Mysql - 数据库集群方案
数据库集群能解决什么问题？
单节点和集群哪个读写更快？
- 低并发情况下，单节点 MySQL 读写速度快
- 高并发情况下，MySQL 集群的读写速度更快
- 大量并发如果集中在一个 MySQL 节点上，先不说内存撑不撑得住，磁盘 IO 都撑不住。
- 数据库集群的思路：
- 读写分离方案
- 数据切分方案
单节点数据库的弊病
- 大型互联网程序用户群庞大，所以架构必须要特殊设计，比如：
- 微信注册用户超 10 亿
- 新浪微博用户超 3.3 亿
- 今日头条用户超 2.4 亿
- 单节点的数据库无法满足性能上的要求：单节点链接数量最大 16000 多，大量用户情况下，根本就应付不过来
- 单节点的数据库没有冗余设计，无法满足高可用：一个节点挂了，这个业务也就瘫痪了。
- 高并发下的数据库压力：2016 年除夕，微信共收发红包 142 亿 个，比上一年增长 75.7%，最高峰值每秒收发红包 76 万 个，支付峰值 20.8 万 次每秒，创下世界纪录。
常见 MySQL 集群方案
-
PXC ：同步传输，适合保存少量高价值数据
-
Replication：异步传输，适合保存大量数据
PXC 与 Replication 方案对比
- PXC 方案：事务是同步的
- 执行一个事务，只有当数据同步到 slave 成功后，事务才能提交成功。
- Replication：事务是异步的
- 在 master 上提交成功了，但是异步同步失败了，在 slave 中就无法查询到数据
- 他们不是竞争关系，而是互补关系
如何使用 Docker 虚拟机
Docker 与 vm 虚拟机对比
- Docker 是免费的虚拟机引擎，可以为任何应用创建一个轻量级的可移植的容器
- 总的来说，Docker 在批量集群方面，就是快、方便
可以不安装虚拟机吗？
- Docker 是跨平台的轻量级虚拟机，Win10 和 MacOS 都可以安装 Docker，但是我们需要用到虚拟 IP，这个只有 Linux 才支持。所以还是安装虚拟机吧。
云计算中的 Docker 虚拟机
- 因为Docker 是轻量级的虚拟机，一台服务器可以跑几百上千个虚拟的实例，所以有很多厂商就出售这些实例，这就是 云计算的虚拟云主机 ；云又分为：
- Saas
- 为客户提供完整的云端产品（如进销存、财务系统等），用户购买云主机时，挑选需要哪些产品，运营商就立即给你构建这套软件系统，对很多非技术性的中小企业是很有帮助的：不需要自己搭建环境，也不需要找人开发
- PaaS
- 为客户提供服务，客户自己把这些服务整合成产品；
- 比如事先把 redis、mysql、MongoDB 等部署到虚拟的实例上，再开发一套管理系统，如果客户需要使用云端数据库服务，那么就卖给你数据库服务
- PaaS 云适合中小型的技术企业，通过购买运营商提供的基础服务，完成自己的云端引用程序的开发
- 无论是哪一种云，都需要用到 Docker 虚拟机
- Saas
Docker 镜像
- Docker 虚拟机的镜像是一个只读层，不能写入数据。
- 我们可以通过 dockerfile 文件，定义需要安装的程序（如 MySQL），然后创建出镜像文件。
- 在 Docker 仓库中已经存在了一些别人已经制作好的镜像，比如 java 环境。
- 由于镜像是只读的，想要存储一些数据，就需要创建容器。
Docker 容器
- Docker 容器是一个 虚拟机的实例，里面的内容可读可写。且容器是 完全隔离 的，我们不用担心部署程序会相互干扰。一个镜像可以创建出多个容器。
安装 Docker 虚拟机
- 首先我们需要多搞几台 vm 的虚拟机出来，这些 vm 虚拟机的硬件配置可以稍微提高一点，因为一台 linux 服务器里面可以跑很多个 docker 虚拟机；
- 在 CentOS 上安装 Docker 虚拟机
yum install -y docker service docker start service docker stop
Docker 虚拟机管理命令
- build：从 DockerFile 构建一个镜像
- search：搜索 Docker 仓库有哪些可用的镜像
- 如果不想自己 build 镜像，就可以查看有哪些别人制作好的
- pull：从远程把镜像，下载到本地
- push：将我们自己创建的镜像发布到仓库
- images：查看本地存放了哪些镜像
- rmi：删除一个镜像
- 前提是，把与该镜像关联的容器都删除
- save：将本地的镜像导出成压缩文件
- load：将压缩文件导入到本地的 Docker 虚拟机
- run：创建容器，创建后就是运行状态的
- 访问容器：可执行 exec/attach 命令
- pause/unpause：暂停或则恢复容器
- stop/start：停止容器或启动容器
- ps：查看 docker 中有多少个容器
- rm：删除容器
- commit：将容器转换成镜像
设置镜像加速器
- Docker 仓库在海外，访问很慢，设置为国内的镜像仓库，加快下载速度；这里使用 dockerCloud 加速器
- 笔者这里使用 dockerCloud 还是有超时现象，这里配置下阿里云的，先进入容器镜像服务；侧边栏有一个镜像中心，找到镜像加速器；会给你一个专属的镜像加速器地址，上面文件中的地址替换掉这个，重启 docker 就可以了
[root@study ~]# curl -sSL https://get.daocloud.io/daotools/set_mirror.sh | sh -s http://f1361db2.m.daocloud.io
docker version >= 1.12
{"registry-mirrors": ["http://f1361db2.m.daocloud.io"],}
Success.
