MySQL 组复制

最早的数据库都是单机的，其最大的痛点是啥？

无法线性扩展。
磁盘能力无法线性扩展，内存能力无法线性扩展，计算能力无法线性扩展。
如今，喜欢创造概念的架构师们，把这种架构称为“Shared Everything”架构。
MySQL组复制 - 图1
如上图所示，DISK/MEM/CPU 都耦合在一个DBMS进程内，必须部署在一台服务器上，完全处于竞争态，无法线性扩展，并行处理较差。
数据库单机部署，就是典型的“Shared Everything”架构。

如何来提升系统的并行能力呢？

最容易想到的，就是把无状态的逻辑计算部分，从DBMS进程内拆分出来，做成可扩展的微服务集群，实现“计算与存储分离”。
MySQL组复制 - 图2
如上图所示：
（1）CPU逻辑计算拆分出了独立的进程，可以集群部署，能够线程扩展；
（2）DISK/MEM 仍耦合在一个进程内，仍处于竞争态，无法线性扩展；
Oracle Rac，就是典型的“Shared Disk”架构，核心思路是“计算与存储分离”。

存储部分磁盘IO仍有集中的资源竞争，还有没有进一步的优化空间呢？

最容易想到的，就是把数据打散，分布到不同的数据库实例上，每部分数据享有单独的资源。
MySQL组复制 - 图3
如上图所示：
（1）把整体数据存储分为了N份，每份之间没有交集；
（2）每份数据的 DISK/MEM/CPU 都在一个DBMS进程内，部署在一台服务器上；
（3）每份数据的资源之间的没有竞争；
没错，这就是“水平切分”，它是典型的”Shared Nothing”架构。
对 Shared Everything/Disk/Nothing 这些高大上的名词。

水平切分存在什么问题呢？

水平切分虽然是一种可扩展架构，能够实现线性扩展资源，但它会使得调用方失去数据的全局视野，使得调用方能力受限：
（1）无法实现全局JOIN；
（2）无法实现全局排序；
（3）无法支持集函数；
（4）原访问一次DBMS的操作，需要调用多次；
（5）…
并把一些原本属于DBMS职责的工作，转嫁到调用方。

如何解决“线性扩展能力”，同时又解决“失去全局视野”与“调用方能力受限”的问题呢？

最容易想到的方案是，数据库主从集群，每份数据都进行复制，每个实例都独享 DISK/MEM/CPU 资源，避免实例之间的资源竞争。
MySQL组复制 - 图4
如上图所示：
（1）把整体数据存储分复制了N份，每份之间数据都一样；
（2）每份数据的 DISK/MEM/CPU 都在一个DBMS进程内，部署在一台服务器上；
（3）每份数据的资源之间的没有竞争；
理想很丰满，现实很骨干，思路没问题，但实际执行“复制”的过程中，会碰到一些问题。
以MySQL为例，有3种常见的复制方式：
（1）异步复制；
（2）半同步复制；
（3）组复制；

第一种，异步复制（Asynchronous Replication）

又叫主从复制（Primary-Secondary Replication），是互联网公司用的最多的数据复制与数据库集群化方法，它的思路是，从库执行串行化后的主库事务。
MySQL组复制 - 图5
其核心原理如上图所示：

（1）第一条时间线：主库时间线；

  • 主库执行事务
    - 主库事务串行化binlog
    - binlog同步给从库
    - 主库事务提交完成

    （2）第二条/第三条时间线：从库时间线；

  • 收到relay log
    - 执行和主库一样的事务
    - 生成自己的binlog（还可以继续二级从库）
    - 从库事务提交完成
    从这个时间线可以看到：
    （1）主库事务提交；
    （2）从库事务执行；
    是并行执行的，主库并不能保证从库的事务一定执行成功，甚至不能保证从库一定收到相关的请求，这也是其称作“异步复制”的原因。

    第二种，半同步复制（Semi-synchronous Replication）

    为了解决异步复制中“不能保证从库一定收到请求”等问题，对异步复制做了升级。
    MySQL组复制 - 图6
    其核心原理如上图所示：

    （1）第一条时间线：主库时间线；

  • 主库执行事务
    - 主库事务串行化binlog
    - binlog同步给从库
    - 等从库确认收到请求，主库事务才提交完成

    （2）第二条/第三条时间线：从库时间线；

  • 收到relay log
    - 执行和主库一样的事务，并给主库一个确认
    - 生成自己的binlog（还可以继续二级从库）
    - 从库事务提交完成
    从这个时间线可以看到：
    （1）主库收到从库的ACK，才会提交；
    （2）从库收到请求后，事务提交前，会给主库一个ACK；
    半同步复制存在什么问题呢？
    （1）主库的性能，会受到较大的影响，事务提交之前，中间至少要等待2个主从之间的网络TTL；
    （2）从库仍然有延时，主从之间数据仍然不一致；
    （3）主从角色有差异，主节点仍然是单点；
    大数据量，高并发量的互联网业务，一般不使用“半同步复制”，更多的公司仍然使用“异步复制”的模式。
    最后是MySQL5.7里，新提出的MySQL组复制。

    第三种，组复制（MySQL Group Replication，MGR）

    MGR有一些帅气的能力：
    （1）解决了单点写入的问题，一个分组内的所有节点都能够写入；
    （2）最终一致性，缓解了一致性问题，可以认为大部分实例的数据都是最新的；
    （3）高可用，系统故障时（即使是脑裂），系统依然可用；
    MySQL组复制 - 图7
    如上图所示：
    （1）首先，分组内的MySQL实例不再是“主从”关系，而是对等的“成员”关系，故每个节点都可以写入；
    （2）其次，增加了一个协商共识的认证（certify）环节，多数节点达成一致的事务才能提交；
    画外音：Garela也是此类机制。
    和MySQL传统的复制不同，MGR的核心是分布式共识算法，类似于Paxos。

    三类常见数据库架构

    Shared Everything：数据库单机系统，资源竞争；
    Shared Disk：Oracle Rac，计算与存储分离；
    Shared Nothing：水平切分，复制集群，资源完全隔离；

    三类常见复制方式

    异步复制：传统主从，互联网公司最常用；
    半同步复制：从库确认，主库才提交；
    组复制：MySQL 5.7的新功能，核心在于分布式共识算法；