MySQL集群架构

本文知识点较多，篇幅较长，请耐心学习

题记：
文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营。
本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。

MySQL集群架构

一、集群架构设计

1、架构设计理念

在集群架构设计时，主要遵从下面三个维度：

• 可用性
• 扩展性
• 一致性

2、可用性设计

• 站点高可用，冗余站点
• 服务高可用，冗余服务
• 数据高可用，冗余数据

保证高可用的方法是冗余。但是数据冗余带来的问题是数据一致性问题。
实现高可用的方案有以下几种架构模式：

• 主从模式
  简单灵活，能满足多种需求。比较主流的用法，但是写操作高可用需要自行处理。
• 双主模式
  互为主从，有双主双写、双主单写两种方式，建议使用双主单写

3、扩展性设计

扩展性主要围绕着读操作扩展和写操作扩展展开。

• 如何扩展以提高读性能
  • 加从库
    简单易操作，方案成熟。
    从库过多会引发主库性能损耗。建议不要作为长期的扩充方案，应该设法用良好的设计避免持续加从库来缓解读性能问题。
  • 分库分表
    可以分为垂直拆分和水平拆分，垂直拆分可以缓解部分压力，水平拆分理论上可以无限扩展。
• 如何扩展以提高写性能
  • 分库分表

4、一致性设计

一致性主要考虑集群中各数据库数据同步以及同步延迟问题。可以采用的方案如下：

• 不使用从库
  扩展读性能问题需要单独考虑，否则容易出现系统瓶颈。
• 增加访问路由层
  可以先得到主从同步最长时间t，在数据发生修改后的t时间内，先访问主库。

二、主从模式

1、适用场景

MySQL主从模式是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。MySQL 默认采用异步复制方式，这样从节点不用一直访问主服务器来更新自己的数据，从节点可以复制主数据库中的所有数据库，或者特定的数据库，或者特定的表。

mysql主从复制用途：

• 实时灾备，用于故障切换（高可用）
• 读写分离，提供查询服务（读扩展）
• 数据备份，避免影响业务（高可用）

主从部署必要条件：

• 从库服务器能连通主库
• 主库开启binlog日志（设置log-bin参数）
• 主从server-id不同

2、实现原理

• 主从复制
  下图是主从复制的原理图。
  
  主从复制整体分为以下三个步骤：

  • 主库将数据库的变更操作记录到Binlog日志文件中
  • 从库读取主库中的Binlog日志文件信息写入到从库的Relay Log中继日志中
  • 从库读取中继日志信息在从库中进行Replay,更新从库数据信息

  在上述三个过程中，涉及了Master的BinlogDump Thread和Slave的I/O Thread、SQL Thread，它们的作用如下：

  • Master服务器对数据库更改操作记录在Binlog中，BinlogDump Thread接到写入请求后，读取Binlog信息推送给Slave的I/O Thread。
  • Slave的I/O Thread将读取到的Binlog信息写入到本地Relay Log中。
  • Slave的SQL Thread检测到Relay Log的变更请求，解析relay log中内容在从库上执行。

  上述过程都是异步操作，俗称异步复制，存在数据延迟现象。
  下图是异步复制的时序图。
  

  mysql主从复制存在的问题：

  • 主库宕机后，数据可能丢失
  • 从库只有一个SQL Thread，主库写压力大，复制很可能延时

  解决方法：

  • 半同步复制—解决数据丢失的问题
  • 并行复制----解决从库复制延迟的问题

• 半同步复制
  为了提升数据安全，MySQL让Master在某一个时间点等待Slave节点的 ACK（Acknowledgecharacter）消息，接收到ACK消息后才进行事务提交，这也是半同步复制的基础，MySQL从5.5版本开始引入了半同步复制机制来降低数据丢失的概率。
  介绍半同步复制之前先快速过一下 MySQL 事务写入碰到主从复制时的完整过程，主库事务写入分为 4个步骤：

  • InnoDB Redo File Write (Prepare Write)
  • Binlog File Flush & Sync to Binlog File
  • InnoDB Redo File Commit（Commit Write）
  • Send Binlog to Slave