You need to restart docker to take effect: sudo systemctl restart docker
- 看见上面输出，多了一个逗号，需要手动编辑去掉这个逗号
vim /etc/docker/daemon.json
# 修改为下面这样，就是去掉了后面多余的逗号
{"registry-mirrors": ["http://f1361db2.m.daocloud.io"]}
演示
- 下载一个 java 镜像，创建出一个容器，部署 java 程序
# 搜索远程仓库有哪些可用的 java 镜像
[root@study ~]# docker search java
INDEX NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED
docker.io docker.io/node Node.js is a JavaScript-based platform for... 8925 [OK]
docker.io docker.io/tomcat Apache Tomcat is an open source implementa... 2751 [OK]
docker.io docker.io/openjdk OpenJDK is an open-source implementation o... 2289 [OK]
# 上面看到了一个 openjdk
# 下载该镜像
[root@study ~]# docker pull docker.io/openjdk
Using default tag: latest
Trying to pull repository docker.io/library/openjdk ...
latest: Pulling from docker.io/library/openjdk
fa926a7d213a: Pull complete
22aed8993d2f: Pull complete
6f92a6635435: Pull complete
Digest: sha256:c56c42fb84c21ebeea1c715f323b78f4160872ac6c28c32292d9cd1d29982aaf
Status: Downloaded newer image for docker.io/openjdk:latest
# 查看 docker 环境里是否有下载下来的镜像
[root@study ~]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
docker.io/openjdk latest 4fba8120f640 3 days ago 497 MB
# 创建容器
# -it: 进入容器
# bash：进入容器使用哪一个命令行
[root@study ~]# docker run -it docker.io/openjdk bash
bash-4.2# # 可以看到就进入到容器中来了
# 可以看下当前是哪一个的 java 版本
bash-4.2# java --version
openjdk 14.0.1 2020-04-14
OpenJDK Runtime Environment (build 14.0.1+7)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 14.0.1+7, mixed mode, sharing)
# 部署程序到这个容器中，需要做一个目录映射，才能把文件传到容器中
# 退出容器，在容器中执行 exit
# 查看有哪些容器
[root@study ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
838eefc8ff2c docker.io/openjdk "bash" 3 minutes ago Exited (0) 12 seconds ago adoring_meitner
# 可以看到，刚刚我们退出的容器，status 的确是 exited 了
# 删掉该容器,给的是容器ID
[root@study ~]# docker rm 838eefc8ff2c
# 创建一个有目录容器的映射
# 使用 -v 参数，有两个目录，左边的是宿主机的目录，右边的映射到容器中的目录
# 映射目录，需要该目录先存着，记得先创建它
# 1. 创建并进入该容器
[root@study ~]# docker run -it -v /root/java:/root/java docker.io/openjdk bash
# 2. 在 宿主机的 /root/java 目录下创建一个 Hello.java 文件
# 文件内容就如下一个简单的打印
class Hello{
public static void main(String[] args){
System.out.println("Hello World");
}
}
# 3. 在容器中进入该目录
# 发现提示权限不足，这里还是要听老师的，需要先把 SELinux 关闭; 关闭后需要重新启动机器
bash-4.2# ls /root/java/
ls: cannot open directory /root/java/: Permission denied
# 处理完 SELinux 后，就发现能看到了
bash-4.2# ls /root/java/
Hello.java
bash-4.2# cd /root/java
bash-4.2# javac Hello.java
bash-4.2# java Hello
Hello World
镜像的导入与导出
- 某些电脑无法下载镜像（没有外网）或则下载速度很慢，可以将镜像导出成压缩文件，再导入
# 导出
docker save -o /root/openjdk.tar.gz docker.io/openjdk
# 导入
docker load < /root/openjdk.tar.gz
- 这里测试的话，把本地的 openjdk 镜像删除，前提是 要把用该镜像创建出来的容器删除掉
[root@study ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
3f3d27fa951c docker.io/openjdk "bash" 21 hours ago Exited (255) 2 minutes ago trusting_northcutt
