分布式数据库采用的架构是以下哪种？

在现代大数据时代，数据量的爆炸性增长对数据库系统提出了巨大的挑战。传统的单机数据库已经不能满足高并发、高可用和高扩展性的需求。为了应对这些挑战，分布式数据库应运而生。

分布式数据库采用的架构是共享存储和多节点的方式，将数据分散存储在多个节点上。它通过将数据分片存储在不同的节点上，实现数据的水平拆分和分布式处理。这种架构可以将负载均衡到不同的节点上，提高系统的并发处理能力和容错性。

常见的分布式数据库架构包括主从复制、分片和副本集。接下来，我们将逐一介绍这些架构，并提供相应的代码示例。

  1. 主从复制

主从复制是分布式数据库的最基本架构之一。它通过一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成的集群来实现数据的复制和同步。

主节点负责处理写操作，并将数据变更记录发送给从节点。从节点接收主节点的数据变更记录，并将其应用到本地数据集上。这样，从节点可以提供读操作的服务，减轻主节点的负载。

下面是一个简单的主从复制示例代码：

# 初始化主节点
master = DBNode(is_master=True)

# 初始化从节点
slave1 = DBNode(is_master=False)
slave2 = DBNode(is_master=False)

# 主节点处理写操作
master.write(data)

# 从节点同步数据
for slave in [slave1, slave2]:
    slave.sync(master.get_changes())
  1. 分片

分片是将数据按照某种规则进行划分，并分散存储在不同的节点上，以实现数据的水平扩展和负载均衡。

分片可以按照数据的某个字段（如用户ID）进行划分，也可以按照数据的哈希值进行划分。每个节点存储一部分数据，当查询时，可以根据查询条件定位到相应的节点进行查询，然后将结果汇总返回。

下面是一个简单的分片示例代码：

# 初始化分片集群
shard1 = ShardNode(shard_key='user_id', range_start=1, range_end=1000)
shard2 = ShardNode(shard_key='user_id', range_start=1001, range_end=2000)

# 写操作根据分片规则确定节点
shard1.write(data1)  # 存储在shard1节点上
shard2.write(data2)  # 存储在shard2节点上

# 读操作根据查询条件定位到相应的节点
result = shard1.read('SELECT * FROM table WHERE user_id=123')
  1. 副本集

副本集是为了提高数据的可用性和容错性而设计的。它通过在不同的节点上复制数据的副本，并自动切换到其他副本以实现故障恢复。

副本集通常包含一个主节点和多个从节点。主节点处理写操作，并将数据变更记录发送给从节点。当主节点发生故障时，副本集会自动选举新的主节点，并将写操作转发给新的主节点。

下面是一个简单的副本集示例代码：

# 初始化副本集
primary = ReplicaNode(is_primary=True)
secondary1 = ReplicaNode(is_primary=False)
secondary2 = ReplicaNode(is_primary=False)

# 主节点处理写操作
primary.write(data)

# 从节点同步数据
for replica in [secondary1, secondary2]:
    replica.sync(primary.get_changes())

以上是分布式数据库采用的三种常见架构：主从复制、分片和副本集。这些架构可以根据实际需求进行组合和扩展，共同构建高性能、高可用的分布式数据库系统。

通过分布式数据库的架构，我们可以实现数据的水平扩展、负载均衡和