MySQL如何实现高可用？

1. 概述

我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，主要要考虑如下几方面：

关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。

2. 高可用方案

2.1. 主从或主主半同步复制

使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步复制更加可靠。

常见架构如下：

通常会和proxy、keepalived等第三方软件同时使用，即可以用来监控数据库的 健康 ，又可以执行一系列管理命令。如果主库发生故障，切换到备库后仍然可以继续使用数据库。

优点：

缺点：

2.2. 半同步复制优化

半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的，那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因，导致半同步复制发生超时而切换为异步复制，那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制，便可提高数据的一致性。

该方案同样使用双节点架构，但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化，使半同步复制的机制变得更加可靠。

可参考的优化方案如下：

半同步复制由于发生超时后，复制断开，当再次建立起复制时，同时建立两条通道，其中一条半同步复制通道从当前位置开始复制，保证从机知道当前主机执行的进度。另外一条异步复制通道开始追补从机落后的数据。当异步复制通道追赶到半同步复制的起始位置时，恢复半同步复制。

搭建两条半同步复制通道，其中连接文件服务器的半同步通道正常情况下不启用，当主从的半同步复制发生网络问题退化后，启动与文件服务器的半同步复制通道。当主从半同步复制恢复后，关闭与文件服务器的半同步复制通道。

优点：

缺点：

2.3. 高可用架构优化

将双节点数据库扩展到多节点数据库，或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。

由于半同步复制，存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性，所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率，所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。

但是由于数据库数量较多，所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。可以选择MMM、MHA或者各个版本的proxy等等。常见方案如下：

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 Node运行在每台MySQL服务器上，主要作用是切换时处理二进制日志，确保切换尽量少丢数据。

MHA也可以扩展到如下的多节点集群：

优点：

缺点：

Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免网络分区现象的产生。

优点：

缺点：

2.4. 共享存储

共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦，不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能，而是通过磁盘数据同步的手段，来保证数据的一致性。

SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络（与LAN相比）连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。常用架构如下：

使用共享存储时，MySQL服务器能够正常挂载文件系统并操作，如果主库发生宕机，备库可以挂载相同的文件系统，保证主库和备库使用相同的数据。

优点：

缺点：

DRBD是一种基于软件、基于网络的块复制存储解决方案，主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像，当用户将数据写入本地磁盘时，还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上，这样的本地主机(主节点)与远程主机(备节点)的数据就可以保证实时同步。常用架构如下：

当本地主机出现问题，远程主机上还保留着一份相同的数据，可以继续使用，保证了数据的安全。

DRBD是linux内核模块实现的快级别的同步复制技术，可以与SAN达到相同的共享存储效果。

优点：

缺点：

2.5. 分布式协议

分布式协议可以很好解决数据一致性问题。比较常见的方案如下：

MySQL cluster是官方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。

优点：

缺点：

基于Galera的MySQL高可用集群， 是多主数据同步的MySQL集群解决方案，使用简单，没有单点故障，可用性高。常见架构如下：

优点：

缺点：

Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。这个算法被认为是同类算法中最有效的。Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。常见架构如下：

优点：

缺点：

3. 总结

随着人们对数据一致性的要求不断的提高，越来越多的方法被尝试用来解决分布式数据一致性的问题，如MySQL自身的优化、MySQL集群架构的优化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。

而使用分布式算法用来解决MySQL数据库数据一致性的问题的方法，也越来越被人们所接受，一系列成熟的产品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越来越多的被大规模使用。

随着官方MySQL Group Replication的GA，使用分布式协议来解决数据一致性问题已经成为了主流的方向。期望越来越多优秀的解决方案被提出，MySQL高可用问题可以被更好的解决。

分布式解决方案 tidb

多主 多备 master lvs做vip 读写分离中间件

在之前的一篇博客 Ceph Monitor and Paxos 中介绍了Ceph Monitor利用改进的Paxos算法，以集群的形式对外提供元信息管理服务。本文讲分别从Ceph Monitor的架构，其初始化过程、选主过程、Recovery过程、读写过程、状态转换六个方面介绍Ceph Monitor的实现。本文假设读者已经了解Paxos算法的基本过程，了解Prepare、Promise、Commit、Accept、Quorum等概念。注意Ceph Monitor中的Accept概念其实相当于Paxos中的Promise。

上图所示是Ceph Monitor的结构图，自下而上有以下几个部分组成：

可以看出，Ceph Monitor在启动节点端，主要做了三件事情：

Boostrap

上述交互过程见下图：

目的 ：可以看出，经过了Boostrap过程，可以完成以下两步保证：

接着，节点进入选主过程：

victory

上述交互过程见下图：

目的 ：可以看出，Monitor选主过程的目的如下：

经过了上述的选主阶段，便确定了leader，peon角色，以及quorum成员。在真正的开始一致性读写之前，还需要经过RECOVERY阶段：

这个阶段的交互过程如下图：

目的 ：

经过了上面的初始化、选主、恢复阶段整个集群进入到一个非常正常的状况，终于可以利用Paxos进行一致性地读写了，其中读过程比较简单，在lease内的所有quroum均可以提供服务。而所有的写都会转发给leader，写过程如下：

交互过程如下：

目的 ：

在Monitor的生命周期，贯穿于上述各个过程的包括两个层面的状态转换，Monitor自身的状态，以及Monitor进入主从状态后，其Paxos过程中的状态。

RADOS: A Scalable, Reliable Storage Service for Petabyte-scale Storage Clusters

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百科狗 baikegou.com