总结

分布式：一个业务拆分为多个子业务，部署在多个服务器上 。
集群：同一个业务，部署在多个服务器上 。

MySQL集群，把同样的数据库，部署在多台服务器上；分担mysql的压力；
如果一个库非常大的时候，可以考虑将一个库分成多个库，部署到不同的服务器上，达到分布式的效果；而且分库之后，还可以在进行集群；

本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 blog.csdn.net

集群的好处

• 高可用性：故障检测及迁移，多节点备份。
• 可伸缩性：新增数据库节点便利，方便扩容。
• 负载均衡：切换某服务访问某节点，分摊单个节点的数据库压力。

集群要考虑的风险

• 网络分裂：群集还可能由于网络故障而拆分为多个部分，每部分内的节点相互连接，但各部分之间的节点失去连接。
• 脑裂：导致数据库节点彼此独立运行的集群故障称为 “脑裂”。这种情况可能导致数据不一致，并且无法修复，例如当两个数据库节点独立更新同一表上的同一行时。

  mysql 原厂出品

  MySQL Replication

mysql 复制（MySQL Replication），是 mysql 自带的功能。

原理简介：

主从复制是通过重放 binlog 实现主库数据的异步复制。

即当主库执行了一条 sql 命令，那么在从库同样的执行一遍，从而达到主从复制的效果。

在这个过程中，master 对数据的写操作记入二进制日志文件中 (binlog)，生成一个 log dump 线程，用来给从库的 i/o 线程传 binlog。

而从库的 i/o 线程去请求主库的 binlog，并将得到的 binlog 日志写到中继日志（relaylog）中，从库的 sql 线程，会读取 relaylog 文件中的日志，并解析成具体操作，通过主从的操作一致，而达到最终数据一致。

MySQL Replication 一主多从的结构，主要目的是实现数据的多点备份（没有故障自动转移和负载均衡）。相比于单个的 mysql，一主多从的优势如下：

• 如果让后台读操作连接从数据库，让写操作连接主数据库，能起到读写分离的作用，这个时候多个从数据库可以做负载均衡。

• 可以在某个从数据库中暂时中断复制进程，来备份数据，从而不影响主数据的对外服务（如果在 master 上执行 backup，需要让 master 处于 readonly 状态，这也意味这所有的 write 请求需要阻塞）。

  优势

  就各个集群方案来说，其优势为：

• 主从复制是 mysql 自带的，无需借助第三方。

• 数据被删除，可以从 binlog 日志中恢复。
• 配置较为简单方便。

劣势

• 从库要从 binlog 获取数据并重放，这肯定与主库写入数据存在时间延迟，因此从库的数据总是要滞后主库。
• 对主库与从库之间的网络延迟要求较高，若网络延迟太高，将加重上述的滞后，造成最终数据的不一致。
• 单一的主节点挂了，将不能对外提供写服务。

MySQL fabric

mysql 织物（MySQL Fabric），是 mysql 官方提供的。

这是在 MySQL Replication 的基础上，增加了故障检测与转移，自动数据分片功能。

不过依旧是一主多从的结构，MySQL Fabirc 只有一个主节点，区别是当该主节点挂了以后，会从从节点中选择一个来当主节点。

优势

• mysql 官方提供的工具，无需第三方插件。
• 数据被删除，可以从 binlog 日志中恢复。
• 主节点挂了以后，能够自动从从节点中选择一个来当主节点，不影响持续对外提供写服务。

劣势

• 从库要从 binlog 获取数据并重放，这肯定与主库写入数据存在时间延迟，因此从库的数据总是要滞后主库。
• 对主库与从库之间的网络延迟要求较高，若网络延迟太高，将加重上述的滞后，造成最终数据的不一致。
• 2014 年 5 月推出的产品，数据库资历较浅，应用案例不多，网上各种资料相对较少。
• 事务及查询只支持在同一个分片内，事务中更新的数据不能跨分片，查询语句返回的数据也不能跨分片。
• 节点故障恢复 30 秒或更长（采用 InnoDB 存储引擎的都这样）。

MySQL Cluster

mysql 集群（MySQL Cluster）也是 mysql 官方提供的。

MySQL Cluster 是多主多从结构的

优势

• mysql 官方提供的工具，无需第三方插件。
• 高可用性优秀，99.999% 的可用性，可以自动切分数据，能跨节点冗余数据（其数据集并不是存储某个特定的 MySQL 实例上，而是被分布在多个 Data Nodes 中，即一个 table 的数据可能被分散在多个物理节点上，任何数据都会在多个 Data Nodes 上冗余备份。任何一个数据变更操作，都将在一组 Data Nodes 上同步，以保证数据的一致性）。
• 可伸缩性优秀，能自动切分数据，方便数据库的水平拓展。
• 负载均衡优秀，可同时用于读操作、写操作都都密集的应用，也可以使用 SQL 和 NOSQL 接口访问数据。
• 多个主节点，没有单点故障的问题，节点故障恢复通常小于 1 秒。

劣势

• 架构模式和原理很复杂。
• 只能使用存储引擎 NDB ，与平常使用的 InnoDB 有很多明显的差距。比如在事务（其事务隔离级别只支持 Read Committed，有不可重复读的问题），外键（虽然最新的 NDB 存储引擎已经支持外键，但性能有问题，因为外键所关联的记录可能在别的分片节点），表限制上的不同，可能会导致日常开发出现意外。
• 作为分布式的数据库系统，各个节点之间存在大量的数据通讯，比如所有访问都是需要经过超过一个节点（至少有一个 SQL Node 和一个 NDB Node）才能完成，因此对节点之间的内部互联网络带宽要求高。
• Data Node 数据会被尽量放在内存中，对内存要求大，而且重启的时候，数据节点将数据 load 到内存需要很长时间。

