mysql架构怎么设置,mysql怎么设计

Mysql - 架构及常用组件功能

mysql底层架构分为:

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1、client(客户端)

2、server(服务端)

client: 主要有各种plugin、jdbc等

server: 包含了连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器、存储引擎

连接器 的主要作用是与 客户端 建立联系,管理客户端的连接、会话、权限验证等。

查询缓存 的作用是,在sql通过连接器之后到达服务端之后,如果sql是sel开头的语句,那么先在 查询缓存 中获取命中结果,如果有命中结果则直接返回结果。没有结果那么sql会通往 分析器 。

分析器 拿到sql后,会对sql进行词法、语法分析,同时创建sql Id,如果sql有错误,那么将会终止sql行为,将异常返回客户端。

优化器 的作用主要是对通过 分析器 的sql进行优化,比如进行 索引选择 、 重写查询 等,同时会创建 sql执行计划 ,可以通过 explain 指令进行查看。

执行器 拿到了经过优化器的sql,将会操作 存储引擎 ,通过调用 存储引擎 提供的读写接口,得到返回结果。

存储引擎 是sql的最终执行者,它对外提供了读写接口,本身主要作用为执行sql、存储数据、获取数据等, 存储引擎 的设计是插件形式实现的,常见了有 InnoDB 、 MyISAM 等。

未完待续......

MySQL Mycat 分布式架构

参考:

图中是两组分片,红色我们称为shard1,蓝色我们称为shard2

51 52是服务器

两个3307互为主从(双主),3309是本地3307的从库

说明:没有明确说明是只在某一个节点上做的,就是两个节点都做

两台虚拟机 db01 db02

每台创建四个mysql实例:3307 3308 3309 3310

mysql软件我们之前已完成二进制安装,直接初始化即可

我们server-id规划为:db01上是7/8/9/10,db02上是17/18/19/20

"箭头指向谁是主库"

10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307

10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307

10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307

两个分片,每个分片四个mysql节点

shard1:

Master:10.0.0.51:3307

slave1:10.0.0.51:3309

Standby Master:10.0.0.52:3307

slave2:10.0.0.52:3309

shard2:

Master:10.0.0.52:3308

slave1:10.0.0.52:3310

Standby Master:10.0.0.51:3308

slave2:10.0.0.51:3310

shard1

10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307

db02

db01

db02

10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307

db01

10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307

db02

shard2

10.0.0.52:3308 ----- 10.0.0.51:3308

db01

db02

db01

10.0.0.52:3310 ----- 10.0.0.52:3308

db02

10.0.0.51:3310 ----- 10.0.0.51:3308

db01

这个复制用户在谁上建都行

注:如果中间出现错误,在每个节点进行执行以下命令

常见方案:

360 Atlas-Sharding 360

Alibaba cobar 阿里

Mycat 开源

TDDL 淘宝

Heisenberg 百度

Oceanus 58同城

Vitess 谷歌

OneProxy

DRDS 阿里云

我们装的是openjdk,不是官方的那个

Mycat-server-xxxxx.linux.tar.gz

配置环境变量

我们mycat的命令也是在bin目录下

启动

8066就是对外提供服务的端口,9066是管理端口

连接mycat:

默认123456

db01:

我们一般先把原schema.xml备份,然后自己新写一个:

xml和html看起来差不多,xml是从下往上调用的

前三行我们不用看,直接从第四行schema开始看起:

定义了schema,然后以/schema结尾

为什么要用逻辑库?