  当Master不需要关注Slave是否接受到Binlog Event时，即为传统的主从复制。
  当Master需要在第三步等待Slave返回ACK时，即为 after-commit，半同步复制（MySQL 5.5引入）。
  当Master需要在第二步等待 Slave 返回 ACK 时，即为 after-sync，增强半同步（MySQL 5.7引入）。
  下图是 MySQL 官方对于半同步复制的时序图，主库等待从库写入 relay log 并返回 ACK 后才进行Engine Commit。
  

3、并行复制

MySQL的主从复制延迟一直是受开发者最为关注的问题之一，MySQL从5.6版本开始追加了并行复制功能，目的就是为了改善复制延迟问题，并行复制称为enhanced multi-threaded slave（简称MTS）。
在从库中有两个线程IO Thread和SQL Thread，都是单线程模式工作，因此有了延迟问题，我们可以采用多线程机制来加强，减少从库复制延迟。（IO Thread多线程意义不大，主要指的是SQL Thread多线程）
在MySQL的5.6、5.7、8.0版本上，都是基于上述SQL Thread多线程思想，不断优化，减少复制延迟。

• MySQL 5.6并行复制原理
  MySQL 5.6版本也支持所谓的并行复制，但是其并行只是基于库的。如果用户的MySQL数据库中是多个库，对于从库复制的速度的确可以有比较大的帮助。
  
  基于库的并行复制，实现相对简单，使用也相对简单些。基于库的并行复制遇到单库多表使用场景就发挥不出优势了，另外对事务并行处理的执行顺序也是个大问题。

• MySQL 5.7并行复制原理
  MySQL 5.7是基于组提交的并行复制，MySQL 5.7才可称为真正的并行复制，这其中最为主要的原因就是slave服务器的回放与master服务器是一致的，即master服务器上是怎么并行执行的slave上就怎样进行并行回放。不再有库的并行复制限制。
  MySQL 5.7中组提交的并行复制究竟是如何实现的？
  MySQL 5.7是通过对事务进行分组，当事务提交时，它们将在单个操作中写入到二进制日志中。如果多个事务能同时提交成功，那么它们意味着没有冲突，因此可以在Slave上并行执行，所以通过在主库上的二进制日志中添加组提交信息。
  MySQL 5.7的并行复制基于一个前提，即所有已经处于prepare阶段的事务，都是可以并行提交的。这些当然也可以在从库中并行提交，因为处理这个阶段的事务都是没有冲突的。在一个组里提交的事务，一定不会修改同一行。这是一种新的并行复制思路，完全摆脱了原来一直致力于为了防止冲突而做的分发算法，等待策略等复杂的而又效率底下的工作。
  InnoDB事务提交采用的是两阶段提交模式。一个阶段是prepare，另一个是commit。
  为了兼容MySQL5.6基于库的并行复制，5.7引入了新的变量slave-parallel-type，其可以配置的值有：DATABASE（默认值，基于库的并行复制方式）、LOGICAL_CLOCK（基于组提交的并行复制方式）。
  那么如何知道事务是否在同一组中，生成的Binlog内容如何告诉Slave哪些事务是可以并行复制的？
  在MySQL 5.7版本中，其设计方式是将组提交的信息存放在GTID中。为了避免用户没有开启GTID功能（gtid_mode=OFF），MySQL 5.7又引入了称之为Anonymous_Gtid的二进制日志event类型ANONYMOUS_GTID_LOG_EVENT。
  通过mysqlbinlog工具分析binlog日志，就可以发现组提交的内部信息。
  
  可以发现MySQL 5.7二进制日志较之原来的二进制日志内容多了last_committed和sequence_number，last_committed表示事务提交的时候，上次事务提交的编号，如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。

• MySQL8.0 并行复制
  MySQL8.0 是基于write-set的并行复制。MySQL会有一个集合变量来存储事务修改的记录信息（主键哈希值），所有已经提交的事务所修改的主键值经过hash后都会与那个变量的集合进行对比，来判断改行是否与其冲突，并以此来确定依赖关系，没有冲突即可并行。这样的粒度，就到了 row级别了，此时并行的粒度更加精细，并行的速度会更快。

