 配置反向代理的转发规则，让同一个用户的请求一定落到同一台机器上（通过分析cookie），复杂的转发规则将会消耗更多的CPU，也增加了代理服务器的负担。
2. 将session这类的信息，专门用某个独立服务来存储，例如redis/memchache，这个方案是比较推荐的。
反向代理服务，也是可以开启缓存的，如果开启了，会增加反向代理的负担，需要谨慎使用。这种负载均衡策略实现和部署非常简单，而且性能表现也比较好。但是，它有“单点故障”的问题，如果挂了，会带来很多的麻烦。而且，到了后期Web服务器继续增加，它本身可能成为系统的瓶颈。
3. IP负载均衡
IP负载均衡服务是工作在网络层（修改IP）和传输层（修改端口，第四层），比起工作在应用层（第七层）性能要高出非常多。原理是，他是对IP层的数据包的IP地址和端口信息进行修改，达到负载均衡的目的。这种方式，也被称为“四层负载均衡”。常见的负载均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虚拟服务），通过IPVS（IP Virtual Server，IP虚拟服务）来实现。
在负载均衡服务器收到客户端的IP包的时候，会修改IP包的目标IP地址或端口，然后原封不动地投递到内部网络中，数据包会流入到实际Web服务器。实际服务器处理完成后，又会将数据包投递回给负载均衡服务器，它再修改目标IP地址为用户IP地址，最终回到客户端。
上述的方式叫LVS-NAT，除此之外，还有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之间都属于LVS的方式，但是有一定的区别，篇幅问题，不赘叙。
IP负载均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多，它只处理到传输层为止的数据包，并不做进一步的组包，然后直接转发给实际服务器。不过，它的配置和搭建比较复杂。
4. DNS负载均衡
DNS（Domain Name System）负责域名解析的服务，域名url实际上是服务器的别名，实际映射是一个IP地址，解析过程，就是DNS完成域名到IP的映射。而一个域名是可以配置成对应多个IP的。因此，DNS也就可以作为负载均衡服务。
这种负载均衡策略，配置简单，性能极佳。但是，不能自由定义规则，而且，变更被映射的IP或者机器故障时很麻烦，还存在DNS生效延迟的问题。
5. DNS/GSLB负载均衡
我们常用的CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）实现方式，其实就是在同一个域名映射为多IP的基础上更进一步，通过GSLB（Global Server Load Balance，全局负载均衡）按照指定规则映射域名的IP。一般情况下都是按照地理位置，将离用户近的IP返回给用户，减少网络传输中的路由节点之间的跳跃消耗。
“向上寻找”，实际过程是LDNS（Local DNS）先向根域名服务（Root Name Server）获取到顶级根的Name Server（例如点抗 的），然后得到指定域名的授权DNS，然后再获得实际服务器IP。
CDN在Web系统中，一般情况下是用来解决大小较大的静态资源（html/Js/Css/图片等）的加载问题，让这些比较依赖网络下载的内容，尽可能离用户更近，提升用户体验。
例如，我访问了一张imgcache.gtimg点吸烟 上的图片（腾讯的自建CDN，不使用qq点抗 域名的原因是防止http请求的时候，带上了多余的cookie信息），我获得的IP是183.60.217.90。
这种方式，和前面的DNS负载均衡一样，不仅性能极佳，而且支持配置多种策略。但是，搭建和维护成本非常高。互联网一线公司，会自建CDN服务，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。
Web系统的缓存机制的建立和优化
刚刚我们讲完了Web系统的外部网络环境，现在我们开始关注我们Web系统自身的性能问题。我们的Web站点随着访问量的上升，会遇到很多的挑战，解决这些问题不仅仅是扩容机器这么简单，建立和使用合适的缓存机制才是根本。
最开始，我们的Web系统架构可能是这样的，每个环节，都可能只有1台机器。
我们从最根本的数据存储开始看哈。
一、 MySQL数据库内部缓存使用
MySQL的缓存机制，就从先从MySQL内部开始，下面的内容将以最常见的InnoDB存储引擎为主。
1. 建立恰当的索引
最简单的是建立索引，索引在表数据比较大的时候，起到快速检索数据的作用，但是成本也是有的。首先，占用了一定的磁盘空间，其中组合索引最突出，使用需要谨慎，它产生的索引甚至会比源数据更大。其次，建立索引之后的数据insert/update/delete等操作，因为需要更新原来的索引，耗时会增加。当然，实际上我们的系统从总体来说，是以select查询操作居多，因此，索引的使用仍然对系统性能有大幅提升的作用。
