数据库高可用架构设计，看这篇就够了！！！

数据库高可用架构设计，看这篇就够了！！！

又赶上一年一度的金九银十的日子，这段期间的招聘岗位相对前几个月会多些，如果在目前公司没有进步、没有前途时，这段时间可以准备一下，去外面看看机会。不过在外面找工作时，可以提前在网上看看招聘信息，看看自己是否达到公司要求。如果多看下高薪资的技术人员招聘要求时，就会发现对三高都有一定的要求，比如下面一家公司的要求就对高并发、高负载和高可用性系统设计要有开发经验。

现实是我们大部分的公司都很少会遇到三高的场景，即很少有这方面的设计开发经验，不过我们可以提前学习三高的方案，尽量把这些方案用在工作上，即使在工作中用不到，那么在面试中也会有好处或者对以后的工作也会起到一定的帮助。这篇文章我就来和大家聊一聊，我在工作中用到的数据库高可用方案，以及采用这些方案所遇到的问题，希望这些心得可以帮助到你。

一、 高可用背景

高可用概念

高可用（High Availability）是系统所能提供无故障服务的一种能力。简单地说就是避免因服务器宕机而造成的服务不可用。

通常来说，系统至少要达到 4 个 9（99.99%），也就是每年宕机时间不超过 52.56 分钟，否则用户体验会非常差，感觉系统不稳定。

99.99% = 1 - 52.56 / (3652460)

不过

4 个 9 宕机 52 分钟对于生产环境的影响还是比较大，但是 5 个 9 对大部分系统来说要求又太高。所以一些云服务商会提出一个

99.995% 的可用性概念，那么系统一年的不可用时长为：不可用时长 = (1 - 99.995%)36524*60 = 26.28

(分钟)，即一年最多的影响服务的时间为 26.28 分钟。

简单了解“高可用”有多么重要之后，接下来我们就来看一下，怎么设计数据库高可用架构。系统要达到高可用，一定要做好软硬件的冗余，消除单点故障（SPOF single point of failure）。冗余是高可用的基础，通常认为，系统投入硬件资源越多，冗余也就越多，系统可用性也就越高。除了做好冗余，系统还要做好故障转移（Failover）的处理。也就是在最短的时间内发现故障，然后把业务切换到冗余的资源上。在介绍高可用架构之前，我们先了解一下数据库复制的原理。

二、 数据库复制原理

数据库复制本质上就是数据同步。MySQL 数据库是基于二进制日志（binary log）进行数据增量同步，而二进制日志记录了所有对于 MySQL 数据库的修改操作。

在默认 ROW 格式二进制日志中，一条 SQL 操作影响的记录会被全部记录下来，比如一条 SQL语句更新了三行记录，在二进制日志中会记录被修改的这三条记录的前项（before image）和后项（after image）。

在有二进制日志的基础上，MySQL 数据库就可以通过数据复制技术实现数据同步了。而数据复制的本质就是把一台 MySQL 数据库上的变更同步到另一台 MySQL 数据库上，下面这张图显示了当前 MySQL 数据库的复制架构：

可以看到，在 MySQL 复制中，一台是数据库的角色是 Master（也叫 Primary），剩下的服务器角色是 Slave（也叫 Standby）：

a. Master 服务器会把数据变更产生的二进制日志通过 Dump 线程发送给 Slave 服务器；

b. Slave 服务器中的 I/O 线程负责接受二进制日志，并保存为中继日志；

c. SQL/Worker 线程负责并行执行中继日志，即在 Slave 服务器上回放 Master 产生的日志。

得益于二进制日志，MySQL 的复制相比其他数据库，如 Oracle、PostgreSQL 等，非常灵活，用户可以根据自己的需要构建所需要的复制拓扑结构，比如：

在上图中，Slave1、Slave2、Slave3

都是 Master 的从服务器，而 Slave11 是 Slave1 的从服务器，Slave1 服务器既是 Master 的从机，又是

Slave11 的主机，所以 Slave1 是个级联的从机。同理，Slave3 也是台级联的从机。

MySQL复制类型及应用选项

MySQL 复制可以分为以下几种类型：

默认的复制是异步复制，而很多新同学因为不了解 MySQL 除了异步复制还有其他复制的类型，所以错误地在业务中使用了异步复制。为了解决这个问题，我们一起详细了解一下每种复制类型，以及它们在业务中的选型，方便你在业务做正确的选型。