• 并行复制配置与调优

  • binlog_transaction_dependency_history_size
    用于控制集合变量的大小。
  • binlog_transaction_depandency_tracking
    用于控制binlog文件中事务之间的依赖关系，即last_committed值。
    • COMMIT_ORDERE: 基于组提交机制
    • WRITESET: 基于写集合机制
    • WRITESET_SESSION: 基于写集合，比writeset多了一个约束，同一个session中的事务last_committed按先后顺序递增
  • transaction_write_set_extraction
    用于控制事务的检测算法，参数值为：OFF、 XXHASH64、MURMUR32
  • master_info_repository
    开启MTS功能后，务必将参数master_info_repostitory设置为TABLE，这样性能可以有50%~80%的提升。这是因为并行复制开启后对于元master.info这个文件的更新将会大幅提升，资源的竞争也会变大。
  • slave_parallel_workers
    若将slave_parallel_workers设置为0，则MySQL 5.7退化为原单线程复制，但将slave_parallel_workers设置为1，则SQL线程功能转化为coordinator线程，但是只有1个worker线程进行回放，也是单线程复制。然而，这两种性能却又有一些的区别，因为多了一次coordinator线程的转发，因此slave_parallel_workers=1的性能反而比0还要差。
  • slave_preserve_commit_order
    MySQL 5.7后的MTS可以实现更小粒度的并行复制，但需要将slave_parallel_type设置为LOGICAL_CLOCK，但仅仅设置为LOGICAL_CLOCK也会存在问题，因为此时在slave上应用事务的顺序是无序的，和relay log中记录的事务顺序不一样，这样数据一致性是无法保证的，为了保证事务是按照relay log中记录的顺序来回放，就需要开启参数slave_preserve_commit_order。

要开启enhanced multi-threaded slave其实很简单，只需根据如下设置：

slave-parallel-type=LOGICAL_CLOCK
slave-parallel-workers=16
slave_pending_jobs_size_max = 2147483648
slave_preserve_commit_order=1
master_info_repository=TABLE
relay_log_info_repository=TABLE
relay_log_recovery=ON

• 并行复制监控
  在使用了MTS后，复制的监控依旧可以通过SHOW SLAVE STATUS\G，但是MySQL 5.7在performance_schema库中提供了很多元数据表，可以更详细的监控并行复制过程。
  
  通过replication_applier_status_by_worker可以看到worker进程的工作情况：
  
  最后，如果MySQL 5.7要使用MTS功能，建议使用新版本，最少升级到5.7.19版本，修复了很多Bug。

4、读写分离

• 读写分离引入时机
  大多数互联网业务中，往往读多写少，这时候数据库的读会首先成为数据库的瓶颈。如果我们已经优化了SQL，但是读依旧还是瓶颈时，这时就可以选择“读写分离”架构了。
  读写分离首先需要将数据库分为主从库，一个主库用于写数据，多个从库完成读数据的操作，主从库之间通过主从复制机制进行数据的同步，如图所示。
  
  在应用中可以在从库追加多个索引来优化查询，主库这些索引可以不加，用于提升写效率。
  读写分离架构也能够消除读写锁冲突从而提升数据库的读写性能。使用读写分离架构需要注意：主从同步延迟和读写分配机制问题

• 主从同步延迟
  使用读写分离架构时，数据库主从同步具有延迟性，数据一致性会有影响，对于一些实时性要求比较高的操作，可以采用以下解决方案。

  • 写后立刻读
    在写入数据库后，某个时间段内读操作就去主库，之后读操作访问从库。
  • 二次查询
    先去从库读取数据，找不到时就去主库进行数据读取。该操作容易将读压力返还给主库，为了避免恶意攻击，建议对数据库访问API操作进行封装，有利于安全和低耦合。
  • 根据业务特殊处理
    根据业务特点和重要程度进行调整，比如重要的，实时性要求高的业务数据读写可以放在主库。对于次要的业务，实时性要求不高可以进行读写分离，查询时去从库查询。

• 读写分离落地
  读写路由分配机制是实现读写分离架构最关键的一个环节，就是控制何时去主库写，何时去从库读。目前较为常见的实现方案分为以下两种：

  • 基于编程和配置实现（应用端）
    程序员在代码中封装数据库的操作，代码中可以根据操作类型进行路由分配，增删改时操作主库，查询时操作从库。这类方法也是目前生产环境下应用最广泛的。优点是实现简单，因为程序在代码中实现，不需要增加额外的硬件开支，缺点是需要开发人员来实现，运维人员无从下手，如果其中一个数据库宕机了，就需要修改配置重启项目。
  • 基于服务器端代理实现（服务器端）
    
