一、MySQL的主从架构

1、master配置

(1)开启binlog;

(2)创建复制账号:创建账号;授权;刷新权限;

(3)在 Master 的数据库执行 show master status,查看主服务器二进制日志状态及位置号:

MySQL的主从架构_同步复制

2、slave配置

(1)打开中继日志( relay log);

(2)设置同步的数据库;

(3)启动slave的同步master的线程;

(4)可使用SHOW SLAVE STATUS\G; 命令查看从服务器状态:

Slave_IO_Running: Yes       //IO线程正常运行    
Slave_SQL_Running: Yes      //SQL线程正常运行

MySQL的主从架构_客户端_02

二、主从复制的原理

MySQL的主从架构_mysql_03

(1)master执行了写操作后会写入到 binlog 中,通知 dump 线程去推送更新的 binlog 到 slave;

(2)slave 接收到数据之后通过 I/O 线程写入到 relay log中;

(3)slave 的 SQL 线程会从 relay log 中读取数据并执行写入到DB中;

1、主从复制的方式

(1)同步复制

  当主库执行完一个事务,所有的从库都执行了该事务才返回给客户端。因为需要等待所有从库执行完该事务才能返回,所以全同步复制的性能必然会收到严重的影响。需要有超时时间。

MySQL的主从架构_服务器_04

(2)异步复制

  MySQL默认的复制即是异步的,主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返回给客户端,并不关心从库是否已经接收并处理,这样就会有一个问题,主如果crash掉了,此时主上已经提交的事务可能并没有传到从上,如果此时,强行将从提升为主,可能导致新主上的数据不完整。

MySQL的主从架构_服务器_05

(3)半同步方式

  介于异步复制和全同步复制之间,主库在执行完客户端提交的事务后不是立刻返回给客户端,而是等待至少一个从库接收到并写到relay log中才返回给客户端。相对于异步复制,半同步复制提高了数据的安全性,同时它也造成了一定程度的延迟,这个延迟最少是一个TCP/IP往返的时间。所以,半同步复制最好在低延时的网络中使用。

 注意:Master在给 Slave 推送了一个数据之后,默认10s之后Slave 还未给 Master 一个 ACK,则半同步方式会给降级,变为异步同步的方式

MySQL的主从架构_数据_06

 

三、高可用架构方案

1、MMM高可用方案(已经淘汰)

   MMM(Master-Master replication managerfor Mysql,Mysql主主复制管理器)是一套灵活的脚本程序,基于perl实现,用来对mysql replication进行监控和故障迁移,并能管理mysql Master-Master复制的配置(同一时间只有一个节点是可写的)

MySQL的主从架构_服务器_07

 优点

(1)高可用性,扩展性好,出现故障自动转移,对于主主同步,在同一时间只提供一台数据库写操作,保证数据的一致性。
(2)配置简单,容易操作。

缺点
(1)需要一台备份服务器,浪费资源;
(2)需要多个虚拟IP;
(3)agent可能意外终止,引起裂脑

 若当前的 master1 产生了网络抖动的情况,将会把 master2 切换为 可读可写 的方式,master1 抖动过后也是 可读可写的方式,就产生了脑裂;

2、MHA方案

  MHA服务,有两种角色, MHA Manager(管理节点)和 MHA Node(数据节点)。在MySQL故障切换过程中,MHA能做到在 0~30秒 之内自动完成数据库的故障切换操作,目前MHA主要支持一主多从的架构,要搭建MHA,要求一个复制集群中必须最少有三台数据库服务器。

MySQL的主从架构_同步复制_08

 

 MHA 也可能发生脑裂,但是可以解决;在进行主从切换的时候,选出数据最接近master的slave的作为新的 master,将 slave 切换为 master 之后,允许执行一个 shell 脚本,将原来的 master 服务关掉。

优点
(1)不需要备份服务器;
(2)不改变现有环境;
(3)操作非常简单;
(4)可以进行日志的差异修复;
(5)可以将任意slave提升为master;
缺点
(1)需要全部节点做ssh秘钥;
(2)MHA出现故障后配置文件会被修改,如果再次故障转移需要重新修改配置文件。
(3)自带的脚本还需要进一步补充完善,且用perl开发,二次开发困难。

 

四、分库分表

1、为什么需要分库分表?

 (1)读写分离;

(2)建索引,优化查询;

(3)

2、有哪些拆分方式?

横向拆分

  数据量庞大的表,拆分为结果一样的几个表;

  

纵向拆分