异步复制

在异步复制（async

replication）中，Master 不用关心 Slave 是否接收到二进制日志，所以 Master 与 Slave

没有任何的依赖关系。你可以认为 Master 和 Slave 是分别独自工作的两台服务器，数据最终会通过二进制日志达到一致。

异步复制的性能最好，因为它对数据库本身几乎没有任何开销，除非主从延迟非常大，Dump Thread 需要读取大量二进制日志文件。

如果业务对于数据一致性要求不高，当发生故障时，能容忍数据的丢失，甚至大量的丢失，推荐用异步复制，这样性能最好（比如像微博这样的业务，虽然它对性能的要求极高，但对于数据丢失，通常可以容忍）。但往往核心业务系统最关心的就是数据安全，比如监控业务、告警系统。

半同步复制

半同步复制要求 Master 事务提交过程中，至少有 N 个 Slave 接收到二进制日志，这样就能保证当 Master 发生宕机，至少有 N 台 Slave 服务器中的数据是完整的。

半同步复制并不是 MySQL 内置的功能，而是要安装半同步插件，并启用半同步复制功能，设置 N 个 Slave 接受二进制日志成功，比如：

plugin-load="rpl_semi_sync_master=semisync_master.so;rpl_semi_sync_slave=semisync_slave.so"

rpl-semi-sync-master-enabled = 1

rpl-semi-sync-slave-enabled = 1

rpl_semi_sync_master_wait_no_slave = 1

上面的配置中：

第 1 行要求数据库启动时安装半同步插件；

第 2、3 行表示分别启用半同步 Master 和半同步 Slave 插件；

第 4 行表示半同步复制过程中，提交的事务必须至少有一个 Slave 接收到二进制日志。

在半同步复制中，有损半同步复制是 MySQL 5.7 版本前的半同步复制机制，这种半同步复制在Master 发生宕机时，Slave 会丢失最后一批提交的数据，若这时 Slave 提升（Failover）为Master，可能会发生已经提交的事情不见了，发生了回滚的情况。

有损半同步复制原理如下图所示：

可以看到，有损半同步是在

Master 事务提交后，即步骤 4 后，等待 Slave 返回 ACK，表示至少有 Slave

接收到了二进制日志，如果这时二进制日志还未发送到 Slave，Master 就发生宕机，则此时 Slave 就会丢失 Master

已经提交的数据。

而 MySQL 5.7 的无损半同步复制解决了这个问题，其原理如下图所示：

从上图可以看到，无损半同步复制 WAIT ACK 发生在事务提交之前，这样即便 Slave 没有收到二进制日志，但是 Master 宕机了，由于最后一个事务还没有提交，所以本身这个数据对外也不可见，不存在丢失的问题。

所以，对于任何有数据一致性要求的业务，如电商的核心订单业务、银行、保险、证券等与资金密切相关的业务，务必使用无损半同步复制。这样数据才是安全的、有保障的、即使发生宕机，从机也有一份完整的数据。

多源复制

无论是异步复制还是半同步复制，都是 1 个 Master 对应 N 个 Slave。其实 MySQL 也支持 N 个 Master 对应 1 个 Slave，这种架构就称之为多源复制。

多源复制允许在不同 MySQL 实例上的数据同步到 1 台 MySQL 实例上，方便在 1 台 Slave 服务器上进行一些统计查询，如常见的 OLAP 业务查询。

多源复制的架构如下所示：

上图显示了订单库、库存库、供应商库，通过多源复制同步到了一台 MySQL 实例上，接着就可以通过 MySQL 8.0 提供的复杂 SQL 能力，对业务进行深度的数据分析和挖掘。