# 删除容器
[root@study ~]# docker rm 3f3d27fa951c
3f3d27fa951c
[root@study ~]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
docker.io/openjdk latest 4fba8120f640 4 days ago 497 MB
# 删除镜像
[root@study ~]# docker rmi 4fba8120f640
Untagged: docker.io/openjdk:latest
Untagged: docker.io/openjdk@sha256:c56c42fb84c21ebeea1c715f323b78f4160872ac6c28c32292d9cd1d29982aaf
Deleted: sha256:4fba8120f640877c7aedf93c1c862df74ee2d971786a402289099e6c08798598
Deleted: sha256:072f3a083c65224baab5ff73b3913057778d467df1860f67434ef5fbe874e05b
Deleted: sha256:21a066a950d33c4609707b20ac5a7fd4cf71b8526f0f43723b86f306469686bf
Deleted: sha256:351f02e4b003402356cd1295ec4619446767783e503cd455f39a80015538ed7e
- 最后导入刚刚导出的
[root@study ~]# docker load < /root/openjdk.tar.gz
351f02e4b003: Loading layer [==================================================>] 126.2 MB/126.2 MB
41f691265dc2: Loading layer [==================================================>] 42.66 MB/42.66 MB
e0b0ff63abdd: Loading layer [==================================================>] 335.3 MB/335.3 MB
Loaded image: docker.io/openjdk:latest
- 修改镜像名称，看命令 tag 就知道只是增加了一个标签而已， imageID 还是一样的
[root@study ~]# docker tag docker.io/openjdk openjdk
[root@study ~]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
openjdk latest 4fba8120f640 4 days ago 497 MB
docker.io/openjdk latest 4fba8120f640 4 days ago 497 MB
创建容器命令
- 创建容器时，可以 映射端口和 挂载目录
# --name 给容器启动一个名称，名称可有可无，因为会有容器 id
# 进入容器后，默认运行的是 bash 程序
docker run -it --name java openjdk bash
# -p 做了端口映射，左侧是宿主机端口 : 右侧容器端口
# 可以写多个端口映射
docker run -it --name java -p 9000:8080 -p 9001:8085 openjdk bash
# -v 挂载目录
# --privileged: 容器要读写目录里面的数据，需要分配最高的权限
docker run -it --name java -v /root/project:/sorf --privileged openjdk bash
容器的启动/退出/暂停/恢复
# 创建容器，并以交互模式进入 bash 程序
[root@study ~]# docker run -it docker.io/openjdk bash
bash-4.2# exit # 退出容器，那么容器也停止运行了
exit
[root@study ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
65f855abe6dd docker.io/openjdk "bash" 11 seconds ago Exited (0) 4 seconds ago peaceful_spence
# 让容器再次运行
# -i：是否以交互模式运行，如果不加 -i，那么容器会在后头模式运行
[root@study ~]# docker start -i 65f855abe6dd
bash-4.2# exit
exit
# 后台模式运行
[root@study ~]# docker start 65f855abe6dd
65f855abe6dd
[root@study ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
65f855abe6dd docker.io/openjdk "bash" 4 minutes ago Up 5 seconds peaceful_spence
# 让容器暂停
[root@study ~]# docker pause 65f855abe6dd
65f855abe6dd
[root@study ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
65f855abe6dd docker.io/openjdk "bash" 5 minutes ago Up About a minute (Paused) peaceful_spence
# 可以看到状态变成 pause 了
# 恢复容器的运行
[root@study ~]# docker unpause 65f855abe6dd
65f855abe6dd
[root@study ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