2. 数据库连接线程池缓存
如果，每一个数据库操作请求都需要创建和销毁连接的话，对数据库来说，无疑也是一种巨大的开销。为了减少这类型的开销，可以在MySQL中配置thread_cache_size来表示保留多少线程用于复用。线程不够的时候，再创建，空闲过多的时候，则销毁。
其实，还有更为激进一点的做法，使用pconnect（数据库长连接），线程一旦创建在很长时间内都保持着。但是，在访问量比较大，机器比较多的情况下，这种用法很可能会导致“数据库连接数耗尽”，因为建立连接并不回收，最终达到数据库的max_connections（最大连接数）。因此，长连接的用法通常需要在CGI和MySQL之间实现一个“连接池”服务，控制CGI机器“盲目”创建连接数。
建立数据库连接池服务，有很多实现的方式，PHP的话，我推荐使用swoole（PHP的一个网络通讯拓展）来实现。
3. Innodb缓存设置（innodb_buffer_pool_size）
innodb_buffer_pool_size这是个用来保存索引和数据的内存缓存区，如果机器是MySQL独占的机器，一般推荐为机器物理内存的80%。在取表数据的场景中，它可以减少磁盘IO。一般来说，这个值设置越大，cache命中率会越高。
4. 分库/分表/分区。
MySQL数据库表一般承受数据量在百万级别，再往上增长，各项性能将会出现大幅度下降，因此，当我们预见数据量会超过这个量级的时候，建议进行分库/分表/分区等操作。最好的做法，是服务在搭建之初就设计为分库分表的存储模式，从根本上杜绝中后期的风险。不过，会牺牲一些便利性，例如列表式的查询，同时，也增加了维护的复杂度。不过，到了数据量千万级别或者以上的时候，我们会发现，它们都是值得的。
二、 MySQL数据库多台服务搭建
1台MySQL机器，实际上是高风险的单点，因为如果它挂了，我们Web服务就不可用了。而且，随着Web系统访问量继续增加，终于有一天，我们发现1台MySQL服务器无法支撑下去，我们开始需要使用更多的MySQL机器。当引入多台MySQL机器的时候，很多新的问题又将产生。
1. 建立MySQL主从，从库作为备份
这种做法纯粹为了解决“单点故障”的问题，在主库出故障的时候，切换到从库。不过，这种做法实际上有点浪费资源，因为从库实际上被闲着了。
2. MySQL读写分离，主库写，从库读。
两台数据库做读写分离，主库负责写入类的操作，从库负责读的操作。并且，如果主库发生故障，仍然不影响读的操作，同时也可以将全部读写都临时切换到从库中（需要注意流量，可能会因为流量过大，把从库也拖垮）。
3. 主主互备。
两台MySQL之间互为彼此的从库，同时又是主库。这种方案，既做到了访问量的压力分流，同时也解决了“单点故障”问题。任何一台故障，都还有另外一套可供使用的服务。
不过，这种方案，只能用在两台机器的场景。如果业务拓展还是很快的话，可以选择将业务分离，建立多个主主互备。
三、 MySQL数据库机器之间的数据同步
每当我们解决一个问题，新的问题必然诞生在旧的解决方案上。当我们有多台MySQL，在业务高峰期，很可能出现两个库之间的数据有延迟的场景。并且，网络和机器负载等，也会影响数据同步的延迟。我们曾经遇到过，在日访问量接近1亿的特殊场景下，出现，从库数据需要很多天才能同步追上主库的数据。这种场景下，从库基本失去效用了。
于是，解决同步问题，就是我们下一步需要关注的点。
1. MySQL自带多线程同步
MySQL5.6开始支持主库和从库数据同步，走多线程。但是，限制也是比较明显的，只能以库为单位。MySQL数据同步是通过binlog日志，主库写入到binlog日志的操作，是具有顺序的，尤其当SQL操作中含有对于表结构的修改等操作，对于后续的SQL语句操作是有影响的。因此，从库同步数据，必须走单进程。
2. 自己实现解析binlog，多线程写入。
以数据库的表为单位，解析binlog多张表同时做数据同步。这样做的话，的确能够加快数据同步的效率，但是，如果表和表之间存在结构关系或者数据依赖的话，则同样存在写入顺序的问题。这种方式，可用于一些比较稳定并且相对独立的数据表。
国内一线互联网公司，大部分都是通过这种方式，来加快数据同步效率。还有更为激进的做法，是直接解析binlog，忽略以表为单位，直接写入。但是这种做法，实现复杂，使用范围就更受到限制，只能用于一些场景特殊的数据库中（没有表结构变更，表和表之间没有数据依赖等特殊表）。
四、 在Web服务器和数据库之间建立缓存
实际上，解决大访问量的问题，不能仅仅着眼于数据库层面。根据“二八定律”，80%的请求只关注在20%的热点数据上。因此，我们应该建立Web服务器和数据库之间的缓存机制。这种机制，可以用磁盘作为缓存，也可以用内存缓存的方式。通过它们，将大部分的热点数据查询，阻挡在数据库之前。
1. 页面静态化