延迟复制

前面介绍的复制架构，Slave 在接收二进制日志后会尽可能快地回放日志，这样是为了避免主从之间出现延迟。而延迟复制却允许Slave 延迟回放接收到的二进制日志，为了避免主服务器上的误操作，马上又同步到了从服务器，导致数据完全丢失。

我们可以通过以下命令设置延迟复制：

CHANGE MASTER TO master_delay = 3600

这样就人为设置了 Slave 落后 Master 服务器1个小时。

延迟复制主要用于误操作防范，也在数据库的备份架构设计中非常常见，比如可以设置一个延迟一天的延迟备机，这样本质上说，用户可以有 1 份 24 小时前的快照。

那么当线上发生误操作，如 DROP TABLE、DROP DATABASE 这样灾难性的命令时，用户有一个 24 小时前的快照，数据可以快速恢复。

对金融行业来说，延迟复制是你备份设计中，必须考虑的一个架构部分。

在我们了解了数据同步的原理后，接下来我们进入常见的数据库高可用架构方案。

三、 常见的架构方案

1. 常见的架构方案

方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用

1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。

2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。

3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。

4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。

5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。

方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡

1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。

2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。

3、一致性分析：存在数据一致性问题。请看，一致性解决方案。

4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。

5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。

方案三：主从架构，一主多从，读写分离

1、高可用分析：主库单点，从库高可用。一旦主库挂了，写服务也就无法提供。

2、高性能分析：大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响整体性能。读的性能提高了，整体性能也提高了。另外，主库可以不用索引，线上从库和线下从库也可以建立不同的索引（线上从库如果有多个还是要建立相同的索引，不然得不偿失；线下从库是平时开发人员排查线上问题时查的库，可以建更多的索引）。

3、一致性分析：存在数据一致性问题。请看，一致性解决方案。

4、扩展性分析：可以通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。（带来的问题是，从库越多需要从主库拉取binlog日志的端就越多，进而影响主库的性能，并且数据同步完成的时间也会更长）

5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主库单点问题，笔者暂时没想到很好的解决方案。

注：思考一个问题，一台从库挂了会怎样？读写分离之读的负载均衡策略怎么容错？

方案四：双主+主从架构，看似完美的方案

1、高可用分析：高可用。

2、高性能分析：高性能。

3、一致性分析：存在数据一致性问题。请看，一致性解决方案 。

4、扩展性分析：可以通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。（带来的问题同方案二）

5、可落地分析：同方案二，但数据同步又多了一层，数据延迟更严重。

2. 一致性问题解决方案

第一类：主库和从库一致性解决方案

注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。

既然知道了数据不一致性产生的原因，有下面几个解决方案供参考：

1、直接忽略，如果业务允许延时存在，那么就不去管它。

2、强制读主，采用主备架构方案，读写都走主库。用缓存来扩展数据库读性能 。

有一点需要知道：如果缓存挂了，可能会产生雪崩现象，不过一般分布式缓存都是高可用的。

3、选择读主，写操作时根据库+表+业务特征生成一个key放到Cache里并设置超时时间（大于等于主从数据同步时间）。读请求时，同样的方式生成key先去查Cache，再判断是否命中。若命中，则读主库，否则读从库。代价是多了一次缓存读写，基本可以忽略。

4、半同步复制，等主从同步完成，写请求才返回。就是大家常说的“半同步复制”semi-sync。这可以利用数据库原生功能，实现比较简单。代价是写请求时延增长，吞吐量降低。

5、数据库中间件，引入开源（mycat等）或自研的数据库中间层。个人理解，思路同选择读主。数据库中间件的成本比较高，并且还多引入了一层。

第二类：DB和缓存一致性解决方案

先来看一下常用的缓存使用方式：

第一步：淘汰缓存；

第二步：写入数据库；

第三步：读取缓存？返回：读取数据库；

第四步：读取数据库后写入缓存。

注：如果按照这种方式，图一，不会产生DB和缓存不一致问题；图二，会产生DB和缓存不一致问题，即r2.read先于w3.sync执行。如果不做处理，缓存里的数据可能一直是脏数据。解决方式如下：