65f855abe6dd docker.io/openjdk "bash" 6 minutes ago Up 2 minutes peaceful_spence
# 停止容器的运行
[root@study ~]# docker stop 65f855abe6dd
分布式 Docker 环境
集中部署的缺点
- 把数据库集群都部署在一个 Docker 上不是一个好办法，如果宿主机宕机了，那么每个 MySQL 节点都不能使用了
分布式部署
- 分布式部署，首先要解决的就是虚拟机组网的问题，Docker Swarm 技术可以 自动把异地的 Docker 虚拟机组成一个局域网
创建多个 VM 实例
- 比如创建 4 个实例，然后使用 Swarm 把这 4 台组成一个区域网
- 可以利用现有的虚拟机，克隆出来，在这之前，我们先删除之前的存在的容器实例后再克隆。
- 笔者使用的是 Oracle VM VirtualBox，克隆很简单了:
- 修改你要复制新的虚拟机名称
- 等待 2 分钟左右就可以使用了，唯一需要修改就是： 复制后的虚拟机启动后，网络 IP 被设置为了自动模式，需要手动修改成手动模式
创建 Swarm 集群
- 很简单，在某一个 docker 节点上执行 docker swarm init 命令，swarm 集群就创建出来了，并且当前的 docker 节点会自动加入到 swarm 集群，成为集群的管理节点
[root@study ~]# docker swarm init
Error response from daemon: could not choose an IP address to advertise since this system has multiple addresses on different interfaces (10.0.2.105 on enp0s3 and 192.168.56.105 on enp0s8) - specify one with --advertise-addr
# 由于笔者 mac 虚拟机上为了链接外网，使用了两张网卡的方式，这里需要指定网卡
# 这里我选择 enp0s8 这张网卡
[root@study ~]# docker swarm init --advertise-addr enp0s8
Swarm initialized: current node (dsm2a0zz66ckrrc9wkw7437lw) is now a manager.
To add a worker to this swarm, run the following command:
docker swarm join \
--token SWMTKN-1-1hwraveloheai9kbgrh2r7kwonxze24275ckpa5uxhxt905gbm-ec30fb3zbn4zho8e839bnfbeg \
192.168.56.105:2377
To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.
-
swarm 集群创建成功，告诉我们当前 105 节点是管理节点，要将其他 docker 虚拟机加入到这个 swarm 集群中，只需要在每台要加入的 docker 虚拟机上，运行那一串 join 指令就可以了;
-
注意的是：还需要放开 2377 这个端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=2377/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
- 在其他机器上执行加入命令
[root@study ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-1hwraveloheai9kbgrh2r7kwonxze24275ckpa5uxhxt905gbm-ec30fb3zbn4zho8e839bnfbeg 192.168.56.105:2377
This node joined a swarm as a worker.
- 在管理 Swarm 集群的时候，很多命令需要在管理节点上执行，在 worker 节点上执行不支持。
查看 Swarm 集群节点
docker node ls # 查看集群节点
# 删除集群节点，
# -f 是删除 AVAILABILITY 为 active 的节点；表示这台 docker 虚拟机正则运行中
docker node rm -f 节点ID
# 查看集群中有哪些节点
[root@study ~]# docker node ls
ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS
1468rakoih5r6v6m1gwnn5ap7 study.centos.mrcode Ready Active
dsm2a0zz66ckrrc9wkw7437lw * study.centos.mrcode Ready Active Leader
tcq2sz5ey96yzdzheh5botfg1 study.centos.mrcode Ready Active
- 笔者只创建了三台，删除最后一个节点
# 删除集群节点
[root@study ~]# docker node rm -f tcq2sz5ey96yzdzheh5botfg1
tcq2sz5ey96yzdzheh5botfg1
# 注意：这里删除后，在对应的主机上需要使用 docker swarm leave 指令，让我们脱离之前的集群节点
# 脱离之后才算真正离开了这个集群节点
# 所以：被管理节点移除之后的 docker 虚拟机想要重新加入 swarm 集群，也是需要先离开之前的集群
- 现在要解散 Swarm 节点，需要先删除所有的 work 节点。最后再删除管理节点
# 确认 swarm 集群只剩下管理节点了
[root@study ~]# docker node ls
ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS
dsm2a0zz66ckrrc9wkw7437lw * study.centos.mrcode Ready Active Leader
# 管理节点不能删除自己，需要离开整个集群节点
[root@study ~]# docker swarm leave -f
Node left the swarm.
