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。
在以前,数据库的集群配置一直很难,难点在于MySQL主从结构的高可用和读写分离。万幸的是,Galera/GR的出现,让整个集群的配置都极大程度地简化了。
我们的项目采用了读写分离的方案:查询和更新的业务走主库,统计相关的功能走从库,从而减少主库的压力。原理如下图所示:
MySQL复制是一个非常简单而有方便进行架构扩展的功能,可以说是运维必备,我们通过对主从进行不同的组合,可以满足我们相应的需求。 分享目录: 一主一从,高可用 一主一从,读写分离 一主多从,读写分离
一个女人自朋友圈写道:我家老公昨天和别人家的老婆出去旅游,迄今未归,我则被别人家的老公折腾了一天,好累哦!
上语文课,不小心睡着了,坐在边上的同桌突然叫醒了我,并小声说道:“读课文第三段”。我立马起身大声读了起来。正在黑板写字的老师吓了一跳,老师郁闷的看着我,问道:“同学有什么问题吗?”,我貌似知道了什么,蛋定的说了一句:“这段写的真好!我给大伙念念!”,老师还较真了:“你说说看,好在哪里?”,顿时我就无语了,脸黑着望向了同桌了,心想着:“这是个畜生啊!”
为了保证数据库的高可用,为了保证性能的扩展,绝大部分公司又会使用主从同步,读写分离的MySQL集群架构。
RD:单库数据量太大,数据库扛不住了,我要申请一个数据库从库,读写分离。 DBA:数据量多少? RD:5000w左右。 DBA:读写吞吐量呢? RD:读QPS约200,写QPS约30左右。 上周在公司
新年快乐 前言 高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用。对于一个系统而言,可能包含很多模块,比如前端应用,缓存,数据库,搜索,消息队列等,每个模块都需要做到高可用,才能保证整个系统的高可用。对于数据库服务而言,高可用可能更复杂,对用户的服务可用,不仅仅是能访问,还需要有正确性保证,因此数据库的高可用方案是一直以来的讨论热点,今天就各种的高可用方案,谈一下个人的一些看法,如有错误,还请指正!! MySQL 主从架构 此种架构,一般初创企业比较常用,也便于后面步步的扩展
基于MySQL Router可以实现高可用,读写分离,负载均衡之类的,MySQL Router可以说是非常轻量级的一个中间件了。 看了一下MySQL Router的原理,其实并不复杂,原理也并不难理解,其实就是一个类似于VIP的代理功能,其中一个MySQL Router有两个端口号,分别是对读和写的转发。 至于选择哪个端口号,需要在申请连接的时候自定义选择,换句话说就是在生成连接字符串的时候,要指明是读操作还是写操作,然后由MySQL Router转发到具体的服务器上。
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
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。
前言 高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用。对于一个系统而言,可能包含很多模块,比如前端应用,缓存,数据库,搜索,消息队列等,每个模块都需要做到高可用,才能保证整个系统的高可用。对于数据库服务而言,高可用可能更复杂,对用户的服务可用,不仅仅是能访问,还需要有正确性保证,因此数据库的高可用方案是一直以来的讨论热点,今天就各种的高可用方案,谈一下个人的一些看法,如有错误,还请指正!! MySQL主从架构 此种架构,一般初创企业比较常用,也便于后面步步的扩展 📷 此架构
大型网站为了解决大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题。
MySQL的主从复制和读写分离两者有着紧密的联系,首先要部署主从复制,只有主从复制完成了才能在此基础上进行数据的读写分离;
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。
作者简介:王龙,招商银行数据中心MySQL资深架构师,将MySQL引入招商银行,并从无到有建设MySQL生态,解决了MySQL在银行领域使用的诸多问题。
mysql作为互联网公司都会用到的数据库,如果在使用过程中出现性能问题,会采用mysql的横向扩展,使用主从复制来提高读性能,要是解决写入问题,需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用,需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
主要介绍:复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力,特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库, 使用LVS,haproxy
读写分离,作为一种常用的数据库访问优化手段,得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度,阐述这一技术的整体现状。
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。
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。
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。
MMM即Multi-Master Replication Manager for MySQL:mysql多主复制管理器,基于perl实现,关于mysql主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件(在任何时候只有一个节点可以被写入)。
随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
为了减轻每台MySQL主机的访问压力,还可以对MySQL进行读写分离,实际上,主从复制和读写分离一般就是联合使用的。
主要介绍:复制功能介绍,mysql二进制日志,mysql复制拓扑,高可用框架,单点故障,读写分离和负载均衡
本文包含数据库架构原则、常见的四种架构方案、两种一致性解决方案、以及作者个人的一些见解。
题记: 文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
郜德光,携程技术保障中心高级数据库经理,负责数据库相关的运维工作,参与了SQL Server和MySQL的高可用以及数据库容灾建设。喜欢钻研技术,对数据相关的技术一直保持着浓厚的兴趣。
墨墨导读:MySQL如何实现高性能?以下内容是结合其他技术同仁的总结和自我实践整理的20个开源数据库设计原则,分享至此,希望对大家有帮助。
MySQL Fabric具有分片功能,在同一个分片内又可以含有多个数据库,并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库,部署成本较高,另外需要应用端来适配改造。
image.png Amoeba是一个开源项目,致力于MySQL的分布式数据库前端代理层,它主要在应用层访问MySQL的时候充当SQL路由器功能,具有负载均衡、高可用性、SQL过滤、读写分离等功能,通
集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源,这些单个的计算机系统就是集群的节点(node)。集群提供了以下关键的特性。
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下,本文利用 Sysbench 性能测试工具,调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力,并最终提高应用系统 QPS。
最近一个群里面有人问问题,关于MYSQL中间件怎么选型的问题,以及怎么读写问题的问题。我当时嘴比较欠,就说了几句。后面想想当时说的有不少有漏洞,所以写一篇文章,为中间件,或者说数据库的中间件来 平反。
根据云厂商Benchmark结果,4核8G机器运行 MySQL 5.7 时,可支撑TPS 500,QPS 10000。 但随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
你可以把它看做是一个监控MySQL的工具,当master挂了之后,起一个slave作为master,另外一台slave重新作为新master的备库;
组建MySQL集群的几种方案 LVS+Keepalived+MySQL(有脑裂问题?但似乎很多人推荐这个) DRBD+Heartbeat+MySQL(有一台机器空余?Heartbeat切换时间较长?有脑裂问题?) MySQL Proxy(不够成熟与稳定?使用了Lua?是不是用了他做分表则可以不用更改客户端逻辑?) MySQL Cluster (社区版不支持INNODB引擎?商用案例不足?) MySQL + MHA (如果配上异步复制,似乎是不错的选择,又和问题?) MySQL + MMM (似乎反映有很多问
随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程,颇有收获,总结一下。
MySQL在达到一定数据量(我的经验是3T、单表1亿)时,复杂查询会有明显的延迟。继续分库分表,会严重增加业务复杂性,尤其对很多非互联网产品来说,急需一个分布式存储。
在某些场景下,例如淘宝京东这样海量的数据,高访问量的场景,无疑对数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。
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