实战体验几种MySQLCluster方案

来源:IT165收集  发布日期:2015-04-01 20:19:38

1.背景

MySQL的cluster方案有很多官方和第三方的选择,选择多就是一种烦恼,因此,我们考虑MySQL数据库满足下三点需求,考察市面上可行的解决方案:

高可用性:主服务器故障后可自动切换到后备服务器可伸缩性:可方便通过脚本增加DB服务器负载均衡:支持手动把某公司的数据请求切换到另外的服务器,可配置哪些公司的数据服务访问哪个服务器

需要选用一种方案满足以上需求。在MySQL官方网站上参考了几种解决方案的优缺点:

 

综合考虑,决定采用MySQL Fabric和MySQL Cluster方案,以及另外一种较成熟的集群方案Galera Cluster进行预研。

 

2.MySQLCluster

简介:

MySQL Cluster 是MySQL 官方集群部署方案,它的历史较久。支持通过自动分片支持读写扩展,通过实时备份冗余数据,是可用性最高的方案,声称可做到99.999%的可用性。

架构及实现原理:

 

MySQL cluster主要由三种类型的服务组成:

 

NDB Management Server:管理服务器主要用于管理cluster中的其他类型节点(Data Node和SQL Node),通过它可以配置Node信息,启动和停止Node。 SQL Node:在MySQL Cluster中,一个SQL Node就是一个使用NDB引擎的mysql server进程,用于供外部应用提供集群数据的访问入口。Data Node:用于存储集群数据;系统会尽量将数据放在内存中。

 

 

缺点及限制:

 

对需要进行分片的表需要修改引擎Innodb为NDB,不需要分片的可以不修改。NDB的事务隔离级别只支持Read Committed,即一个事务在提交前,查询不到在事务内所做的修改;而Innodb支持所有的事务隔离级别,默认使用Repeatable Read,不存在这个问题。外键支持:虽然最新的Cluster版本已经支持外键,但性能有问题(因为外键所关联的记录可能在别的分片节点中),所以建议去掉所有外键。Data Node节点数据会被尽量放在内存中,对内存要求大。

 

数据库系统提供了四种事务隔离级别:
A.Serializable(串行化):一个事务在执行过程中完全看不到其他事务对数据库所做的更新(事务执行的时候不允许别的事务并发执行。事务串行化执行,事务只能一个接着一个地执行,而不能并发执行。)。
B.Repeatable Read(可重复读):一个事务在执行过程中可以看到其他事务已经提交的新插入的记录,但是不能看到其他其他事务对已有记录的更新。
C.Read Commited(读已提交数据):一个事务在执行过程中可以看到其他事务已经提交的新插入的记录,而且能看到其他事务已经提交的对已有记录的更新。
D.Read Uncommitted(读未提交数据):一个事务在执行过程中可以看到其他事务没有提交的新插入的记录,而且能看到其他事务没有提交的对已有记录的更新。

 

3.MySQL Fabric

 

简介:

为了实现和方便管理MySQL 分片以及实现高可用部署,Oracle在2014年5月推出了一套为各方寄予厚望的MySQL产品 -- MySQL Fabric, 用来管理MySQL 服务,提供扩展性和容易使用的系统,Fabric当前实现了两个特性:高可用和使用数据分片实现可扩展性和负载均衡,这两个特性能单独使用或结合使用。

MySQL Fabric 使用了一系列的python脚本实现。

应用案例:由于该方案在去年才推出,目前在网上暂时没搜索到有大公司的应用案例。

 

架构及实现原理:

Fabric支持实现高可用性的架构图如下:


Fabric使用HA组实现高可用性,其中一台是主服务器,其他是备份服务器, 备份服务器通过同步复制实现数据冗余。应用程序使用特定的驱动,连接到Fabric 的Connector组件,当主服务器发生故障后,Connector自动升级其中一个备份服务器为主服务器,应用程序无需修改。

Fabric支持可扩展性及负载均衡的架构如下:

使用多个HA 组实现分片,每个组之间分担不同的分片数据(组内的数据是冗余的,这个在高可用性中已经提到)
应用程序只需向connector发送query和insert等语句,Connector通过MasterGroup自动分配这些数据到各个组,或从各个组中组合符合条件的数据,返回给应用程序。

缺点及限制:
影响比较大的两个限制是:

自增长键不能作为分片的键;事务及查询只支持在同一个分片内,事务中更新的数据不能跨分片,查询语句返回的数据也不能跨分片。

 

 

测试高可用性

服务器架构:

功能

IP

Port

Backing store(保存各服务器配置信息)

200.200.168.24

3306

Fabric 管理进程(Connector)