查看 Swarm 集群网络
- 前面说到，Swarm 集群会创建虚拟网络完成组网。
[root@study ~]# docker network ls
NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE
3a2808fe483f bridge bridge local
b5e6c79365f6 docker_gwbridge bridge local
f0d3258b232e host host local
i1g496sh0l2l ingress overlay swarm
6292e2b9fa41 none null local
- 其中 SCOPE 为 swarm 的就是 swarm 创建出来的虚拟网络。该网络我们手动也可以创建
创建共享网络
docker network create -d overlay --attachable swarm_test集群名称
[root@study ~]# docker network create -d overlay --attachable swarm_test
zipwmke4qboj258qxdfpgwqy9
[root@study ~]# docker network ls
NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE
3a2808fe483f bridge bridge local
b5e6c79365f6 docker_gwbridge bridge local
f0d3258b232e host host local
i1g496sh0l2l ingress overlay swarm
6292e2b9fa41 none null local
zipwmke4qboj swarm_test overlay swarm # 创建出来了
-
虚拟网络的意义：由于每一个 docker 虚拟机上都可以运行成千上万的容器，如果 swarm 集群中的所有容器都运行在同一个网络中，ip 就不够分配的。
-
所以可以创建多个不同的虚拟网络，把容器划分到不同的虚拟网络中。比如，需要搭建 mysql 集群，可以把这些 mysql 容器划分到这一个虚拟网络中
删除虚拟网络
docker network rm 网络名称
[root@study ~]# docker network rm swarm_test
swarm_test
创建分布式容器
- 如何在 swarm 集群中创建分布式容器，我们正常创建的容器还只是本地的容器，并没有加入到虚拟网络中。
docker run -it --net=swarm_test...
-
如上的语法，创建容器时，使用 --net 参数，将容器加入到指定的虚拟网络中；
-
后续讲解 MySQL 集群的时候，再做详细的讲解
搭建 PXC 集群
- PXC 中一般保存高价值的数据，所以很重要
PXC 集群介绍
- Percona XtraDB Cluster 是业界主流的 MySQL 集群方案，在性能上甚至可以比肩 MySQL 企业版。
- 最关键的一个特性：PCX 集群的 数据同步具有强一致性的特点。只支持 InnoDB 引擎
- 连阿里数据库 oceanbase 开发都借鉴了 PXC 的原理。
- 本课程不是深入讲解 PXC 集群的，该讲师有另外一门课程叫《MySQL 数据库集群-PXC 方案》，是专门讲解 PXC 集群的。
- 本章只是讲解怎么把 PXC 集群搭建起来
数据库运行在 Docker 中问题
- 数据库运行在 Docker 里有性能问题吗？
- MySQL 放在容器中运行不会有性能损耗，Docker 虚拟机是轻量级的，没有虚拟硬件，也没有安装操作系统，直接使用宿主机的 linux 内核。
- 数据保存到容器中，如果容器崩溃，如何提取数据？
- 因为容器是可读写的，所以数据可以存放在容器中。宿主机无法访问容器内部的文件，无法从崩溃的容器中吧数据提取出来。
- 但是可以给容器做 目录映射，或则 挂载数据卷
开启防火墙端口
- 在搭建 swarm 集群时，开启了 2377 端口还需要开启，7946 和 4789 端口，他们是 swarm 集群通信的端口，并且还要开放 TPC 和 UDP 协议。
# 管理节点上开启 2377，
# 可以在 swarm 集群中设置多个管理节点，所以下面的端口开放在集群节点上都操作一下
firewall-cmd --zone=public --add-port=2377/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=7946/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=7946/udp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=4789/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=4789/udp --permanent
firewall-cmd --reload
注意：修改端口之后，需要重新启动 docker 服务，才会生效
systemctl restart docker
下载 PXC 镜像
- 该镜像中包含了 Percona 数据库，所以不用单独安装数据库了
# 下载下来之后，重命名为 pxc 然后删除原来长名称的
# 下载最新版的 PXC 镜像
docker pull percona/percona-xtradb-cluster
docker tag percona/percona-xtradb-cluster pxc
docker rmi percona/percona-xtradb-cluster
-
该镜像是 percona 官方的一个镜像，详细说明 请阅读镜像说明
-
需要在三个节点上都下载 PXC 镜像
PXC 的主节点容器
第一个启动的 PXC 节点是主节点（临时的），它要初始化 PXC 集群，PXC 启动之后，就没有主节点角色了。
集群中 每一个节点的地位都是相同的，任何节点都可以读写数据
创建主节点容器
- 创建主节点之后，需要等待一会儿，才能连接，它要去做一些初始工作
# -d：不进入交互界面
# -p：端口映射
docker run -d -p 9001:3306
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 # 数据库 root 密码
-e CLUSTEER_NAME=PXC1
-e XTRABACKUP_PASSWORD=123456 # pxc 集群之间数据同步的密码
-v pnv1:/var/lib/mysql --privileged # 数据卷的挂载
--name=pn1 # 给当前容器起名，可以自己随意定义
--net=swarm_mysql # 加入虚拟网络名称
pxc # 容器从哪一个镜像上创建
-
数据卷简单理解：一个虚拟的磁盘，把它挂载到了 /var/lib/mysql 这个目录上
-
下面是实际操作命令，记得需要在三台机器上
[root@study ~]# docker run -d -p 9001:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e CLUSTEER_NAME=PXC1 -e XTRABACKUP_PASSWORD=123456 -v pnv1:/var/lib/mysql --privileged --name=pn1 --net=swarm_mysql pxc