用户访问网站的某个页面，页面上的大部分内容在很长一段时间内，可能都是没有变化的。例如一篇新闻报道，一旦发布几乎是不会修改内容的。这样的话，通过CGI生成的静态html页面缓存到Web服务器的磁盘本地。除了第一次，是通过动态CGI查询数据库获取之外，之后都直接将本地磁盘文件返回给用户。
在Web系统规模比较小的时候，这种做法看似完美。但是，一旦Web系统规模变大，例如当我有100台的Web服务器的时候。那样这些磁盘文件，将会有100份，这个是资源浪费，也不好维护。这个时候有人会想，可以集中一台服务器存起来，呵呵，不如看看下面一种缓存方式吧，它就是这样做的。
2. 单台内存缓存
通过页面静态化的例子中，我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的，会带来更多问题（实际上，通过PHP的apc拓展，可通过Key/value操作Web服务器的本机内存）。因此，我们选择搭建的内存缓存服务，也必须是一个独立的服务。
内存缓存的选择，主要有redis/memcache。从性能上说，两者差别不大，从功能丰富程度上说，Redis更胜一筹。
3. 内存缓存集群
当我们搭建单台内存缓存完毕，我们又会面临单点故障的问题，因此，我们必须将它变成一个集群。简单的做法，是给他增加一个slave作为备份机器。但是，如果请求量真的很多，我们发现cache命中率不高，需要更多的机器内存呢？因此，我们更建议将它配置成一个集群。例如，类似redis cluster。
Redis cluster集群内的Redis互为多组主从，同时每个节点都可以接受请求，在拓展集群的时候比较方便。客户端可以向任意一个节点发送请求，如果是它的“负责”的内容，则直接返回内容。否则，查找实际负责Redis节点，然后将地址告知客户端，客户端重新请求。
对于使用缓存服务的客户端来说，这一切是透明的。
内存缓存服务在切换的时候，是有一定风险的。从A集群切换到B集群的过程中，必须保证B集群提前做好“预热”（B集群的内存中的热点数据，应该尽量与A集群相同，否则，切换的一瞬间大量请求内容，在B集群的内存缓存中查找不到，流量直接冲击后端的数据库服务，很可能导致数据库宕机）。
4. 减少数据库“写”
上面的机制，都实现减少数据库的“读”的操作，但是，写的操作也是一个大的压力。写的操作，虽然无法减少，但是可以通过合并请求，来起到减轻压力的效果。这个时候，我们就需要在内存缓存集群和数据库集群之间，建立一个修改同步机制。
先将修改请求生效在cache中，让外界查询显示正常，然后将这些sql修改放入到一个队列中存储起来，队列满或者每隔一段时间，合并为一个请求到数据库中更新数据库。
除了上述通过改变系统架构的方式提升写的性能外，MySQL本身也可以通过配置参数innodb_flush_log_at_trx_commit来调整写入磁盘的策略。如果机器成本允许，从硬件层面解决问题，可以选择老一点的RAID（Redundant Arrays of independent Disks，磁盘列阵）或者比较新的SSD（Solid State Drives，固态硬盘）。
5. NoSQL存储
不管数据库的读还是写，当流量再进一步上涨，终会达到“人力有穷时”的场景。继续加机器的成本比较高，并且不一定可以真正解决问题的时候。这个时候，部分核心数据，就可以考虑使用NoSQL的数据库。NoSQL存储，大部分都是采用key-value的方式，这里比较推荐使用上面介绍过Redis，Redis本身是一个内存cache，同时也可以当做一个存储来使用，让它直接将数据落地到磁盘。
这样的话，我们就将数据库中某些被频繁读写的数据，分离出来，放在我们新搭建的Redis存储集群中，又进一步减轻原来MySQL数据库的压力，同时因为Redis本身是个内存级别的Cache，读写的性能都会大幅度提升。
国内一线互联网公司，架构上采用的解决方案很多是类似于上述方案，不过，使用的cache服务却不一定是Redis，他们会有更丰富的其他选择，甚至根据自身业务特点开发出自己的NoSQL服务。
6. 空节点查询问题
当我们搭建完前面所说的全部服务，认为Web系统已经很强的时候。我们还是那句话，新的问题还是会来的。空节点查询，是指那些数据库中根本不存在的数据请求。例如，我请求查询一个不存在人员信息，系统会从各级缓存逐级查找，最后查到到数据库本身，然后才得出查找不到的结论，返回给前端。因为各级cache对它无效，这个请求是非常消耗系统资源的，而如果大量的空节点查询，是可以冲击到系统服务的。
在我曾经的工作经历中，曾深受其害。因此，为了维护Web系统的稳定性，设计适当的空节点过滤机制，非常有必要。
我们当时采用的方式，就是设计一张简单的记录映射表。将存在的记录存储起来，放入到一台内存cache中，这样的话，如果还有空节点查询，则在缓存这一层就被阻挡了。
异地部署（地理分布式）
完成了上述架构建设之后，我们的系统是否就已经足够强大了呢？答案当然是否定的哈，优化是无极限的。Web系统虽然表面上看，似乎比较强大了，但是给予用户的体验却不一定是最好的。因为东北的同学，访问深圳的一个网站服务，他还是会感到一些网络距离上的慢。这个时候，我们就需要做异地部署，让Web系统离用户更近。