官方的三兄弟的区别对比如下图所示；

mysql 第三方优化

MMM

MMM 是在 MySQL Replication 的基础上，对其进行优化。

MMM（Master Replication Manager for MySQL）是双主多从结构，这是 Google 的开源项目，使用 Perl 语言来对 MySQL Replication 做扩展，提供一套支持双主故障切换和双主日常管理的脚本程序，主要用来监控 mysql 主主复制并做失败转移。

注意：这里的双主节点，虽然叫做双主复制，但是业务上同一时刻只允许对一个主进行写入，另一台备选主上提供部分读服务，以加速在主主切换时刻备选主的预热。

优势

• 自动的主主 Failover 切换，一般 3s 以内切换备机。
• 多个从节点读的负载均衡。

劣势：

• 无法完全保证数据的一致性。如主 1 挂了，MMM monitor 已经切换到主 2 上来了，而若此时双主复制中，主 2 数据落后于主 1（即还未完全复制完毕），那么此时的主 2 已经成为主节点，对外提供写服务，从而导致数据不一。
• 由于是使用虚拟 IP 浮动技术，类似 Keepalived，故 RIP（真实 IP）要和 VIP（虚拟 IP）在同一网段。如果是在不同网段也可以，需要用到虚拟路由技术。但是绝对要在同一个 IDC 机房，不可跨 IDC 机房组建集群。

MHA

MHA 是在 MySQL Replication 的基础上，对其进行优化。

MHA（Master High Availability）是多主多从结构，这是日本 DeNA 公司的 youshimaton 开发，主要提供更多的主节点，但是缺少 VIP（虚拟 IP），需要配合 keepalived 等一起使用。

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，一主二从，即一台充当 master，一台充当备用 master，另外一台充当从库。

优势

• 可以进行故障的自动检测和转移
• 具备自动数据补偿能力，在主库异常崩溃时能够最大程度的保证数据的一致性。

劣势

• MHA 架构实现读写分离，最佳实践是在应用开发设计时提前规划读写分离事宜，在使用时设置两个连接池，即读连接池与写连接池，也可以选择折中方案即引入 SQL Proxy。但无论如何都需要改动代码；
• 关于读负载均衡可以使用 F5、LVS、HAPROXY 或者 SQL Proxy 等工具，只要能实现负载均衡、故障检查及备升级为主后的读写剥离功能即可，建议使用 LVS

Galera Cluster

Galera Cluster 是由 Codership 开发的 MySQL 多主结构集群，这些主节点互为其它节点的从节点。不同于 MySQL 原生的主从异步复制，Galera 采用的是多主同步复制，并针对同步复制过程中，会大概率出现的事务冲突和死锁进行优化，就是复制不基于官方 binlog 而是 Galera 复制插件，重写了 wsrep api。

异步复制中，主库将数据更新传播给从库后立即提交事务，而不论从库是否成功读取或重放数据变化。这种情况下，在主库事务提交后的短时间内，主从库数据并不一致。

同步复制时，主库的单个更新事务需要在所有从库上同步 更新。换句话说，当主库提交事务时，集群中所有节点的数据保持一致。

对于读操作，从每个节点读取到的数据都是相同的。对于写操作，当数据写入某一节点后，集群会将其同步到其它节点。

优势

• 多主多活下，可对任一节点进行读写操作，就算某个节点挂了，也不影响其它的节点的读写，都不需要做故障切换操作，也不会中断整个集群对外提供的服务。
• 拓展性优秀，新增节点会自动拉取在线节点的数据（当有新节点加入时，集群会选择出一个 Donor Node 为新节点提供数据），最终集群所有节点数据一致，而不需要手动备份恢复。

劣势

• 能做到数据的强一致性，毫无疑问，也是以牺牲性能为代价。

依托硬件配合

不同主机的数据同步不再依赖于 MySQL 的原生复制功能，而是通过同步磁盘数据，来保证数据的一致性。

然后处理故障的方式是借助 Heartbeat，它监控和管理各个节点间连接的网络，并监控集群服务，当节点出现故障或者服务不可用时，自动在其他节点启动集群服务。

heartbeat+SAN

SAN：共享存储，主库从库用的一个存储。SAN 的概念是允许存储设施和解决器（服务器）之间建立直接的高速连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。

优势

• 保证数据的强一致性；
• 与 mysql 解耦，不会由于 mysql 的逻辑错误发生数据不一致的情况；

劣势

• SAN 价格昂贵；

heartbeat+DRDB

DRDB：这是 linux 内核板块实现的快级别的同步复制技术。通过各主机之间的网络，复制对方磁盘的内容。当客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) 的数据即可以保证实时同步。

优势

• 相比于 SAN 储存网络，价格低廉；
• 保证数据的强一致性；
• 与 mysql 解耦，不会由于 mysql 的逻辑错误发生数据不一致的情况；

劣势

• 对 io 性能影响较大；
• 从库不提供读操作；

其它

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。

优势

• 扩展性较好，可以扩展为大规模集群。

劣势

• 搭建 Zookeeper 集群，在配置一套代理，整个系统的逻辑变得更加复杂。

Paxos

分布式一致性算法，Paxos 算法处理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。