3. 总结

1、架构演变

1、架构演变一：方案一 -> 方案一+分库分表 -> 方案二+分库分表 -> 方案四+分库分表；

2、架构演变二：方案一 -> 方案一+分库分表 -> 方案三+分库分表 -> 方案四+分库分表；

3、架构演变三：方案一 -> 方案二 -> 方案四 -> 方案四+分库分表；

4、架构演变四：方案一 -> 方案三 -> 方案四 -> 方案四+分库分表；

2、架构实践

1、加缓存和索引是通用的提升数据库性能的方式；

2、分库分表带来的好处是巨大的，但同样也会带来一些问题。

3、不管是主备+分库分表还是主从+读写分离+分库分表，都要考虑具体的业务场景。58到家发展四年，绝大部分的数据库架构还是采用方案一和方案一+分库分表，只有极少部分用方案三+读写分离+分库分表。另外，阿里云提供的数据库云服务也都是主备方案，要想主从+读写分离需要二次架构。

4、记住一句话：不考虑业务场景的架构都是耍流氓。

四、 容灾方案

高可用用于处理各种宕机问题，而宕机可以分成服务器宕机、机房级宕机，甚至是一个城市发生宕机。

机房级宕机：机房光纤不通/被挖断，机房整体掉电（双路备用电源也不可用）；

城市级宕机：一般指整个城市的进出口网络，骨干交换机发生的故障（这种情况发生的概率很小）。

如果综合考虑的话，高可用就成了一种容灾处理机制，对应的高可用架构的评判标准就上升了。

机房内容灾：机房内某台数据库服务器不可用，切换到同机房的数据库实例，保障业务连续性；

同城容灾：机房不可用，切换到同城机房的数据库实例，保障业务连续性；

跨城容灾：单个城市机房都不可用，切换到跨城机房的数据库实例，保障业务连续性。

前面我们谈到的高可用设计，都只是机房内的容灾。也就是说，我们的主服务器和从服务器都在一个机房内，现在我们来看一下同城和跨城的容灾设计（我提醒一下，不论是机房内容灾、同城容灾，还是跨城容灾，都是基于 MySQL 的无损半同步复制，只是物理部署方式不同，解决不同的问题）。

对于同城容灾，我看到很多这样的设计：

这种设计没有考虑到机房网络的抖动。如果机房 1 和机房 2 之间的网络发生抖动，那么因为事务提交需要机房 2 中的从服务器接收日志，所以会出现事务提交被 hang 住的问题。

而机房网络抖动非常常见，所以核心业务同城容灾务要采用三园区的架构，如下图所示：

该架构称为“三园区的架构”，如果三个机房都在一个城市，则称为“ 一地三中心”，如果在相邻两个城市，那么就叫“两地三中心”。但这种同城/近城容灾，要求机房网络之间的延迟不超过 5ms。

在三园区架构中，一份数据被存放在了 3 个机房，机房之间根据半同步复制。这里将 MySQL 的半同步复制参数

rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count 设置为 1，表示只要有 1 个半同步备机接收到日志，主服务器上的事务就可以提交。

这样的设计，保证除主机房外，数据在其他机房至少一份完整的数据。

另外，即便机房 1 与机房 2 发生网络抖动，因为机房 1 与机房 3 之间的网络很好，不会影响事务在主服务器上的提交。如果机房 1 的出口交换机或光纤发生故障，那么这时高可用套件会 FAILOVER 到机房 2 或机房 3，因为至少有一份数据是完整的。

机房 2、机房 3 的数据用于保障数据一致性，但是如果要实现读写分离，或备份，还需要引入异步复制的备机节点。所以整体架构调整为：

从图中可以看到，我们加入两个异步复制的节点，用于业务实现读写分离，另外再从机房 3 的备机中，引入一个异步复制的延迟备机，用于做数据误删除操作的恢复。

当设计成类似上述的架构时，你才能认为自己的同城容灾架构是合格的！

另一个重要的点：因为机房 1 中的主服务器要向四个从服务器发送日志，这时网卡有成为瓶颈的可能，所以请务必配置万兆网卡。

在明白三园区架构后，要实现跨城容灾也就非常简单了， 只要把三个机房放在不同城市就行。但这样的设计，当主服务器发生宕机时，数据库就会切到跨城，而跨城之间的网络延迟超过了25 ms。所以，跨城容灾一般设计成“三地五中心”的架构，如下图所示：