d86cb7982cbcca2c74e1cd17f5783452caa80f141081b13f570aa55a10040930
- 稍等一会，就可以通过 Navicat 之类的工具连接这台机器的 9001 端口，连接上数据库了
创建从节点容器
- 必须等待主节点可以访问了，才能创建从节点，否则会闪退
# -d：不进入交互界面
# -p：端口映射
docker run -d -p 9001:3306
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 # 数据库 root 密码
-e CLUSTEER_NAME=PXC1
-e XTRABACKUP_PASSWORD=123456 # pxc 集群之间数据同步的密码
-e CLUSTER_JOIN=pn1 # 连接到 pn1 节点
-v pnv2:/var/lib/mysql --privileged # 数据卷的挂载
--name=pn2 # 给当前容器起名，可以自己随意定义
--net=swarm_mysql # 加入虚拟网络名称
pxc # 容器从哪一个镜像上创建
- 参数上和主节点的创建类似。以此类推，把其他剩余的节点加入到 pn1 节点中
[root@study ~]# docker run -d -p 9001:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e CLUSTEER_NAME=PXC1 -e XTRABACKUP_PASSWORD=123456 -e CLUSTER_JOIN=pn1 -v pnv2:/var/lib/mysql --privileged --name=pn2 --net=swarm_mysql pxc
-
创建从节点后，可以用 Navicat 去连接下它，检查是否可以连接上；
-
测试 pxc 集群是否生效：前面说过，在 pxc 集群中的所有节点都是对等的，在任意一个节点上创建一个数据库，然后去其他节点查看是否真的能看到
管理 Docker 数据卷
✍什么是数据卷？
-
数据卷相当于 给容器挂载一个虚拟的磁盘，该虚拟机磁盘是 可以在宿主机中访问的，即便容器挂掉了，数据还存在
-
什么不挂载目录？目录不能挂载到多个容器上，但是数据卷可以。而且 PXC 容器只支持挂载数据卷
✍管理数据常用指令
# 数据卷列表
docker volume ls
# 创建数据卷
docker volume create test
# 删除数据卷，如果挂载了容器，则不能删除；先删除容器，再删除数据卷
docker volume rm test
# 清除没有挂载的数据卷
docker volume prune
# 查看数据卷详情
docker volume inspect pnv1
-
创建容器时，如果指定的数据卷没有创建，则会帮我们创建好，再挂载到容器上。
-
下面来看看我们 pxc 集群节点上的数据卷
[root@study ~]# docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local af0abed08ee3a142ff11f37fb57af53739c3590f45edde4024a987496691e82b
local pnv1
[root@study ~]# docker volume inspect pnv1
[
{
"Driver": "local",
"Labels": null,
"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/pnv1/_data",
"Name": "pnv1",
"Options": {},
"Scope": "local"
}
]
# 然后进入到这个目录
[root@study _data]# cd /var/lib/docker/volumes/pnv1/_data
[root@study _data]# ls
auto.cnf client-cert.pem demo gvwstate.dat ib_logfile0 innobackup.backup.log private_key.pem server-key.pem version_info
ca-key.pem client-key.pem galera.cache ib_buffer_pool ib_logfile1 mysql public_key.pem sst_in_progress xb_doublewrite
ca.pem d86cb7982cbc.pid grastate.dat ibdata1 ibtmp1 performance_schema server-cert.pem sys
# 可以看到存放着数据库的文件，那个 demo 目录，就是我测试 pxc 集群的时候创建的一个逻辑库
PXC 集群注意事项
- 集群搭建起来了，会遇到一些使用上的问题，比如关闭电脑之后，下次再启动 PXC 节点，这些容器就会闪退。
✍PXC 集群结构
- 笔者因为内存不太够用了，只搭建了 3 台虚拟机，视频中是 4 台哈。
✍从节点启动后闪退 1
-
如果主节点没有完全启动成功，从节点就会闪退；
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这种情况下，只要等待主节点启动成功，使用 Navicat 链接，可以访问的话，就可以了
✍从节点启动后闪退 2
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这种情况就比较复杂了。先记住这一个结论：PXC 最后退出的节点要最先启动，而且要按照主节点启动
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PXC 认为最后退出的节点的 数据是最新的，所以需要最先启动，然后启动其他的节点，就会自动的同步数据
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它的实现大概是：给最后退出的节点打了一个标记，启动时检查这个标记，如果自己没有这个标记，就会 闪退
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比如下面由 A 、B 两个节点组成的 PXC 集群，先启动的 A 节点，再让 B 节点加入的 A 节点
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模拟故障：A 节点先退出，然后 B 节点也挂掉了。再次启动 B 节点时会闪退，原因是：Docker 不能更换容器启动命令，所以 B 节点无法按照主节点启动
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解决办法 1： 修改最后退出节点标识到 A 节点上，就不用修改容器启动命令了
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修改数据卷中的 grastate.dat 文件
# 把该参数修改为 0
safe_to_bootstrap = 0
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safe_to_bootstrap = 1 代表该节点是最后退出的节点，需要按照主节点启动；但是现在 B 节点无法按照主节点来启动，就把 B 节点修改为 0，A 节点修改为 1，先启动 A 容器，再启动 B 容器
