这篇文章主要介绍了防止服务器宕机时MySQL数据丢失的几种方案,结合实践介绍了Replication和Monitor以及Failover这三个项目的应用,需要的朋友可以参考下对于多数应用来说，MySQL都是作为最关键的数据存储中心的，所以，如何让MySQL提供HA服务，是我们不得不面对的一个问题。当master当机的时候，我们如何保证数据尽可能的不丢失，如何保证快速的获知master当机并进行相应的故障转移处理，都是需要我们好好思考的。这里，笔者将结合这段时间做的MySQL proxy以及toolsets相关工作，说说我们现阶段以及后续会在项目中采用的MySQL HA方案。Replication要保证MySQL数据不丢失，replication是一个很好的解决方案，而MySQL也提供了一套强大的replication机制。只是我们需要知道，为了性能考量，replication是采用的asynchronous模式，也就是写入的数据并不会同步更新到slave上面，如果这时候master当机，我们仍然可能会面临数据丢失的风险。为了解决这个问题，我们可以使用semi-synchronous replication，semi-synchronous replication的原理很简单，当master处理完一个事务，它会等待至少一个支持semi-synchronous的slave确认收到了该事件并将其写入relay-log之后，才会返回。这样即使master当机，最少也有一个slave获取到了完整的数据。但是，semi-synchronous并不是100%的保证数据不会丢失，如果master在完成事务并将其发送给slave的时候崩溃，仍然可能造成数据丢失。只是相比于传统的异步复制，semi-synchronous replication能极大地提升数据安全。更为重要的是，它并不慢，MHA的作者都说他们在facebook的生产环境中使用了semi-synchronous(这里)，所以我觉得真心没必要担心它的性能问题，除非你的业务量级已经完全超越了facebook或者google。在这篇文章里面已经提到，MySQL 5.7之后已经使用了Loss-Less Semi-Synchronous replication，所以丢数据的概率已经很小了。如果真的想完全保证数据不会丢失，现阶段一个比较好的办法就是使用gelera，一个MySQL集群解决方案，它通过同时写三份的策略来保证数据不会丢失。笔者没有任何使用gelera的经验，只是知道业界已经有公司将其用于生产环境中，性能应该也不是问题。但gelera对MySQL代码侵入性较强，可能对某些有代码洁癖的同学来说不合适了:-)我们还可以使用drbd来实现MySQL数据复制，MySQL官方文档有一篇文档有详细介绍，但笔者并未采用这套方案，MHA的作者写了一些采用drdb的问题，在这里，仅供参考。在后续的项目中，笔者会优先使用semi-synchronous replication的解决方案，如果数据真的非常重要，则会考虑使用gelera。Monitor前面我们说了使用replication机制来保证master当机之后尽可能的数据不丢失，但是我们不能等到master当了几分钟才知道出现问题了。所以一套好的监控工具是必不可少的。当master当掉之后，monitor能快速的检测到并做后续处理，譬如邮件通知管理员，或者通知守护程序快速进行failover。通常，对于一个服务的监控，我们采用keepalived或者heartbeat的方式，这样当master当机之后，我们能很方便的切换到备机上面。但他们仍然不能很即时的检测到服务不可用。笔者的公司现阶段使用的是keepalived的方式，但后续笔者更倾向于使用zookeeper来解决整个MySQL集群的monitor以及failover。对于任何一个MySQL实例，我们都有一个对应的agent程序，agent跟该MySQL实例放到同一台机器上面，并且定时的对MySQL实例发送ping命令检测其可用性，同时该agent通过ephemeral的方式挂载到zookeeper上面。这样，我们可以就能知道MySQL是否当机，主要有以下几种情况：机器当机，这样MySQL以及agent都会当掉，agent与zookeeper连接自然断开MySQL当掉，agent发现ping不通，主动断开与zookeeper的连接Agent当掉，但MySQL未当上面三种情况，我们都可以认为MySQL机器出现了问题，并且zookeeper能够立即感知。agent与zookeeper断开了连接，zookeeper触发相应的children changed事件，监控到该事件的管控服务就可以做相应的处理。譬如如果是上面前两种情况，管控服务就能自动进行failover，但如果是第三种，则可能不做处理，等待机器上面crontab或者supersivord等相关服务自动重启agent。使用zookeeper的好处在于它能很方便的对整个集群进行监控，并能即时的获取整个集群的变化信息并触发相应的事件通知感兴趣的服务，同时协调多个服务进行相关处理。而这些是keepalived或者heartbeat做不到或者做起来太麻烦的。使用zookeeper的问题在于部署起来较为复杂，同时如果进行了failover，如何让应用程序获取到最新的数据库地址也是一个比较麻烦的问题。对于部署问题，我们要保证一个MySQL搭配一个agent，幸好这年头有了docker，所以真心很简单。而对于第二个数据库地址更改的问题，其实并不是使用了zookeeper才会有的，我们可以通知应用动态更新配置信息，VIP，或者使用proxy来解决。虽然zookeeper的好处很多，但如果你的业务不复杂，譬如只有一个master，一个slave，zookeeper可能并不是最好的选择，没准keepalived就够了。Failover通过monitor，我们可以很方便的进行MySQL监控，同时在MySQL当机之后通知相应的服务做failover处理，假设现在有这样的一个MySQL集群，a为master，b，c为其slave，当a当掉之后，我们需要做failover，那么我们选择b，c中的哪一个作为新的master呢?原则很简单，哪一个slave拥有最近最多的原master数据，就选哪一个作为新的master。我们可以通过show slave status这个命令来获知哪一个slave拥有最新的数据。