数据库复制的主要目的是在几个不同的数据库节点上保留相同数据的副本，从而提供一种数据冗余。这份冗余的数据可以提高数据查询性能，而更重要的是保证数据库的可用性。本篇文章介绍两种复制模式：单主复制与多主复制。

一、单主复制

单主复制，也称主从复制。写入主节点的数据都需要复制到从节点，即存储数据库副本的节点。当客户要写入数据库时，他们必须将请求发送给主节点，而后主节点将这些数据转换为复制日志或修改数据流发送给其所有从节点。从使用者的角度来看，从节点都是只读的。下图就是经典的主从复制架构。 这种模式是最早发展起来的复制模式，不仅被广泛应用在传统数据库中，如 PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server；它也被广泛应用在一些分布式数据库中，如 MongoDB、RethinkDB 和 Redis 等。

1、复制同步模式

复制是一个非常耗费时间而且很难预测完成情况的操作。虽然其受影响的因素众多，但一个复制操作是同步发生还是异步发生，被认为是极为重要的影响因素，可以从以下三点来分析。

  • 1、同步复制：如果由于从库已崩溃，存在网络故障或其他原因而没有响应，则主库也无法写入该数据。

  • 2、半同步复制：其中部分从库进行同步复制，而其他从库进行异步复制。也就是，如果其中一个从库同步确认，主库可以写入该数据。

  • 3、异步复制：不管从库的复制情况如何，主库可以写入该数据。而此时，如果主库失效，那么还未同步到从库的数据就会丢失。

可以看到不同的同步模式是在性能和一致性上做平衡，三种模式对应不同场景，并没有好坏差异。用户需要根据自己的业务场景来设置不同的同步模式。

2、复制延迟

如果我们想提高数据库的查询能力，最简便的方式是向数据库集群内添加足够多的从节点。这些从节点都是只读节点，故查询请求可以很好地在这些节点分散开。

但是如果使用同步复制，每次写入都需要同步所有从节点，会造成一部分从节点已经有数据，但是主节点还没写入数据。而异步复制的问题是从节点的数据可能不是最新的。

以上这些问题被称为“复制延迟”，在一般的材料中，我们会听到诸如“写后读”“读单增”等名词来解决复制延迟。但是这些概念其实是数据一致性模型的范畴。

3、复制与高可用性

高可用（High availablity）是一个 IT 术语，指系统无中断地执行其功能的能力。系统中的任何节点都可能由于各种出其不意的故障而造成计划外停机；同时为了要维护系统，我们也需要一些计划内的停机。采用主从模式的数据库，可以防止单一节点挂起导致的可用性降低的问题。

系统可用程度一般使用小数点后面多个 9 的形式，如下表所示。 一般的生产系统都会至少有两个 9 的保证，追求三个 9。想要做到 4 个 9 是非常最具有挑战的。

在主从模式下，为了支撑高可用，就需要进行故障处理。这里有两种可能的故障及其处理方案。

  • 1、从节点故障。由于每个节点都复制了从主库那里收到的数据更改日志，因此它知道在发生故障之前已处理的最后一个事务，由此可以凭借此信息从主节点或其他从节点那里恢复自己的数据。

  • 2、主节点故障。在这种情况下，需要在从节点中选择一个成为新的主节点，此过程称为故障转移，可以手动或自动触发。其典型过程为：第一步根据超时时间确定主节点离线；第二步选择新的主节点，这里注意新的主节点通常应该与旧的主节点数据最为接近；第三步是重置系统，让它成为新的主节点。

4、复制方式

为了灵活并高效地复制数据，下面介绍几种常用的复制方式。

（1）基于语句的复制

主库记录它所执行的每个写请求（一般以 SQL 语句形式保存），每个从库解析并执行该语句，就像从客户端收到该语句一样。但这种复制会有一些潜在问题，如语句使用了获取当前时间的函数，复制后会在不同数据节点上产生不同的值。

另外如自增列、触发器、存储过程和函数都可能在复制后产生意想不到的问题。但可以通过预处理规避这些问题。使用该复制方式的分布式数据库有 VoltDB、Calvin。

（2）日志（WAL）同步

WAL 是一组字节序列，其中包含对数据库的所有写操作。它的内容是一组低级操作，如向磁盘的某个页面的某个数据块写入一段二进制数据，主库通过网络将这样的数据发送给从库。

这种方法避免了上面提到的语句中部分操作复制后产生的一些副作用，但要求主从的数据库引擎完全一致，最好版本也要一致。如果要升级从库版本，那么就需要计划外停机。PostgreSQL 和 Oracle 中使用了此方法。

（3）行复制

它由一系列记录组成，这些记录描述了以行的粒度对数据库表进行的写操作。它与特定存储引擎解耦，并且第三方应用可以很容易解析其数据格式。

（4）ETL 工具

该功能一般是最灵活的方式。用户可以根据自己的业务来设计复制的范围和机制，同时在复制过程中还可以进行如过滤、转换和压缩等操作。但性能一般较低，故适合处理子数据集的场景。

二、多主复制

也称为主主复制。数据库集群内存在多个对等的主节点，它们可以同时接受写入。每个主节点同时充当主节点的从节点。

多主节点的架构模式最早来源于 DistributedSQL 这一类多数据中心，跨地域的分布式数据库。在这样的物理空间相距甚远，有多个数据中心参与的集群中，每个数据中心内都有一个主节点。而在每个数据中心的内部，却是采用常规的单主复制模式。

这么设计该类系统的目的在于以下几点。

  • 1、获得更好的写入性能：使数据可以就近写入。

  • 2、数据中心级别的高可用：每个数据中心可以独立于其他数据中心继续运行。

  • 3、更好的数据访问性能：用户可以访问到距离他最近的数据中心。

但是，此方法的最大缺点是，存在一种可能性，即两个不同的主节点同时修改相同的数据。这其实是非常危险的操作，应尽可能避免。这就需要下一讲要介绍的一致性模型，配合冲突解决机制来规避。

还有一种情况是处理客户端离线操作的一致性问题。为了提高性能，数据库客户端往往会缓存一定的写入操作，而后批量发送给服务端。这种情况非常类似于大家使用协作办公文档工具的场景。在这种情况下，每个客户端都可以被看作是具有主节点属性的本地数据库，并且多个客户端之间存在一种异步的多主节点复制的过程。这就需要数据库可以协调写操作，并处理可能的数据冲突。

典型的多主复制产品有 MySQL 的 Tungsten Replicator、PostgreSQL 的 BDR 和 Oracle 的 GoldenGate。

目前，大部分 NewSQL、DistributedSQL 的分布式数据库都支持多主复制，但是大部分是用 Paxos 或 Raft 等协议来构建复制组，保证写入线性一致或顺序一致性；同时传统数据库如 MySQL 的 MGR 方案也是使用类似的方式，可以看到该方案是多主复制的发展方向。

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