    中间件代理一般介于应用服务器和数据库服务器之间，从图中可以看到，应用服务器并不直接进入到master数据库或者slave数据库，而是进入MySQL proxy代理服务器。代理服务器接收到应用服务器的请求后，先进行判断然后转发到后端master和slave数据库。

  目前有很多性能不错的数据库中间件，常用的有MySQL Proxy、MyCat以及Shardingsphere等等。

  • MySQL Proxy：是官方提供的MySQL中间件产品可以实现负载平衡、读写分离等。
  • MyCat：MyCat是一款基于阿里开源产品Cobar而研发的，基于 Java 语言编写的开源数据库中间件。
  • ShardingSphere：ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案，它由ShardingJDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。已经在2020年4月16日从Apache孵化器毕业，成为Apache顶级项目。
  • Atlas：Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个数据库中间件。
  • Amoeba：变形虫，该开源框架于2008年开始发布一款 Amoeba for MySQL软件。

三、双主模式

1、适用场景

很多企业刚开始都是使用MySQL主从模式，一主多从、读写分离等。但是单主如果发生单点故障，从库切换成主库还需要作改动。因此，如果是双主或者多主，就会增加MySQL入口，提升了主库的可用性。因此随着业务的发展，数据库架构可以由主从模式演变为双主模式。双主模式是指两台服务器互为主从，任何一台服务器数据变更，都会通过复制应用到另外一方的数据库中。

使用双主双写还是双主单写？
建议大家使用双主单写，因为双主双写存在以下问题：

• ID冲突
  在A主库写入，当A数据未同步到B主库时，对B主库写入，如果采用自动递增容易发生ID主键的冲突。
  可以采用MySQL自身的自动增长步长来解决，例如A的主键为1,3,5,7…，B的主键为2,4,6,8… ，但是对数据库运维、扩展都不友好。
• 更新丢失
  同一条记录在两个主库中进行更新，会发生前面覆盖后面的更新丢失。

高可用架构如下图所示，其中一个Master提供线上服务，另一个Master作为备胎供高可用切换，Master下游挂载Slave承担读请求。

随着业务发展，架构会从主从模式演变为双主模式，建议用双主单写，再引入高可用组件，例如Keepalived和MMM等工具，实现主库故障自动切换。

2、MMM架构

MMM（Master-Master Replication Manager for MySQL）是一套用来管理和监控双主复制，支持双主故障切换 的第三方软件。MMM 使用Perl语言开发，虽然是双主架构，但是业务上同一时间只允许一个节点进行写入操作。下图是基于MMM实现的双主高可用架构。

• MMM故障处理机制
  MMM 包含writer和reader两类角色，分别对应写节点和读节点。

  • 当 writer节点出现故障，程序会自动移除该节点上的VIP
  • 写操作切换到 Master2，并将Master2设置为writer
  • 将所有Slave节点会指向Master2

  除了管理双主节点，MMM 也会管理 Slave 节点，在出现宕机、复制延迟或复制错误，MMM 会移除该节点的 VIP，直到节点恢复正常。

• MMM监控机制
  MMM 包含monitor和agent两类程序，功能如下：

  • monitor：监控集群内数据库的状态，在出现异常时发布切换命令，一般和数据库分开部署。
  • agent：运行在每个 MySQL 服务器上的代理进程，monitor 命令的执行者，完成监控的探针工作和具体服务设置，例如设置 VIP（虚拟IP）、指向新同步节点。

3、MHA架构

MHA（Master High Availability）是一套比较成熟的 MySQL 高可用方案，也是一款优秀的故障切换和主从提升的高可用软件。在MySQL故障切换过程中，MHA能做到在30秒之内自动完成数据库的故障切换操作，并且在进行故障切换的过程中，MHA能在最大程度上保证数据的一致性，以达到真正意义上的高可用。MHA还支持在线快速将Master切换到其他主机，通常只需0.5－2秒。
目前MHA主要支持一主多从的架构，要搭建MHA，要求一个复制集群中必须最少有三台数据库服务器。