业务透明化

此配置文件就是实现读写分离的配置

重启mycat

读写分离测试

总结:

以上案例实现了1主1从的读写分离功能,写操作落到主库,读操作落到从库.如果主库宕机,从库不能在继续提供服务了。

我们推荐这种架构

一写三读,

不设置双写的原因是:性能没提升多少,反而引起主键冲突的情况

配置文件:

之后重启:mycat restart

真正的 writehost:负责写操作的writehost

standby writeHost :和readhost一样,只提供读服务

我们此处写了两个writehost,默认使用第一个

当写节点宕机后,后面跟的readhost也不提供服务,这时候standby的writehost就提供写服务,

后面跟的readhost提供读服务

测试:

读写分离测试

对db01 3307节点进行关闭和启动,测试读写操作

结果应为另一台(52)的3307(17)是写,3309(19)是读

一旦7号节点恢复,此时因为7落后了,写节点仍是17

balance属性

负载均衡类型,目前的取值有3种:

writeType属性

负载均衡类型,目前的取值有2种:

switchType属性

-1 表示不自动切换

1 默认值,自动切换

2 基于MySQL主从同步的状态决定是否切换 ,心跳语句为 show slave status

datahost其他配置

dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"

maxCon="1000":最大的并发连接数

minCon="10" :mycat在启动之后,会在后端节点上自动开启的连接线程,长连接,好处是连接速度快,弊端是占内存

tempReadHostAvailable="1"

这个一主一从时(1个writehost,1个readhost时),可以开启这个参数,如果2个writehost,2个readhost时

heartbeatselect user()/heartbeat 监测心跳

其他参数sqlMaxLimit自动分页,必须在启用分表的情况下才生效

创建测试库和表:

我们重启mycat后连接到8066

发现跟一个库一样,实际上已经分到不同的物理硬件上了

分片:对一个"bigtable",比如说t3表

热点数据表 核心表

(1)行数非常多,800w下坡

(2)访问非常频繁

分片的目的:

(1)将大数据量进行分布存储

(2)提供均衡的访问路由

分片策略:

范围 range 800w 1-400w 400w01-800w 不适用于业务访问不均匀的情况

取模 mod (取余数) 和节点的数量进行取模

枚举 按枚举的种类分,如移动项目按省份分

哈希 hash

时间 流水

优化关联查询(否则join的表在不同分片上,效率会比单库还要低)

全局表

ER分片

案例:移动统一:先拆出边缘业务,再按地域分片,但对应用来说是统一的

vim rule.xml

tableRule name="auto-sharding-long"

rule

columnsid/columns

algorithmrang-long/algorithm

/rule

function name="rang-long"

class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"

property name="mapFile"autopartition-long.txt/property

/function

===================================

vim autopartition-long.txt

0-10=0

11-20=1

创建测试表:

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

测试:

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h 127.0.0.1 -P 8066

insert into t3(id,name) values(1,'a');

insert into t3(id,name) values(2,'b');

insert into t3(id,name) values(3,'c');

insert into t3(id,name) values(4,'d');

insert into t3(id,name) values(11,'aa');

insert into t3(id,name) values(12,'bb');

insert into t3(id,name) values(13,'cc');

insert into t3(id,name) values(14,'dd');

取余分片方式:分片键(一个列)与节点数量进行取余,得到余数,将数据写入对应节点

vim schema.xml

table name="t4" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long" /

vim rule.xml

property name="count"2/property

准备测试环境

创建测试表:

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

测试:

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066

use TESTDB

insert into t4(id,name) values(1,'a');

insert into t4(id,name) values(2,'b');

insert into t4(id,name) values(3,'c');

insert into t4(id,name) values(4,'d');

分别登录后端节点查询数据

mysql -S /data/3307/mysql.sock

use taobao

select * from t4;

mysql -S /data/3308/mysql.sock

use taobao

select * from t4;

t5 表

id name telnum

1 bj 1212

2 sh 22222

3 bj 3333

4 sh 44444

5 bj 5555

sharding-by-intfile

vim schema.xml

table name="t5" dataNode="sh1,sh2" rule="sharding-by-intfile" /

vim rule.xml

tableRule name="sharding-by-intfile"

rule columnsname/columns

algorithmhash-int/algorithm

/rule

/tableRule

function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"

property name="mapFile"partition-hash-int.txt/property

property name="type"1/property

property name="defaultNode"0/property

/function

partition-hash-int.txt 配置:

bj=0

sh=1

DEFAULT_NODE=1

columns 标识将要分片的表字段,algorithm 分片函数, 其中分片函数配置中,mapFile标识配置文件名称

准备测试环境

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.51 -P8066

use TESTDB

insert into t5(id,name) values(1,'bj');

insert into t5(id,name) values(2,'sh');

insert into t5(id,name) values(3,'bj');

insert into t5(id,name) values(4,'sh');

insert into t5(id,name) values(5,'tj');

a b c d

join

t

select t1.name ,t.x from t1

join t

select t2.name ,t.x from t2

join t

select t3.name ,t.x from t3

join t

使用场景:

如果你的业务中有些数据类似于数据字典,比如配置文件的配置,

常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表,这些表往往不是特别大,

而且大部分的业务场景都会用到,那么这种表适合于Mycat全局表,无须对数据进行切分,

要在所有的分片上保存一份数据即可,Mycat 在Join操作中,业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join,

避免跨库Join,在进行数据插入操作时,mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行,在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。

vim schema.xml

table name="t_area" primaryKey="id" type="global" dataNode="sh1,sh2" /

后端数据准备

mysql -S /data/3307/mysql.sock

use taobao

create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);

mysql -S /data/3308/mysql.sock

use taobao

create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);

重启mycat

mycat restart

测试:

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066

use TESTDB

insert into t_area(id,name) values(1,'a');

insert into t_area(id,name) values(2,'b');

insert into t_area(id,name) values(3,'c');

insert into t_area(id,name) values(4,'d');

A

join

B

为了防止跨分片join,可以使用E-R模式

A join B

on a.xx=b.yy

join C

on A.id=C.id

table name="A" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long"

childTable name="B" joinKey="yy" parentKey="xx" /

/table

MySQL如何实现高可用?

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:

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:

缺点:

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:

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。

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:

缺点:

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:

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:

缺点:

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:

缺点:

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。

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:

缺点:

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:

缺点:

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:

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:

缺点:

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:

缺点:

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:

缺点:

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。

分布式解决方案 tidb

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mysql主从架构如何保

有两种方法,一种方法使用mysql的check table和repair table 的sql语句,另一种方法是使用MySQL提供的多个myisamchk, isamchk数据检测恢复工具。前者使用起来比较简便。推荐使用。

1. check table 和 repair table

登陆mysql 终端:

mysql -uxxxxx -p dbname

check table tabTest;

如果出现的结果说Status是OK,则不用修复,如果有Error,可以用:

repair table tabTest;

进行修复,修复之后可以在用check table命令来进行检查。在新版本的phpMyAdmin里面也可以使用check/repair的功能。

2. myisamchk, isamchk

其中myisamchk适用于MYISAM类型的数据表,而isamchk适用于ISAM类型的数据表。这两条命令的主要参数相同,一般新的系统都使用MYISAM作为缺省的数据表类型,这里以myisamchk为例子进行说明。当发现某个数据表出现问题时可以使用:

myisamchk tablename.MYI

进行检测,如果需要修复的话,可以使用:

myisamchk -of tablename.MYI

关于myisamchk的详细参数说明,可以参见它的使用帮助。需要注意的时在进行修改时必须确保MySQL服务器没有访问这个数据表,保险的情况下是最好在进行检测时把MySQL服务器Shutdown掉。

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另外可以把下面的命令放在你的rc.local里面启动MySQL服务器前:

[ -x /tmp/mysql.sock ] /pathtochk/myisamchk -of /DATA_DIR/*/*.MYI

其中的/tmp/mysql.sock是MySQL监听的Sock文件位置,对于使用RPM安装的用户应该是/var/lib/mysql/mysql.sock,对于使用源码安装则是/tmp/mysql.sock可以根据自己的实际情况进行变更,而pathtochk则是myisamchk所在的位置,DATA_DIR是你的MySQL数据库存放的位置。

需要注意的时,如果你打算把这条命令放在你的rc.local里面,必须确认在执行这条指令时MySQL服务器必须没有启动!检测修复所有数据库(表)


本文题目:mysql架构怎么设置,mysql怎么设计
文章位置:http://scyanting.com/article/dscsded.html