一、 核心集中与节点分散
有玩过大型网游的同学都会知道，网游是有很多个区的，一般都是按照地域来分，例如广东专区，北京专区。如果一个在广东的玩家，去北京专区玩，那么他会感觉明显比在广东专区卡。实际上，这些大区的名称就已经说明了，它的服务器所在地，所以，广东的玩家去连接地处北京的服务器，网络当然会比较慢。
当一个系统和服务足够大的时候，就必须开始考虑异地部署的问题了。让你的服务，尽可能离用户更近。我们前面已经提到了Web的静态资源，可以存放在CDN上，然后通过DNS/GSLB的方式，让静态资源的分散“全国各地”。但是，CDN只解决的静态资源的问题，没有解决后端庞大的系统服务还只集中在某个固定城市的问题。
这个时候，异地部署就开始了。异地部署一般遵循：核心集中，节点分散。
· 核心集中：实际部署过程中，总有一部分的数据和服务存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大。而对于这些服务和数据，就仍然维持一套，而部署地点选择一个地域比较中心的地方，通过网络内部专线来和各个节点通讯。
· 节点分散：将一些服务部署为多套，分布在各个城市节点，让用户请求尽可能选择近的节点访问服务。
例如，我们选择在上海部署为核心节点，北京，深圳，武汉，上海为分散节点（上海自己本身也是一个分散节点）。我们的服务架构如图：
需要补充一下的是，上图中上海节点和核心节点是同处于一个机房的，其他分散节点各自独立机房。
国内有很多大型网游，都是大致遵循上述架构。它们会把数据量不大的用户核心账号等放在核心节点，而大部分的网游数据，例如装备、任务等数据和服务放在地区节点里。当然，核心节点和地域节点之间，也有缓存机制。
二、 节点容灾和过载保护
节点容灾是指，某个节点如果发生故障时，我们需要建立一个机制去保证服务仍然可用。毫无疑问，这里比较常见的容灾方式，是切换到附近城市节点。假如系统的天津节点发生故障，那么我们就将网络流量切换到附近的北京节点上。考虑到负载均衡，可能需要同时将流量切换到附近的几个地域节点。另一方面，核心节点自身也是需要自己做好容灾和备份的，核心节点一旦故障，就会影响全国服务。
过载保护，指的是一个节点已经达到最大容量，无法继续接接受更多请求了，系统必须有一个保护的机制。一个服务已经满负载，还继续接受新的请求，结果很可能就是宕机，影响整个节点的服务，为了至少保障大部分用户的正常使用，过载保护是必要的。
解决过载保护，一般2个方向：
· 拒绝服务，检测到满负载之后，就不再接受新的连接请求。例如网游登入中的排队。
· 分流到其他节点。这种的话，系统实现更为复杂，又涉及到负载均衡的问题。
小结
Web系统会随着访问规模的增长，渐渐地从1台服务器可以满足需求，一直成长为“庞然大物”的大集群。而这个Web系统变大的过程，实际上就是我们解决问题的过程。在不同的阶段，解决不同的问题，而新的问题又诞生在旧的解决方案之上。
系统的优化是没有极限的，软件和系统架构也一直在快速发展，新的方案解决了老的问题，同时也带来新的挑战。
本文实例分析了Yii实现MySQL多数据库和读写分离的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：Yii Framework是一个基于组件、用于开发大型 Web 应用的高性能 PHP 框架。Yii提供了今日Web 2.0应用开发所需要的几乎一切功能，也是最强大的框架之一，下文我们来介绍Yii实现MySQL多库和读写分离的方法前段时间为SNS产品做了架构设计，在程序框架方面做了不少相关的压力测试，最终选定了YiiFramework，至于为什么没选用公司内部的 PHP框架，其实理由很充分，公司的框架虽然是"前辈"们辛苦的积累，但毕竟不够成熟，没有大型项目的历练，犹如一个涉世未深的年轻小伙。Yii作为一个 颇有名气开源产品，必定有很多人在使用，意味着有一批人在维护，而且在这之前，我也使用Yii开发过大型项目，Yii的设计模式和它的易扩展特性足以堪当重任。SNS同一般的社交产品不同的就是它最终要承受大并发和大数据量的考验，架构设计时就要考虑这些问题， web分布式、负载均衡、分布式文件存储、MySQL分布式或读写分离、NoSQL以及各种缓存，这些都是必不可少的应用方案，本文所讲的就是MySQL 分库和主从读写分离在Yii的配置和使用。Yii默认是不支持读写分离的，我们可以利用Yii的事件驱动模式来实现MySQL的读写分离。