MySQL之高可用架构的示例分析

小编给大家分享一下MySQL之高可用架构的示例分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

Mysql高可用

mysql的高可用也是同样的思路，首先要有多个Mysql实例提供服务，其次就是当某个实例挂掉时，可以自动切换流量。同时MySQL作为存储，节点之间数据同步也是一个难题（换句话说，有状态的服务都面临这个问题）。

一主一备：

MySQL的各种高可用架构，都脱离不了MySQL实例之间的数据同步，因此，我们先介绍下最简单的一主一备架构下MySQL的数据同步流程。

上图是主从数据同步的一个示意图。

Master节点有Dump进程把binlog中的数据发送到Slave节点，

Slave节点有io进程接收数据写入relay log，

Slave节点的SQL进程根据relay log写入数据。

这里还要延伸一点，binlog存在三种形式：Statement、Row、Mixed。

Statement：就是把每一条SQL记录到binlog中。

Row：是把每一行修改的具体数据记录到binlog中。

Mixed：MySQL会灵活的区分，需要记录sql还是具体修改的记录。

只记录SQL的话binlog会比较小，但是有些SQL语句在主从同步数据的时候，可能会因为选择不同的索引在数据同步过程中出现数据不一致。记录Row的话就可以保证主从同步不会存在SQL语意偏差的问题，同时Row类型的日志在做数据恢复的时候也比较容易，但是Row会导致binlog过大。

MySQL主从同步的几种模式：

异步模式：
在这种同步策略下，主库按照自己的流程处理完数据，会直接返回结果，不会等待主库和从库之间的数据同步。 优点：效率高。 缺点：Master节点挂掉之后，Slave节点会丢失数据。全同步模式： 主库会等待所有从库都执行完sql语句并ACK完成，才返回成功。 优点：有很好的数据一致性保障。 缺点：会造成数据操作延迟，降低了MySQL的吞吐量。半同步模式：主库会等待至少有一个从库把数据写入relay log并ACK完成，才成功返回结果。 半同步模式介于异步和全同步之间。

半同步的复制方案是在MySQL5.5开始引入的，普通的半同步复制方案步骤如下图：

Master节点写数据到Binlog，并且执行Sync操作。Master发送数据给Slave节点，同时commit主库的事务。收到ACK后Master节点把数据返回给客户端。

这种数据提交模式叫： after_commit

after_commit 模式存在问题： 主库等待ACK时，事务已经commit，主库的其他事务可以读到commit的数据，这个时候如果Master崩溃，slave数据丢失，发生主从切换，会导致出现幻读。 为了解决这个问题MySQL5.7提出了新的半同步复制模式： after_sync

把主库的事务提交放到了ACK之后，避免了上述问题。 MySQL5.7还引入了 enhanced multi-threaded slave （简称MTS）模式, 当slave配置 slave_parallel_workers >0并且
global.slave_parallel_type ＝‘LOGICAL_CLOCK',可支持一个schema下，slave_parallel_workers个worker线程并发执行relay log中主库提交的事务，极大地提高了主从复制的效率。 MySQL5.7半同步功能可以通过
rpl_semi_sync_master_wait_slave_count 参数配置slave节点ACK的个数，认为主从同步完成。

基于MySQL主从同步数据越来越完善，效率越来越高，也就引出了第一种MySQL的高可用架构： 基于MySQL自身的主从同步方案，常用的一种部署架构是： 用户通过VIP访问Master和Slave节点，每个节点采用keepalved探索。配置主从关系，进行数据同步。

基于MHA的高可用架构： 部署一份MHA的Manager节点，在MySQL各个实例部署MHA node节点。MHA可以实现秒级的故障自动转移。 当然MySQL节点之间的数据同步还要依赖MySQL自身的数据同步方式。

MGR(MySQL Group Replication)模式： 感觉MySQL官方更看好MGR集群方案，但是目前我还不知道国内有哪一家公司在使用。 MGR集群是由所有的MySQL Server共同组成的，每个Server都有完整的副本数据，副本之间基于Row格式的日志和GTID来做副本之前的数据同步，采用Paxos算法实现数据的一致性保障。 MGR架构要比前面讲述的半同步和异步同步数据的方式要复杂，具体可以参照 官网

看完了这篇文章，相信你对“MySQL之高可用架构的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注编程网数据库频道，感谢各位的阅读！