各位朋友,晚上好!今天咱们来聊聊MySQL高可用架构里一对相爱相杀的兄弟:半同步复制和全同步复制。别看名字只差一个字,背后的原理和适用场景可是大相径庭。咱们争取用最接地气的方式,把这俩兄弟的底裤都扒了,让大家以后在架构设计时,能根据实际情况,做出最明智的选择。
一、开场白:数据一致性的执念
在分布式系统中,数据一致性永远是绕不开的话题。想象一下,你正在网上抢购限量版球鞋,眼看着就要支付成功了,突然服务器宕机了!更可怕的是,好不容易恢复了,结果发现订单信息丢失了,这搁谁身上能忍?
所以,为了保证数据的可靠性和一致性,MySQL提供了多种复制方式,其中半同步和全同步复制就是为了解决这个问题而生的。
二、半同步复制:折中之道
半同步复制(Semi-Synchronous Replication),顾名思义,它不是完全同步,而是介于异步和全同步之间的一种折中方案。
工作原理:
- 主库(Master)提交事务后,必须至少收到一个从库(Slave)的确认,才会认为事务提交成功。
- 从库接收到主库发送过来的binlog日志后,写入relay log并刷盘,然后向主库发送一个ACK确认。
- 主库收到至少一个从库的ACK后,才会向客户端返回提交成功的消息。
优点:
- 数据安全性提高: 至少保证有一个从库拥有最新的数据,降低了数据丢失的风险。
- 性能影响较小: 相比全同步复制,性能损耗较小,因为只需要等待一个从库的确认。
缺点:
- 仍然存在数据丢失的风险: 如果主库在提交事务后,还没收到任何从库的确认就宕机了,那么这部分数据仍然可能丢失。
- 存在延迟: 从库需要接收、写入relay log并发送ACK,这会引入一定的延迟。
配置示例:
首先,你需要安装并启用半同步复制插件。
在主库上执行:
INSTALL PLUGIN rpl_semi_sync_master SONAME 'rpl_semi_sync_master.so';
INSTALL PLUGIN rpl_semi_sync_slave SONAME 'rpl_semi_sync_slave.so';
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_enabled = 1;
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_timeout = 10; -- 等待从库ACK的超时时间,单位秒
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_wait_point = AFTER_COMMIT; -- 在commit之后等待
在从库上执行:
INSTALL PLUGIN rpl_semi_sync_slave SONAME 'rpl_semi_sync_slave.so';
SET GLOBAL rpl_semi_sync_slave_enabled = 1;
然后,你需要配置主从复制关系,这部分和普通的异步复制配置一样,这里就不赘述了。
注意事项:
rpl_semi_sync_master_timeout
参数非常重要,它决定了主库等待从库ACK的超时时间。如果超过这个时间,主库会降级为异步复制模式。- 至少需要一个从库启用半同步复制插件,才能保证半同步复制正常工作。
- 要确保从库的
relay_log
和relay_log_info
已经配置且有效。
代码示例:
假设我们有一个简单的订单表 orders
:
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
order_number VARCHAR(255) NOT NULL,
customer_id INT NOT NULL,
total_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
现在,我们在主库上插入一条新的订单记录:
INSERT INTO orders (order_number, customer_id, total_amount) VALUES ('ORD-20231027-001', 123, 99.99);
在半同步复制模式下,主库在提交这个事务后,会等待至少一个从库的确认。只有收到确认后,才会向客户端返回提交成功的消息。如果在超时时间内没有收到确认,主库会降级为异步复制模式,继续执行后续的事务。
三、全同步复制:强一致性的追求
全同步复制(Synchronous Replication),也称为同步复制,是一种追求极致数据一致性的方案。
工作原理:
- 主库提交事务后,必须等待所有从库都成功写入binlog日志,才会认为事务提交成功。
- 从库接收到主库发送过来的binlog日志后,写入relay log并刷盘,然后向主库发送一个ACK确认。
- 主库收到所有从库的ACK后,才会向客户端返回提交成功的消息。
优点:
- 数据安全性极高: 理论上,所有从库都拥有最新的数据,保证了数据的一致性。
- 零数据丢失: 即使主库宕机,也可以从任何一个从库恢复,不会丢失任何数据。
缺点:
- 性能影响极大: 必须等待所有从库都确认,才能提交事务,性能损耗非常严重。
- 可用性降低: 如果任何一个从库出现故障,都会导致主库无法提交事务,影响整个系统的可用性。
配置示例:
