查询分离定义

每次写数据时保存一份数据到另外的存储系统里，用户查询数据时直接从另外的存储系统里获取数据

什么时候使用

• 数据量大；
• 所有写数据的请求效率尚可；
• 查询数据的请求效率很低；
• 所有的数据任何时候都可能被修改；
• 业务希望我们优化查询数据的功能。

查询分离实现思路

（一）如何触发查询分离？

分为3种

(1) 修改业务代码：在写入常规数据后，同步建立查询数据。

(2) 修改业务代码：在写入常规数据后，异步建立查询数据。

(3) 监控数据库日志：如有数据变更，更新查询数据。

（二）如何实现查询分离？

这里主要讲解第二种

修改业务代码异步建立查询数据，最基本的实现方式是单独起一个线程建立查询数据，不过这种做法会出现如下情况：

• 写操作较多且线程太多，最终撑爆 JVM；
• 建查询数据的线程出错了，如何自动重试
• 多线程并发时，很多并发场景需要解决。

此时使用 MQ 管理这些线程即可解决

（三）查询数据如何存储？

市面上主要使用 Elasticsearch 实现大数据量的搜索查询，当然还可能会使用到 MongoDB、HBase 这些技术

（四）查询数据如何使用？

因 ES 自带 API，所以使用查询数据时，我们在查询业务代码中直接调用 ES 的 API 就行。

整体方案

有用的话打赏一下？👇