架构师必备mysql主从延迟解决办法 web端常用架构？
web端常用架构？
首先，单数据库架构
单DB架构一般是nginx直接请求上游到后端Tomcat。扩容的时候基本就是添加新的Tomcat实例，然后通过Ngin衡上游。这个时候数据库不是瓶颈，但是当访问量达到一定程度的时候，过了关卡，数据库的压力就上来了，单个数据库可能承受不了。可以通过划分表和数据库或者读写分离、添加缓存来解决。
二、DB缓存/数据库读写分离架构
这时就用数据库读写分离或者Redis缓存来支持更多的访问。但是使用缓存会与数据库数据不一致，或者Redis无法直接命中数据库，造成数据库压力过大。可以考虑使用Redis的主从或者使用。基于一致哈希算法的Redis聚类。使用这种缓存架构，应用程序对数据一致性的要求不是很高。
三、OpenResty本地Redis Mysql集群架构
OpenResty首先通过Lua读取本地Redis缓存。如果失败，它返回到后端Tomcat集群，后端Tomcat集群读取Mysql数据库。Redis和OpenResty安装在同一个服务器上。OpenResty可以通过直接从本机读取来减少网络延迟。Redis通过主从模式同步数据。
四。OpenResty Redis集群的Mysql集群架构
此时的架构与之前的架构不同。此时我们使用一致哈希算法实现Redis集群，而不是读取本地Redis，这样可以保证当其中一个不可用时，只丢失一点点数据，防止其渗透到数据库中。Redis集群分片可以使用Twemp。Roxy如果Tomcat实例很多，就要考虑Redis和Mysql之间的链接数量，因为大部分Redis/Mysql客户端都是通过连接池实现的，这个时候链接数量就会成为瓶颈。一般的方法是通过中间件减少环节。
这时候的问题是Twemproxy的实例比较多，应用的维护和配置比较困难，需要平衡其上的负债。例如，通过LVS/HaProxy实现VIp(虚拟Ip ),切换可以对应用透明，故障可以自动转移。你也可以实现一个内部网DNS做它的负载平衡。
RabbitMQ如何通过持久化保证消息99.99%不丢失？
在单个服务器的情况下，如果打开了消息持久性并且客户端采用确认模式，它仍然可能会丢失。这是因为主设备在接收到消息并将其存储在文件中后，会向客户端发送ack。关键问题是它存储在一个文件中，只写入磁盘缓存，需要执行。行fsync实际上将被写入磁盘。如果它在fsync之前关闭，消息仍然会丢失。如果你写文件时立即设置fsync，你就赢了 不会丢失消息，但是性能会差很多倍。
在集群的情况下，将ha-mode设置为all，所有镜像节点同步到消息，然后主节点将响应ack到客户端。然后，包括主节点在内的所有节点需要同时停机，因此有可能丢失消息。所以原因只有一个。在丢失的消息上，可靠性达到99.999。...
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