MHA由两部分组成：MHA Manager（管理节点）和MHA Node（数据节点）。

• MHA Manager可以单独部署在一台独立的机器上管理多个master-slave集群，也可以部署在一台slave节点上。负责检测master是否宕机、控制故障转移、检查MySQL复制状况等。
• MHA Node运行在每台MySQL服务器上，不管是Master角色，还是Slave角色，都称为Node，是被监控管理的对象节点，负责保存和复制master的二进制日志、识别差异的中继日志事件并将其差异的事件应用于其他的slave、清除中继日志。

MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时，它可以自动将最新数据的slave提升为新的master，然后将所有其他的slave重新指向新的master，整个故障转移过程对应用程序完全透明。
MHA故障处理机制：

• 把宕机master的binlog保存下来
• 根据binlog位置点找到最新的slave
• 用最新slave的relay log修复其它slave
• 将保存下来的binlog在最新的slave上恢复
• 将最新的slave提升为master
• 将其它slave重新指向新提升的master，并开启主从复制

MHA优点：

• 自动故障转移快
• 主库崩溃不存在数据一致性问题
• 性能优秀，支持半同步复制和异步复制
• 一个Manager监控节点可以监控多个集群

4、主备切换

主备切换是指将备库变为主库，主库变为备库，有可靠性优先和可用性优先两种策略。

• 主备延迟问题
  主备延迟是由主从数据同步延迟导致的，与数据同步有关的时间点主要包括以下三个：

  • 主库 A 执行完成一个事务，写入 binlog，我们把这个时刻记为 T1;
  • 之后将binlog传给备库 B，我们把备库 B 接收完 binlog 的时刻记为 T2;
  • 备库 B 执行完成这个binlog复制，我们把这个时刻记为 T3。

  所谓主备延迟，就是同一个事务，在备库执行完成的时间和主库执行完成的时间之间的差值，也就是 T3-T1。
  在备库上执行show slave status命令，它可以返回结果信息，seconds_behind_master表示当前备库延迟了多少秒。
  同步延迟主要原因如下：

  • 备库机器性能问题
    机器性能差，甚至一台机器充当多个主库的备库。
  • 分工问题
    备库提供了读操作，或者执行一些后台分析处理的操作，消耗大量的CPU资源。
  • 大事务操作
    大事务耗费的时间比较长，导致主备复制时间长。比如一些大量数据的delete或大表DDL操作都可能会引发大事务。

• 可靠性优先
  主备切换过程一般由专门的HA高可用组件完成，但是切换过程中会存在短时间不可用，因为在切换过程中某一时刻主库A和从库B都处于只读状态。如下图所示：
  
  主库由A切换到B，切换的具体流程如下：

  • 判断从库B的Seconds_Behind_Master值，当小于某个值才继续下一步
  • 把主库A改为只读状态（readonly=true）
  • 等待从库B的Seconds_Behind_Master值降为 0
  • 把从库B改为可读写状态（readonly=false）
  • 把业务请求切换至从库B

• 可用性优先
  不等主从同步完成， 直接把业务请求切换至从库B ，并且让 从库B可读写 ，这样几乎不存在不可用时间，但可能会数据不一致。
  
  如上图所示，在A切换到B过程中，执行两个INSERT操作，过程如下：

  • 主库A执行完 INSERT c=4 ，得到 (4,4) ，然后开始执行 主从切换
  • 主从之间有5S的同步延迟，从库B会先执行 INSERT c=5 ，得到 (4,5)
  • 从库B执行主库A传过来的binlog日志 INSERT c=4 ，得到 (5,4)
  • 主库A执行从库B传过来的binlog日志 INSERT c=5 ，得到 (5,5)
  • 此时主库A和从库B会有 两行 不一致的数据

通过上面介绍了解到，主备切换采用可用性优先策略，由于可能会导致数据不一致，所以大多数情况下，优先选择可靠性优先策略。在满足数据可靠性的前提下，MySQL的可用性依赖于同步延时的大小，同步延时越小，可用性就越高。

小总结

综上所述，在我们项目初期数据量小的时候，MySQL可以简单搭建一个主从模式，当随着业务量增长，再逐渐改进为MMM架构、MHA架构等。

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最后

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