高可用性的背景是因为数据库系统作为应用的核心基础设施，一旦发生故障将会对整个应用系统造成严重影响甚至导致系统瘫痪，因此保证数据库系统高可用性对于确保应用系统的稳定运行至关重要。
MySQL 官方提供了多种高可用部署方案，从最基础的主从复制到组复制再到 InnoDB Cluster 等等。本篇文章以 MySQL 8.0 版本为准，介绍下不同高可用方案架构原理及使用场景。
数据库是企业核心业务运行的重要组成部分，数据是企业的生命线，如果数据库出现宕机、数据丢失或不可用等问题，将会对企业的生产、营销和决策产生难以预估的影响，因此，一套高可用的数据库架构对于企业来说至关重要，可以最大化保证业务稳定性和数据可靠性。腾讯云MySQL推出全场景高可用性架构（All-Scenario High Availability Architecture，AS-HAA），用户可根据实际业务需求、业务类型自行配置。
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结：
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时，MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性，可以采用MySQL的分布式架构。
MySQL 高可用方案之 MMM（Multi-Master Replication Manager）是一种常用的解决方案，用于实现 MySQL 数据库的高可用性和负载均衡。
在 2023 年 10 月 21 日，MySQL 5.7将达到其生命周期的终点（EOL,End of Life）。这意味着Oracle将不再为MySQL 5.7提供官方更新、错误修复或安全补丁。
总体来说，Oracle数据库在性能、可靠性和数据安全方面具有出色的表现，但在运维复杂性方面较高。MySQL数据库在易用性和可扩展性方面较为突出，适合中小型企业和简单应用场景。PostgreSQL数据库在数据完整性和高可用性方面表现出色，同时具备较好的扩展性和灵活性，但可能对初学者有一定的学习曲线。因此，在选择数据库解决方案时，需要根据具体的业务需求、技术要求和运维资源进行综合考虑。
CAP是分布式系统的重要理论，在大型分布式系统中一致性（Consistency），高可用性（High-Availability），分区可容忍性（Partition-tolerance）是设计者都希望能同时达到的，但是根据CAP理论一个系统最多能实现3中其2。本文不去探讨CAP理论的结论的正确性，而是去试图概述这三个特性是什么。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 高可用是数据库永恒的话题，高可用方案也是最受数据库爱好者关注的重点技术之一。 在MySQL二十多年的发展历程中，针对MySQL的高可用方案百花齐放，各具特色，这也是这款开源数据库最能让人着迷的地方。例如，早些年著名的MMM、MHA等等。 随着MySQL官方的不断发力，在基于MySQL复制的基础上，推出了一系列的高可用方案，例如，主从半同步复制、InnoDB ReplicaSet、组复制（MGR）、InnoDB Cluster，及目前最新的InnoDB
随着互联网的发展,网站业务量越来越大,对系统可用性和性能提出了更高的要求。一次系统故障可能会造成巨大的经济损失和负面影响。因此,数据库高可用性成为一个非常重要的话题。
这篇文章将详细地介绍MySQL的高可用解决方案—— MySQL InnoDB Cluster。
实现业务连续性的技术手段通常包括高可用性和灾备恢复两种，所以本文讲述的是在腾讯云上实现业务连续性的解决方案。
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署，但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构，总结来说一共有好多种，今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。本文将说明各种高可用架构以及适用场景。
数据是当今Web，移动，社交，企业和云应用程序的流行货币。确保数据始终可用是任何组织的头等大事。几分钟的停机时间可能会导致收入和声誉严重损失。
对于数据实时性要求不是特别严格的应用，只需要通过廉价的 pc server 来扩展 Slave 的数量，将读压力分散到多台 Slave 的机器上面，即可通过分散单台数据库服务器的读压力来解决数据库端的读性能瓶颈，毕竟在大多数数据库应用系统中的读压力还是要比写压力大很多。这在很大程度上解决了目前很多中小型网站的数据库压力瓶颈问题，甚至有些大型网站也在使用类似方案解决数据库瓶颈。