200.200.168.24

32274

HA Group 1 -- Master

200.200.168.23

3306

HA Group 1 -- Slave

200.200.168.25

3306

 

安装过程省略,下面讲述如何设置高可用组、添加备份服务器等过程

首先,创建高可用组,例如组名group_id-1,命令:

mysqlfabric group create group_id-1

往组内group_id-1添加机器200.200.168.25和200.200.168.23:

mysqlfabric group add group_id-1 200.200.168.25:3306

mysqlfabric group add group_id-1 200.200.168.23:3306

然后查看组内机器状态:

由于未设置主服务器,两个服务的状态都是SECONDARY
提升其中一个为主服务器:
mysqlfabric group promote group_id-1 --slave_id 00f9831f-d602-11e3-b65e-0800271119cb
然后再查看状态:

设置成主服务器的服务已经变成Primary。
另外,mode属性表示该服务器是可读写(READ_WRITE),或只读(READ_ONLY),只读表示可以分摊查询数据的压力;只有主服务器能设置成可读写(READ_WRITE)。
这时检查25服务器的slave状态:

可以看到它的主服务器已经指向23


然后激活故障自动切换功能:
mysqlfabric group activate group_id-1
激活后即可测试服务的高可以性
首先,进行状态测试:
停止主服务器23

然后查看状态:

可以看到,这时将25自动提升为主服务器。
但如果将23恢复起来后,需要手动重新设置23为主服务器。


实时性测试:
目的:测试在主服务更新数据后,备份服务器多久才显示这些数据
测试案例:使用java代码建连接,往某张表插入100条记录,看备份服务器多久才能同步这100条数据
测试结果:
表中原来有101条数据,运行程序后,查看主服务器的数据条数:

可见主服务器当然立即得到更新。

查看备份服务器的数据条数:

但备份服务器等待了1-2分钟才同步完成(可以看到fabric使用的是异步复制,这是默认方式,性能较好,主服务器不用等待备份服务器返回,但同步速度较慢)


对于从服务器同步数据稳定性问题,有以下解决方案:

使用半同步加强数据一致性:异步复制能提供较好的性能,但主库只是把binlog日志发送给从库,动作就结束了,不会验证从库是否接收完毕,风险较高。半同步复制会在发送给从库后,等待从库发送确认信息后才返回。可以设置从库中同步日志的更新方式,从而减少从库同步的延迟,加快同步速度。 安装半同步复制:
在mysql中运行
install plugin rpl_semi_sync_master soname 'semisync_master.so';
install plugin rpl_semi_sync_slave soname 'semisync_slave.so';
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_enabled=ON;
SET GLOBAL rpl_semi_sync_slave_enabled=ON;
修改my.cnf :
rpl_semi_sync_master_enabled=1
rpl_semi_sync_slave_enabled=1
sync_relay_log=1
sync_relay_log_info=1
sync_master_info=1

稳定性测试:
测试案例:使用java代码建连接,往某张表插入1w条记录,插入过程中将其中的master服务器停了,看备份服务器是否有这1w笔记录
测试结果,停止主服务器后,java程序抛出异常:

 

但这时再次发送sql命令,可以成功返回。证明只是当时的事务失败了。连接切换到了备份服务器,仍然可用。
翻阅了mysql文档,有章节说明了这个问题:

里面提到:当主服务器当机时,我们的应用程序虽然是不需做任何修改的,但在主服务器被备份服务器替换前,某些事务会丢失,这些可以作为正常的mysql错误来处理。

数据完整性校验:
测试主服务器停止后,备份服务器是否能够同步所有数据。
重启了刚才停止主服务器后,查看记录数

 

可以看到在插入1059条记录后被停止了。

现在看看备份服务器的记录数是多少,看看在主服务器当机后是否所有数据都能同步过来

 

大约经过了几十秒,才同步完,数据虽然不是立即同步过来,但没有丢失。

1.2、分片:如何支持可扩展性和负载均衡

fabric分片简介:当一台机器或一个组承受不了服务压力后,可以添加服务器分摊读写压力,通过Fabirc的分片功能可以将某些表中数据分散存储到不同服务器。我们可以设定分配数据存储的规则,通过在表中设置分片key设置分配的规则。另外,有些表的数据可能并不需要分片存储,需要将整张表存储在同一个服务器中,可以将设置一个全局组(Global Group)用于存储这些数据,存储到全局组的数据会自动拷贝到其他所有的分片组中。


 

4.Galera Cluster

 

简介:

Galera Cluster号称是世界上最先进的开源数据库集群方案

主要优点及特性:

真正的多主服务模式:多个服务能同时被读写,不像Fabric那样某些服务只能作备份用同步复制:无延迟复制,不会产生数据丢失热备用:当某台服务器当机后,备用服务器会自动接管,不会产生任何当机时间自动扩展节点:新增服务器时,不需手工复制数据库到新的节点支持InnoDB引擎对应用程序透明:应用程序不需作修改

 

架构及实现原理:
首先,我们看看传统的基于mysql Replication(复制)的架构图:

Replication方式是通过启动复制线程从主服务器上拷贝更新日志,让后传送到备份服务器上执行,这种方式存在事务丢失及同步不及时的风险。Fabric以及传统的主从复制都是使用这种实现方式。



而Galera则采用以下架构保证事务在所有机器的一致性:

客户端通过Galera Load Balancer访问数据库,提交的每个事务都会通过wsrep API 在所有服务器中执行,要不所有服务器都执行成功,要不就所有都回滚,保证所有服务的数据一致性,而且所有服务器同步实时更新。


缺点及限制:

由于同一个事务需要在集群的多台机器上执行,因此网络传输及并发执行会导致性能上有一定的消耗。所有机器上都存储着相同的数据,全冗余。若一台机器既作为主服务器,又作为备份服务器,出现乐观锁导致rollback的概率会增大,编写程序时要小心。不支持的SQL:LOCK / UNLOCK TABLES / GET_LOCK(), RELEASE_LOCK()…不支持XA Transaction
目前基于Galera Cluster的实现方案有三种:Galera Cluster for MySQL、Percona XtraDB Cluster、MariaDB Galera Cluster。
我们采用较成熟、应用案例较多的Percona XtraDB Cluster。
应用案例:
超过2000多家外国企业使用:

 

 

包括:


 

集群部署架构:

功能

IP

Port

Backing store(保存各服务器配置信息)

200.200.168.24

3306

Fabric 管理进程(Connector)

200.200.168.24

32274

HA Master 1

200.200.168.24

3306

HA Master 2

200.200.168.25

3306

HA Master 3

200.200.168.23

3306

 

4.1、测试数据同步

在机器24上创建一个表:

立即在25 中查看,可见已被同步创建

 

使用Java代码在24服务器上插入100条记录

立即在25服务器上查看记录数

可见数据同步是立即生效的。

4.2、测试添加集群节点
添加一个集群节点的步骤很简单,只要在新加入的机器上部署好Percona XtraDB Cluster,然后启动,系统将自动将现存集群中的数据同步到新的机器上。

现在为了测试,先将其中一个节点服务停止:

然后使用java代码在集群上插入100W数据

查看100w数据的数据库大小:

这时启动另外一个节点,启动时即会自动同步集群的数据:

启动只需20秒左右,查看数据大小一致,查看表记录数,也已经同步过来

 

5.对比总结

 

 

 

MySQL Fabric

Galera Cluster

使用案例

2014年5月才推出,目前在网上暂时没搜索到有大公司的应用案例

方案较成熟,外国多家互联网公司使用

数据备份的实时性

由于使用异步复制,一般延时几十秒,但数据不会丢失。

实时同步,数据不会丢失

数据冗余

使用分片,通过设置分片key规则可以将同一张表的不同数据分散在多台机器中

每个节点全冗余,没有分片

高可用性

通过Fabric Connector实现主服务器当机后的自动切换,但由于备份延迟,切换后可能不能立即查询数据

使用HAProxy实现。由于实时同步,切换的可用性更高。

可伸缩性

添加节点后,需要先手工复制集群数据

扩展节点十分方便,启动节点时自动同步集群数据,100w数据(100M)只需20秒左右

负载均衡

通过HASharding实现

使用HAProxy实现负载均衡

程序修改

需要切换成jdbc:mysql:fabric的jdbc类和url

程序无需修改

性能对比

使用java直接用jdbc插入100条记录,大概2000+ms

跟直接操作mysql一样,直接用jdbc插入100条记录,大概600ms

6.实践应用

综合考虑上面方案的优缺点,我们比较偏向选择Galera 如果只有两台数据库服务器,考虑采用以下数据库架构实现高可用性、负载均衡和动态扩展:


 

如果三台机器可以考虑:

 

7.参考文档

MySQL各种集群解决方案的对比:https://www.acquia.com/blog/high-availability-database-tools

Percona XtraDB Cluster 搭配 HAProxy:http://itindex.net/detail/47688-percona-xtradb-cluster

MySQL Fabric : http://dev.mysql.com/doc/mysql-utilities/1.6/en/fabric.html

MySQL Cluster: http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/mysql-cluster-7.3.html

Percona XtraDB Cluster: http://www.percona.com


Tag标签: 实战   方案  
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