我们只需要比较两个关键字段Master_Log_File以及Read_Master_Log_Pos，这两个值代表了slave读取到master哪一个binlog文件的哪一个位置，binlog的索引值越大，同时pos越大，则那一个slave就是能被提升为master。这里我们不讨论多个slave可能会被提升为master的情况。在前面的例子中，假设b被提升为master了，我们需要将c重新指向新的master b来开始复制。我们通过CHANGE MASTER TO来重新设置c的master，但是我们怎么知道要从b的binlog的哪一个文件，哪一个position开始复制呢?GTID为了解决这一个问题，MySQL 5.6之后引入了GTID的概念，即uuid:gid，uuid为MySQL server的uuid，是全局唯一的，而gid则是一个递增的事务id，通过这两个东西，我们就能唯一标示一个记录到binlog中的事务。使用GTID，我们就能非常方便的进行failover的处理。仍然是前面的例子，假设b此时读取到的a最后一个GTID为3E11FA47-71CA-11E1-9E33-C80AA9429562:23，而c的为3E11FA47-71CA-11E1-9E33-C80AA9429562:15，当c指向新的master b的时候，我们通过GTID就可以知道，只要在b中的binlog中找到GTID为3E11FA47-71CA-11E1-9E33-C80AA9429562:15这个event，那么c就可以从它的下一个event的位置开始复制了。虽然查找binlog的方式仍然是顺序查找，稍显低效暴力，但比起我们自己去猜测哪一个filename和position，要方便太多了。google很早也有了一个Global Transaction ID的补丁，不过只是使用的一个递增的整形，LedisDB就借鉴了它的思路来实现failover，只不过google貌似现在也开始逐步迁移到MariaDB上面去了。MariaDB的GTID实现跟MySQL 5.6是不一样的，这点其实比较麻烦，对于我的MySQL工具集go-mysql来说，意味着要写两套不同的代码来处理GTID的情况了。后续是否支持MariaDB再看情况吧。Pseudo GTIDGTID虽然是一个好东西，但是仅限于MySQL 5.6+，当前仍然有大部分的业务使用的是5.6之前的版本，笔者的公司就是5.5的，而这些数据库至少长时间也不会升级到5.6的。所以我们仍然需要一套好的机制来选择master binlog的filename以及position。最初，笔者打算研究MHA的实现，它采用的是首先复制relay log来补足缺失的event的方式，但笔者不怎么信任relay log，同时加之MHA采用的是perl，一个让我完全看不懂的语言，所以放弃了继续研究。幸运的是，笔者遇到了orchestrator这个项目，这真的是一个非常神奇的项目，它采用了一种Pseudo GTID的方式，核心代码就是这个复制代码 代码如下:create database if not exists meta;drop event if exists meta.create_pseudo_gtid_view_event;delimiter ;;create event if not existsmeta.create_pseudo_gtid_view_eventon schedule every 10 second starts current_timestampon completion preserveenabledobeginset @pseudo_gtid := uuid();set @_create_statement := concat('create or replace view meta.pseudo_gtid_view as select '', @pseudo_gtid, '' as pseudo_gtid_unique_val from dual');PREPARE st FROM @_create_statement;EXECUTE st;DEALLOCATE PREPARE st;end;;delimiter ;set global event_scheduler := 1;它在MySQL上面创建了一个事件，每隔10s，就将一个uuid写入到一个view里面，而这个是会记录到binlog中的，虽然我们仍然不能像GTID那样直接定位到一个event，但也能定位到一个10s的区间了，这样我们就能在很小的一个区间里面对比两个MySQL的binlog了。继续上面的例子，假设c最后一次出现uuid的位置为s1，我们在b里面找到该uuid，位置为s2，然后依次对比后续的event，如果不一致，则可能出现了问题，停止复制。当遍历到c最后一个binlog event之后，我们就能得到此时b下一个event对应的filename以及position了，然后让c指向这个位置开始复制。使用Pseudo GTID需要slave打开log-slave-update的选项，考虑到GTID也必须打开该选项，所以个人感觉完全可以接受。后续，笔者自己实现的failover工具，将会采用这种Pseudo GTID的方式实现。在《MySQL High Availability》这本书中，作者使用了另一种GTID的做法，每次commit的时候，需要在一个表里面记录gtid，然后就通过这个gtid来找到对应的位置信息，只是这种方式需要业务MySQL客户端的支持，笔者不很喜欢，就不采用了。后记MySQL HA一直是一个水比较深的领域，笔者仅仅列出了一些最近研究的东西，有些相关工具会尽量在go-mysql中实现。更新经过一段时间的思考与研究，笔者又有了很多心得与收获，设计的MySQL HA跟先前有了很多不一样的地方。后来发现，自己设计的这套HA方案，跟facebook这篇文章几乎一样，加之最近跟facebook的人聊天听到他们也正在大力实施，所以感觉自己方向是对了。新的HA，我会完全拥抱GTID，比较这玩意的出现就是为了解决原先replication那一堆问题的，所以我不会考虑非GTID的低版本MySQL了。幸运的是，我们项目已经将MySQL全部升级到5.6，完全支持GTID了。不同于fb那篇文章将mysqlbinlog改造支持semi-sync replication协议，我是将go-mysql的replication库支持semi-sync replication协议，这样就能实时的将MySQL的binlog同步到一台机器上面。这可能就是我和fb方案的唯一区别了。只同步binlog速度铁定比原生slave要快，毕竟少了执行binlog里面event的过程了，而另外真正的slaves，我们仍然使用最原始的同步方式，不使用semi-sync replication。然后我们通过MHA监控整个集群以及进行故障转移处理。以前我总认为MHA不好理解，但其实这是一个非常强大的工具，而且真正看perl，发现也还是看的懂得。MHA已经被很多公司用于生产环境，经受了检验，直接使用绝对比自己写一个要划算。所以后续我也不会考虑zookeeper，考虑自己写agent了。