Yii提供了一个强大的CActiveRecord数据库操作类，通过重写getDbConnection方法来实现数据库的切换，然后通过事件 beforeSave、beforeDelete、beforeFind 来实现读写服务器的切换，还需要两个配置文件dbconfig和modelconfig分别配置数据库主从服务器和model所对应的数据库名称，附代码DBConfig.php文件如下：复制代码 代码如下:?phpreturn array('passport' = array('write' = array('class' = 'CDbConnection','connectionString' = 'mysql:host=10.1.39.2;dbname=db1′,'emulatePrepare' = true,//'enableParamLogging' = true,'enableProfiling' = true,'username' = 'root','password' = '','charset' = 'utf8′,'schemaCachingDuration'=3600,),'read' = array(array('class' = 'CDbConnection','connectionString' = 'mysql:host=10.1.39.3;dbname=db1,'emulatePrepare' = true,//'enableParamLogging' = true,'enableProfiling' = true,'username' = 'root','password' = '','charset' = 'utf8′,'schemaCachingDuration'=3600,),array('class' = 'CDbConnection','connectionString' = 'mysql:host=10.1.39.4;dbname=db3′,'emulatePrepare' = true,//'enableParamLogging' = true,'enableProfiling' = true,'username' = 'root','password' = '','charset' = 'utf8′,'schemaCachingDuration'=3600,),),),);ModelConfig.php如下：复制代码 代码如下:?phpreturn array(//key为数据库名称，value为Model'passport' = array('User','Post'),'microblog' = array('…'),);?ActiveRecord.php如下：复制代码 代码如下:/*** 基于CActiveRecord类的封装，实现多库和主从读写分离* 所有Model都必须继承些类.**/class ActiveRecord extends CActiveRecord{//model配置public $modelConfig = '';//数据库配置public $dbConfig = '';//定义一个多数据库集合static $dataBase = array();//当前数据库名称public $dbName = '';//定义库类型(读或写)public $dbType = 'read'; //'read' or 'write'/*** 在原有基础上添加了一个dbname参数* @param string $scenario Model的应用场景* @param string $dbname 数据库名称*/public function __construct($scenario='insert', $dbname = ''){if (!empty($dbname))$this-dbName = $dbname;parent::__construct($scenario);}/*** 重写父类的getDbConnection方法* 多库和主从都在这里切换*/public function getDbConnection(){//如果指定的数据库对象存在则直接返回if (self::$dataBase[$this-dbName]!==null)return self::$dataBase[$this-dbName];if ($this-dbName == 'db'){self::$dataBase[$this-dbName] = Yii::app()-getDb();}else{$this-changeConn($this-dbType);}if(self::$dataBase[$this-dbName] instanceof CDbConnection){self::$dataBase[$this-dbName]-setActive(true);return self::$dataBase[$this-dbName];} elsethrow new CDbException(Yii::t('yii','Model requires a "db" CDbConnection application component.'));}/*** 获取配置文件* @param unknown_type $type* @param