其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？
之前的文章中，我们针对Innodb Replicaset进行了介绍，它是MySQL中的一种高可用方案，它的硬伤是不能实现自主的故障自愈。今天我们来看另外一种功能更加健全的高可用方案，Innodb Cluster。
在当今技术快速发展的背景下，高可用性（HA）系统已成为企业IT架构中不可或缺的一部分。作为一名软件开发人员，我们必须深入理解这些系统的工作原理，以确保业务的持续运行和数据的安全性。本文将重点介绍基于Keepalived的HA系统，特别是其在MySQL和RabbitMQ中间件中的应用。
两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点；
我们之前了解了复制、扩展性，接下来就让我们来了解可用性。归根到底，高可用性就意味着 "更少的宕机时间"。
Induction是一款用于理解数据关系的开源管理工具，它可用来探索行/列，运行查询和数据可视化等方面。该工具支持多种数据库，包括PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis以及MongoDB。此外，Induction还可以通过编写添加其他新的适配器。
MySQL的replica_skip_errors参数允许用户指定要在复制过程中跳过的错误类型。当出现指定错误时，从服务器不会停止复制，而是跳过错误继续复制。这个参数的目的是增加系统的可用性，尽管可能会以数据一致性为代价。
在多个MySQL实例之间进行数据同步和复制是一项关键的任务，它可以确保数据的一致性和可靠性。下面将详细介绍如何实现MySQL实例之间的数据同步和复制。
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时，用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
在如今移动互联网、互联网+、大数据的时代，各类的互联网网站、平台异常突起，如同雨后春笋，有种“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”感觉。
MySQL是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一。本文将深入探讨MySQL数据库的进阶实战，重点关注性能优化、高可用性和安全性方面的最佳实践。通过详细的代码示例和技术解析，读者将获得有关如何更好地配置、管理和保护MySQL数据库的知识。
如今是数据驱动时代，数据库作为企业的核心资产之一，其安全性和稳定性显得尤为重要。然而，面对复杂多变的业务场景和不断演变的技术挑战，如何把握现有数据库架构可承受故障的故障级别、发生故障后的高可用性方案是否有效，成为了许多数据库用户关注的焦点，也是腾讯云MySQL在服务众多重保用户时思考的问题。
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。
场景描述 不知道你有没有使用过知乎？用过的肯定知道它的用途，这里不过多的说了。 可以自己自行的去看看即可。 知乎，在古典中文中意为“你知道吗?”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用
MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它在许多应用程序中扮演着关键角色。然而，随着数据量和访问量的增加，需要采取进一步的措施来优化性能、提高安全性以及实现高可用性。本文将深入探讨如何在MySQL数据库中进行进阶实战，以满足这些需求。
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案，我们希望提前告知您这是一项复杂的任务，但并非不可能实现。
【编者按】本文从OpenStack架构入手，剖析了IaaS的云平台最核心的主要是这三部分：计算、网络、存储，作者指出OpenStack这样一个复杂系统，高可用更涉及到多个层面，只要有一个层面做不到高可用，那么整个OpenStack都没法高可用，随后他从基础服务Mysql和RabbitMQ，Nova、Neutron、Cinder接入与控制服务，网络服务三块探讨了OpenStack各层次的HA设计。 以下为原文： 一、OpenStack架构与HA分析 OpenStack实际上是由众多服务组合而成，它们之间的关联
由于网络存储的快速发展，网络冗余技术被不断提升，提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性，网络高可用性与网络高可靠性是有区别的，网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余，达到高可用的目的。 比如冗余的交换机，冗余的路由器等