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1、需要对MYSQL定时备份
2、应用中交换数据时，要判断是否联网，如果不联网就把信息先保存在本地，等联网后再
与MYSQL数据同步。
3、应用中注意使用事务
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：
如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。
用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。
当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。
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：
架构比较简单，使用原生半同步复制作为数据同步的依据；
双节点，没有主机宕机后的选主问题，直接切换即可；
双节点，需求资源少，部署简单；
缺点：
完全依赖于半同步复制，如果半同步复制退化为异步复制，数据一致性无法得到保证；
需要额外考虑haproxy、keepalived的高可用机制。
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：
2.2.1. 双通道复制
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。
2.2.2. binlog文件服务器
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：
双节点，需求资源少，部署简单；
架构简单，没有选主的问题，直接切换即可;
相比于原生复制，优化后的半同步复制更能保证数据的一致性。
缺点：
需要修改内核源码或者使用mysql通信协议。需要对源码有一定的了解，并能做一定程度的二次开发。
依旧依赖于半同步复制，没有从根本上解决数据一致性问题。
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：
2.3.1. MHA+多节点集群
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：
可以进行故障的自动检测和转移;
可扩展性较好，可以根据需要扩展MySQL的节点数量和结构;
相比于双节点的MySQL复制，三节点/多节点的MySQL发生不可用的概率更低
缺点：
至少需要三节点，相对于双节点需要更多的资源;
逻辑较为复杂，发生故障后排查问题，定位问题更加困难;
数据一致性仍然靠原生半同步复制保证，仍然存在数据不一致的风险;
可能因为网络分区发生脑裂现象;
2.3.2. zookeeper+proxy
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：
较好的保证了整个系统的高可用性，包括proxy、MySQL;
扩展性较好，可以扩展为大规模集群;
缺点：
数据一致性仍然依赖于原生的mysql半同步复制;
引入zk，整个系统的逻辑变得更加复杂;
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。
2.4.1. SAN共享储存
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：
两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；
很好的保证数据的强一致性；
不会因为MySQL的逻辑错误发生数据不一致的情况；
缺点：
需要考虑共享存储的高可用；
价格昂贵；
2.4.2. DRBD磁盘复制
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：
两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；
相比于SAN储存网络，价格低廉；
保证数据的强一致性；
缺点：
对io性能影响较大；
从库不提供读操作；
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：
2.5.1. MySQL cluster
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：
全部使用官方组件，不依赖于第三方软件；
可以实现数据的强一致性；
缺点：
国内使用的较少；
配置较复杂，需要使用NDB储存引擎，与MySQL常规引擎存在一定差异；
至少三节点；
2.5.2. Galera
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：
多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；
有成熟的社区，有互联网公司在大规模的使用；
自动故障转移，自动添加、剔除节点；
缺点：
需要为原生MySQL节点打wsrep补丁
只支持innodb储存引擎
至少三节点；
2.5.3. POAXS
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：
多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；
有成熟理论基础；
自动故障转移，自动添加、剔除节点；
缺点：
只支持innodb储存引擎
至少三节点；
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。