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解决办法 2： 重新创建容器
- 删除 A、B 容器
- 先启动的容器把原来 B 节点的数据卷挂载上来
- 后启动的容器加入 B 节点的集群，挂载原来 A 节点的数据卷
✍主节点启动后闪退 1
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要明白的是：PXC 启动之后，所有节点的 ``safe_to_bootstrap` 都是 0；
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如果所有 PXC 节点同时意外关闭（如停电），所有节点 safe_to_bootstrap 都是 0，所以主节点无法启动
✍主节点启动后闪退 2
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如果 PXC 集群正在运行，宕机的主节点不能按照主节点启动；
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解决办法：
- 删除容器，检查 safe_to_bootstrap 是否为 0，如果不为 0 则修改为 0
- 以从节点方式创建容器，加入集群（从存活中的任意节点选一个加入就可以）
✍创建从节点加入 PXC 集群的注意事项
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因为 PXC 集群的中 每一个节点地位都是平等的，可以使用任何 PXC 节点，然后从节点加入 PXC 集群。
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比如：创建容器时 A 节点为主节点，B 节点以从节点加入的集群，C 节点可以链接 B 节点进入集群。
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注意的是： 如果重新启动 C 节点，就必须保证 B 节点可以访问
搭建 PXC 集群分片
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前面搭建了一个 PXC 集群，由于有多个 MySQL 节点，挂掉其中一个，PXC 集群还是可以使用的，而且多个 MySQL 节点处理读写请求比单节点好很多很多。
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但是这还不够，下面来了解下
✍PXC 集群的特点
- PXC 节点之间，数据同步是双向的，而且是强一致性的。
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比如，三个节点，每个节点都可以写入数据，也都可以读取数据。
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那么得出一个结论：PXC 集群中的节点不能太多，否则会 影响节点数据写入速度（因为是强一致性同步的），
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一般不要超过 15 个节点
✍数据同步带来的问题
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无论在哪个节点写入数据，最终所有节点的数据都是相同的。
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那么这就失去了数据切分的特性，有 2000 万数据，不能分散存储到某一个节点上。
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为了 实现数据切分的效果，我们必须新组建一个 PXC 集群，每个 PXC 集群上存储一部分数据
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这样一来，再在前面增加一层例如 MyCat 之类的数据分片软件，将不同的数据路由到不同的 PXC 集群中去
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专业术语： 以这个方案来实现的话，上图中的每一个 PXC 集群都是一个分片。
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需要注意的是： 并不是无休止的增加数据分片，而是可以考虑将数据做冷热分离，将长期不使用的数据归档。如何搭建 TokuDB 归档数据库，可以去转该老师的 PXC 集群专讲课程
✍PXC 集群结构
- 本机资源有限，搭建两个 PXC 集群，用来主键集分片，分配如下
搭建 Replication 集群
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PXC 集群适合存放高价值的数据，那么大量低价值的数据就不适合保存在 PCX 集群中；
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如用户评价信息。
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Replication 集群是 MySQL 自带的数据同步机制。简单讲解下它的同步原理：
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第一个 MySQL 开启 bin_log 日志
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所有使用 MySQL 的操作，都会被记录在该文件中
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第二个 MySQL 读取第一个 MySQL 的 bin_log 日志
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就知道第一个 MySQL 执行了哪些操作，并且把这些操作在本地也执行一遍
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这里可以看出来，数据同步是 单向 的，而 PXC 集群是双向的
主从同步关系
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Replication 集群中，数据同步是单向的，从主节点（Master）同步到从节点（Slave）；
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如果你的场景是读多写少的，就可以给 master 配置多个 Slave 节点，查询数据的操作都走 Slave，写操作走 Master，就可以实现读写分离的功能。
下载安装 Replication 镜像
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Oracle 并没有提供官方的 Replication 镜像，所以只能安装第三方封装的镜像文件。