MySQL InnoDB Cluster 是一个完整的高可用解决方案，它集成了MySQL Group Replication、MySQL Router和MySQL Shell，以提供高可用性、可伸缩性和可管理性。Group Replication是InnoDB Cluster的核心组件，它利用Paxos算法的变体来实现分布式一致性。下面我们将通过InnoDB Cluster的实现案例来探讨在两个成员的情况下Paxos算法如何帮助实现一致性：
答: • 支持 SQL 92 标准； • 支持 Mysql 集群，可以作为 Proxy 使用； • 支持 JDBC 连接多数据库； • 支持 NoSQL 数据库； • 支持 galera for mysql 集群，percona-cluster 或者 mariadb cluster，提供高可用性数据分片集群； • 自动故障切换，高可用性； • 支持读写分离，支持 Mysql 双主多从，以及一主多从的模式； • 支持全局表，数据自动分片到多个节点，用于高效表关联查询； • 支持独有的基于 E-R 关系的分片策略，实现了高效的表关联查询； • 支持一致性 Hash 分片，有效解决分片扩容难题； • 多平台支持，部署和实施简单； • 支持 Catelet 开发，类似数据库存储过程，用于跨分片复杂 SQL 的人工智能编码实现，143 行 Demo 完成跨分片的两个表的 JION 查询； • 支持 NIO 与 AIO 两种网络通信机制，Windows 下建议 AIO，Linux 下目前建议 NIO； • 支持 Mysql 存储过程调用； • 以插件方式支持 SQL 拦截和改写； • 支持自增长主键、支持 Oracle 的 Sequence 机制。
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即一致性，访问所有的节点得到的数据应该是一样的。注意，这里的一致性指的是强一致性，也就是数据更新完，访问任何节点看到的数据完全一致，要和弱一致性，最终一致性区分开来。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
分库分表是一种常见的解决数据库性能瓶颈的方法。通过将大表拆分成小表，将数据分散到多个数据库或服务器上，可以提高查询性能、减少锁的竞争、提高系统的并发处理能力。常见的分库分表策略包括水平拆分和垂直拆分。水平拆分是按照某个字段的值将数据分散到不同的表或数据库中，而垂直拆分是将一个表中的字段拆分到不同的表或数据库中。
TenDB Cluster 是腾讯游戏 CROS DBA 团队提供的 MySQL 分布式关系型数据库解决方案。主要特点包括：透明分库分表、高可用的 MySQL 集群服务，透明及在线的扩容及缩容；使得开发者可以仅专注于业务逻辑的开发及运营，无需编写数据分片逻辑。在海量用户并发情况下，也无须关心存储层的负载压力。
高可用性架构可确保系统的运行性能并避免计划外停机和中断，在本文中，我们将讨论高可用性为何如此重要、如何衡量它以及最佳实践。
GitHub - tencent-wechat/phxsql: A high availability MySQL cluster that guarantees data consistency between a master and slaves.
最近梳理了之前学习的架构设计相关的一些课程学习总结，将其整理成了一个大纲脑图，以每篇5分钟系列展现出来，希望对你有所帮助。
MySQL 的二进制日志（Binary Log），通常简称为 binlog，是一种记录数据库中发生的更改的日志文件。它记录了对数据库进行的 INSERT、UPDATE 和 DELETE 等数据更改操作，以及数据库结构的更改（例如，ALTER TABLE）。这些日志文件对于数据恢复、数据复制和数据库的高可用性非常重要。以下是关于 MySQL binlog 的详细介绍：
服务和数据的高可用性本质上是靠“复制”来解决的，比如服务通过集群部署多台机器来完成，数据通过冗余的多副本机制来完成。对于服务来说，只需要部署多个实例即可，特别是无状态服务，常见的微服务(dubbo/spring cloud)几乎都是通过集群部署对外提供服务能力，更进一步的还可使用k8s+docker技术自动管理服务的副本容量；对于数据来说，需要通过数据复制来保证数据节点的一致性，由于数据是有状态的，因此实现难度较服务复制成本要高。
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