由于有五个机房，所以 ACK 设置为 2，保证至少一份数据在两个机房有数据。这样当发生城市级故障，则城市 2 或城市 3 中，至少有一份完整的数据。

在真实的互联网业务场景中，“三地五中心”应用并不像“三园区”那样普遍。这是因为 25ms的延迟对业务的影响非常大，一般这种架构应用于读多写少的场景，比如用户中心。

另外，真实的互联网业务场景中，实现跨城容灾，一般基于同城容灾架构，然后再由业务层来保障跨城的数据一致性。

五、 兜底策略：数据核对

到目前为止，我们的高可用是基于 MySQL 的复制技术。但你有没有想过这样几个问题：

万一数据库的复制有 Bug 呢？导致最终的数据在逻辑上不一致呢？主从的数据一定一致吗？你如何判断一定一致呢？

所以，除了高可用的容灾架构设计，我们还要做一层兜底服务，用于判断数据的一致性。这里要引入数据核对，用来解决以下两方面的问题。

数据在业务逻辑上一致：这个保障业务是对的；

主从服务器之间的数据一致：这个保障从服务器的数据是安全的、可切的。

业务逻辑核对由业务的同学负责编写， 从整个业务逻辑调度看账平不平。例如“今天库存的消耗”是否等于“订单明细表中的总和”，“在途快递” + “已收快递”是否等于“已下快递总和”。总之，这是个业务逻辑，用于对账。

主从服务器之间的核对，是由数据库团队负责的。需要额外写一个主从核对服务，用于保障主从数据的一致性。这个核对不依赖复制本身，也是一种逻辑核对。思路是：将最近一段时间内主服务器上变更过的记录与从服务器核对，从逻辑上验证是否一致。其实现如图所示：

那么现在的难题是：如何判断最近一段时间内主服务器上变更过的记录？这里有两种思路：

1. 表结构设计规范中，有讲过每张表有一个 last_modify_date，用于记录每条记录的最后修改时间，按照这个条件过滤就能查出最近更新的记录，然后每条记录比较即可。
2. 核对服务扫描最近的二进制日志，筛选出最近更新过记录的表和主键，然后核对数据。这种的实现难度会更大一些，但是不要求在数据库上进行查询。

如果在核对过程中，记录又在主上发生了变化，但是还没有同步到从机，我们可以加入复核逻辑，按理来说多复核几次，主从数据应该就一致了。如果复核多次不一致，那么大概率，主从数据就已经是不一致的了。

核对服务的逻辑比较简单，但是要实现线上业务的数据核对，开发上还是有一些挑战，但这不就是我们 DBA 的价值所在吗？

总结

小编总结了数据库高可用的架构设计，内容非常干货，建议你反复阅读，其中涉及的内容在原理上并不复杂，但在实现细节上需要不断打磨，欢迎你在后续的架构设计过程中与我交流，总结来说：

1. 核心业务复制务必为无损半同步复制；

2. 同城容灾使用三园区架构，一地三中心，或者两地三中心，机房见网络延迟不超过5ms；

3. 跨城容灾使用"三地五中心"，跨城机房距离超过200KM，延迟超过25ms；

4. 跨城容灾架构由于网络耗时高，因此一般仅用于读多写少的业务，例如用户中心；

5. 除了复制进行数据同步外，还需要额外的核对程序进行逻辑核对；

6. 数据库层的逻辑核对，可以使用last_modify_date字段，取出最近修改的记录。

最后，小编提出一个思考题：对于跨城容灾，有什么优化技术可以减少耗时增大带来的性能影响呢？欢迎大家留言与小编交流，一同探讨和学习。