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Replication 就是 MySQL server，通过配置文件 my.cnf 配置主从的，这里说使用第三方的，应该是封装之后，使用起来更简单？
# 下载镜像后，修改它的名称，把名称修改短一点
docker pull mishamx/mysql
docker tag mishamx/mysql rep
docker rmi mishamx/mysql
Replication 集群的结构
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为了实现数据分片，Replication 也是要进行数据分片的。所以先来搭建一个 Replication 集群，成功的话，再去搭建第二个。
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rn1作为 master 节点，其余两个作为 Slave 节点。
创建主节点容器
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主节点用来让其他节点与之同步，而且主节点身份是固定的。
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使用镜像命令参数，该镜像是封装了 MySQL 官方的 Replication 配置，一定要知道 Replication 最原始的搭建方式。
docker run -d -p 9003:3306 --name rn1
-e MYSQL_MASTER_PORT=3306
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 # 设置数据库 ROOT 账户密码
-e MYSQL_REPLICATION_USER=backup # 创建一个新的 mysql 账户，仅用来做数据同步
-e MYSQL_REPLICATION_PASSWORD=123456 # 设置分配一个密码
-V rnv1:/var/lib/mysql --privileged # 数据卷
--net=swarm_mysql rep
- 下面来实操
[root@study /]# docker run -d -p 9003:3306 --name rn1 -e MYSQL_MASTER_PORT=3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e MYSQL_REPLICATION_USER=backup -e MYSQL_REPLICATION_PASSWORD=123456 -v rnv1:/var/lib/mysql --privileged --net=swarm_mysql rep
7d9d59aed2af2d766f5413c70530ed6b294601dcb1c4cc3aeab51ca92fac3a7f
- 等一会初始后，通过 Navicat 去连接 9300 端口，看是否能够链接上这个数据库
创建从节点容器
从节点需要与主节点同步数据，没有主节点不能创建从节点，要保证主节点已经创建成功，再来创建从节点
docker run -d -p 9003:3306 --name rn2
-e MySQL_MASTER_HOST=rn1 #### 增加了这一行配置，指向了主节点容器名称
-e MYSQL_MASTER_PORT=3306
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 # 设置数据库 ROOT 账户密码
-e MYSQL_REPLICATION_USER=backup # 创建一个新的 mysql 账户，仅用来做数据同步
-e MYSQL_REPLICATION_PASSWORD=123456 # 设置分配一个密码
-V rnv2:/var/lib/mysql --privileged # 数据卷
--net=swarm_mysql rep
- 从节点创建与主节点类似，只是多了配置主节点的参数。下面只记录了一台机器的从节点创建，需要把你规划的剩余机器也创建上
[root@study ~]# docker run -d -p 9003:3306 --name rn2 -e MYSQL_MASTER_HOST=rn1 -e MYSQL_MASTER_PORT=3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e MYSQL_REPLICATION_USER=backup -e MYSQL_REPLICATION_PASSWORD=123456 -v rnv2:/var/lib/mysql --privileged --net=swarm_mysql rep
c6f61a470d2b786bbaeb77ab540dc3454e2cbec2f9c39627ccc07280e92f3679
Replication 集群的注意事项
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这里讨论下 Replication 的使用，是否也会向 PXC 集群那样，关闭之后，再启动会闪退呢？
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主节点关闭，从节点会发生什么？
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主节点关闭，从节点依然可以使用，但是 主从同步机制失效
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不启动主节点，从节点能启动吗？
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不启动主节点，从节点也能启动，主从同步失效
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搭建 Replication 集群分片
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现在可以规划下搭建第二个 Replication 集群了。
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强一致性与弱一致性：
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PXC 是强一致性集群
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Replication 是弱一致性集群
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这里有一个免费课程，以项目演示为例，讲解 PXC 集群原理、PXC 数据同步与 Replication 同步的区别、PXC 的多节点并发写入、Docker 虚拟机部署 MySQL 集群，并以案例验证 Replication 方案的数据不一致性、PXC 方案数据一致性，等知识点。有兴趣可以去看看
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数据切分与 PXC 集群一样，搭建两个集群分片，规划如下