unknown_type $key*/private function getConfig($type="modelConfig",$key="){$config = Yii::app()-params[$type];if($key)$config = $config[$key];return $config;}/*** 获取数据库名称*/private function getDbName(){if($this-dbName)return $this-dbName;$modelName = get_class($this-model());$this-modelConfig = $this-getConfig('modelConfig');//获取model所对应的数据库名if($this-modelConfig)foreach($this-modelConfig as $key=$val){if(in_array($modelName,$val)){$dbName = $key;break;}}return $dbName;}/*** 切换数据库连接* @param unknown_type $dbtype*/protected function changeConn($dbtype = 'read'){if($this-dbType == $dbtype self::$dataBase[$this-dbName] !== null)return self::$dataBase[$this-dbName];$this-dbName = $this-getDbName();if(Yii::app()-getComponent($this-dbName.'_'.$dbtype) !== null){self::$dataBase[$this-dbName] = Yii::app()-getComponent($this-dbName.'_'.$dbtype);return self::$dataBase[$this-dbName];}$this-dbConfig = $this-getConfig('dbConfig',$this-dbName);//跟据类型取对应的配置(从库是随机值)if($dbtype == 'write'){$config = $this-dbConfig[$dbtype];}else{$slavekey = array_rand($this-dbConfig[$dbtype]);$config = $this-dbConfig[$dbtype][$slavekey];}//将数据库配置加到component中if($dbComponent = Yii::createComponent($config)){Yii::app()-setComponent($this-dbName.'_'.$dbtype,$dbComponent);self::$dataBase[$this-dbName] = Yii::app()-getComponent($this-dbName.'_'.$dbtype);$this-dbType = $dbtype;return self::$dataBase[$this-dbName];} elsethrow new CDbException(Yii::t('yii','Model requires a "changeConn" CDbConnection application component.'));}/*** 保存数据前选择 主 数据库*/protected function beforeSave(){parent::beforeSave();$this-changeConn('write');return true;}/*** 删除数据前选择 主 数据库*/protected function beforeDelete(){parent::beforeDelete();$this-changeConn('write');return true;}/*** 读取数据选择 从 数据库*/protected function beforeFind(){parent::beforeFind();$this-changeConn('read');return true;}/*** 获取master库对象*/public function dbWrite(){return $this-changeConn('write');}/*** 获取slave库对象*/public function dbRead(){return $this-changeConn('read');}}这是我写好的类，放在components文件夹里，然后所有的Model都继承ActiveRecord类就可以实现多库和主从读写分离了，至于如何支持原生的SQL也同时使用读写分离，此类都已经实现。希望本文所述对大家基于Yii框架的PHP程序设计有所帮助。