MySQL原生并不支持真正的全同步复制,但是通过一些插件或者第三方的解决方案可以实现类似的效果。例如,MySQL Group Replication (MGR) 是一个不错的选择,虽然严格来说不是全同步,但提供了非常强的最终一致性保证。
这里我们简单介绍一下MGR的配置(简化版,具体配置请参考官方文档):
-
安装并配置MGR插件:
在所有节点上安装group_replication
插件。INSTALL PLUGIN group_replication SONAME 'group_replication.so';
-
配置MySQL服务器:
在每个节点上修改my.cnf
文件,添加以下配置:plugin_load_add = group_replication.so group_replication_group_name = "my_group" group_replication_start_on_boot = ON group_replication_local_address = "node1:33061" -- 每个节点不同 group_replication_group_seeds = "node1:33061,node2:33061,node3:33061" -- 所有节点的地址 binlog_checksum = NONE -- MGR要求 binlog_format = ROW gtid_mode = ON enforce_gtid_consistency = ON master_info_repository = TABLE relay_log_info_repository = TABLE transaction_write_set_extraction = XXHASH64
-
启动第一个节点:
SET GLOBAL group_replication_bootstrap_group = ON; START GROUP_REPLICATION; SET GLOBAL group_replication_bootstrap_group = OFF;
-
启动其他节点:
START GROUP_REPLICATION;
注意事项:
- MGR对网络要求较高,需要保证节点之间的网络稳定。
- MGR的配置比较复杂,需要仔细阅读官方文档。
- MGR虽然提供了很强的一致性保证,但仍然不能完全避免脑裂等问题。
代码示例:
MGR的使用方式和普通的MySQL一样,你可以在任何一个节点上执行SQL语句。MGR会自动将数据同步到其他节点。
例如,在MGR集群中,我们在一个节点上插入一条新的用户记录:
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(255) NOT NULL,
email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE
);
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('Alice', '[email protected]');
这条记录会自动同步到MGR集群中的所有其他节点。
四、半同步 vs 全同步:选择困难症的终结者
特性 | 半同步复制 | 全同步复制 (MGR) |
---|---|---|
数据安全性 | 较高,至少保证有一个从库拥有最新数据 | 极高,所有节点都拥有最新数据 |
性能影响 | 较小,只需要等待一个从库确认 | 极大,需要等待所有节点确认 |
可用性 | 较高,主库可以降级为异步复制 | 较低,任何一个节点故障都可能影响整个集群 |
配置复杂度 | 简单 | 复杂 |
适用场景 | 对数据安全性有一定要求,但对性能要求较高的场景 | 对数据安全性要求极高,可以容忍性能损耗的场景 |
选择指南:
- 金融、支付等核心业务: 优先考虑全同步复制 (MGR) 或类似的强一致性方案,保证数据的零丢失。
- 电商、社交等非核心业务: 可以选择半同步复制,在数据安全性和性能之间取得平衡。
- 读多写少的业务: 可以考虑采用读写分离架构,主库采用半同步复制,从库提供读服务。
五、进阶话题:脑裂与仲裁
在分布式系统中,脑裂(Split-Brain)是一个常见的问题。当集群中的节点由于网络故障等原因,无法相互通信时,可能会出现多个“大脑”,各自认为自己是主节点,导致数据不一致。
脑裂的危害:
- 数据冲突:多个主节点同时写入数据,导致数据冲突。
- 数据丢失:客户端可能连接到错误的主节点,导致数据丢失。
如何避免脑裂:
- 仲裁机制: 当集群出现故障时,通过某种机制(例如投票)选出一个主节点,其他节点降级为从节点。
- fencing (隔离): 确保旧的主节点无法继续写入数据,防止数据冲突。
MySQL Group Replication (MGR) 内部就实现了仲裁机制,当集群中的节点数量超过一半时,才能选出一个主节点。这可以有效地避免脑裂问题。
六、总结:没有银弹,只有选择
今天我们一起探讨了MySQL半同步和全同步复制的原理、优缺点和适用场景。希望通过这次讲座,大家能够对这两种复制方式有更深入的了解,并在实际工作中,根据业务需求和系统架构,做出最合适的选择。
记住,没有银弹,只有选择。选择最适合自己的方案,才是王道!
最后,给大家留个思考题:
如果你的业务对数据安全性要求非常高,但是性能又不能太差,你会如何设计MySQL高可用架构?欢迎大家在评论区留言讨论!
谢谢大家!