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NDB Cluster 的分布式架构剖析：数据节点、管理节点与 SQL 节点的协同工作
大家好，今天我们来深入探讨 MySQL Cluster 中 NDB 存储引擎的分布式架构。 NDB Cluster 旨在提供高可用性、高性能和可扩展性的数据库解决方案，其核心在于数据节点、管理节点和 SQL 节点之间的协同工作。 理解这些组件以及它们如何交互，对于构建和维护健壮的 NDB Cluster 至关重要。
1. NDB Cluster 架构概述
NDB Cluster 采用了一种共享无盘架构，这意味着数据存储在多个数据节点上，而不是依赖于传统的磁盘存储。 这种架构允许数据分布在多个节点上，从而提高并发性和容错能力。 NDB Cluster 的主要组件包括：
- 数据节点 (Data Nodes)： 存储实际的数据，并负责数据的复制和分片。
- 管理节点 (Management Nodes)： 负责集群的配置、监控和管理。
- SQL 节点 (SQL Nodes)： 充当客户端应用程序的接口，接收 SQL 查询并将其转发给数据节点。
下图展示了 NDB Cluster 的基本架构：
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| SQL Node 1 | | SQL Node 2 | | SQL Node N |
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| | | |
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+-----------------------------------------------------------------------+
| NDB Cluster Network |
+-----------------------------------------------------------------------+
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+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| Data Node 1 | | Data Node 2 | | Data Node M |
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| | | |
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+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| Management Node 1 | | Management Node 2 | | Management Node K |
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+2. 数据节点 (Data Nodes)
数据节点是 NDB Cluster 的核心组件，负责存储实际的数据。 每个数据节点都维护着一部分数据的副本，从而实现数据冗余和高可用性。 数据节点的主要职责包括：
- 数据存储： 以内存为主的方式存储数据，但也可能使用磁盘作为持久化存储的补充。
- 数据复制： 将数据复制到其他数据节点，以确保数据的冗余性。
- 数据分片： 将数据分割成多个片段，并将这些片段分布在不同的数据节点上，以提高并发性。
- 事务处理： 处理来自 SQL 节点的事务请求。
- 故障恢复： 在节点发生故障时，自动进行故障恢复。
2.1 数据分片 (Data Partitioning)
NDB Cluster 使用哈希分区来将数据分布在不同的数据节点上。 当一条数据插入到表中时，系统会根据主键的哈希值来确定应该将该数据存储在哪个数据节点上。 这种方法可以确保数据均匀地分布在所有数据节点上，从而避免出现热点。
2.2 数据复制 (Data Replication)
为了确保数据的冗余性，NDB Cluster 会将数据复制到多个数据节点上。 复制因子 (Replication Factor) 决定了每个数据片段有多少个副本。 例如，如果复制因子为 2，则每个数据片段都会有两个副本，分别存储在不同的数据节点上。
2.3 数据节点配置 (Data Node Configuration)
数据节点的配置信息存储在 config.ini 文件中。 以下是一个示例 config.ini 文件：
[NDBD DEFAULT]
NoOfReplicas=2
DataMemory=80M
IndexMemory=18M
# For online add of Data Nodes
#ServerId=
[NDBD]
Id=1
HostName=node1
[NDBD]
Id=2
HostName=node2
[NDBD]
Id=3
HostName=node3
[MYSQLD DEFAULT]
# Execute mysqld with --ndbcluster
[MYSQLD]
Id=50NoOfReplicas: 指定数据的副本数。DataMemory: 指定数据节点可用的数据内存大小。IndexMemory: 指定数据节点可用的索引内存大小。Id: 数据节点的唯一标识符。HostName: 数据节点的主机名。
2.4 数据节点启动 (Data Node Startup)
使用 ndbd 命令启动数据节点。 例如，在节点 1 上启动数据节点的命令如下：
ndbd --initial--initial 选项用于首次启动数据节点。
3. 管理节点 (Management Nodes)
管理节点负责集群的配置、监控和管理。 管理节点的主要职责包括：
- 集群配置： 存储集群的配置信息，例如数据节点的数量、主机名和内存大小。
- 节点管理： 监控数据节点和 SQL 节点的状态，并在节点发生故障时进行故障恢复。
- 日志记录： 记录集群的事件日志，用于诊断问题。
- 仲裁： 在集群发生脑裂 (Split-Brain) 时，进行仲裁，以确保只有一个集群实例继续运行。
3.1 管理节点配置 (Management Node Configuration)
管理节点的配置信息也存储在 config.ini 文件中。 以下是一个示例 config.ini 文件：
[NDB_MGMD DEFAULT]
DataDir=/var/lib/mysql-cluster
[NDB_MGMD]
Id=1
HostName=node1DataDir: 指定管理节点存储数据的目录。Id: 管理节点的唯一标识符。HostName: 管理节点的主机名。
3.2 管理节点启动 (Management Node Startup)
使用 ndb_mgmd 命令启动管理节点。 例如，在节点 1 上启动管理节点的命令如下：
ndb_mgmd -f /path/to/config.ini --initial-f 选项用于指定配置文件。 --initial 选项用于首次启动管理节点。
3.3 NDB 集群管理客户端 (NDB Cluster Management Client)
ndb_mgm 是 NDB 集群的管理客户端，用于连接到管理节点并执行管理任务。 以下是一些常用的 ndb_mgm 命令：
SHOW: 显示集群的状态信息。ALL REPORT MEMORY: 显示所有节点的内存使用情况。START ALL: 启动所有数据节点。STOP ALL: 停止所有数据节点。
4. SQL 节点 (SQL Nodes)
SQL 节点充当客户端应用程序的接口，接收 SQL 查询并将其转发给数据节点。 SQL 节点的主要职责包括：
- SQL 解析： 解析客户端应用程序发送的 SQL 查询。
- 查询优化： 优化 SQL 查询，以提高查询性能。
- 数据访问： 从数据节点读取数据，并将数据返回给客户端应用程序。
- 事务管理： 管理事务，确保数据的一致性。
4.1 SQL 节点配置 (SQL Node Configuration)
SQL 节点是标准的 MySQL 服务器，需要配置为使用 NDB 存储引擎。 这需要在 my.cnf 文件中进行配置。 以下是一个示例 my.cnf 文件：
[mysqld]
ndbcluster # Enable NDB cluster engine
ndb-connectstring=node1:1186 # Location of management serverndbcluster: 启用 NDB 存储引擎。ndb-connectstring: 指定管理节点的连接字符串。
4.2 SQL 节点启动 (SQL Node Startup)
使用 mysqld 命令启动 SQL 节点。 例如：
mysqld --defaults-file=/etc/my.cnf &4.3 使用 SQL 节点访问 NDB Cluster 数据
启动 SQL 节点后，可以使用标准的 MySQL 客户端连接到 SQL 节点，并访问 NDB Cluster 中的数据。 例如：
mysql -u root -p -h <sql_node_host>然后，可以创建表并插入数据：
CREATE TABLE my_table (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255)
) ENGINE=NDBCLUSTER;
INSERT INTO my_table (id, name) VALUES (1, 'John Doe');5. NDB Cluster 的事务处理
NDB Cluster 支持 ACID 事务。 当客户端应用程序提交一个事务时，SQL 节点会将事务请求转发给相关的数据节点。 数据节点会使用两阶段提交 (Two-Phase Commit) 协议来确保事务的一致性。
5.1 两阶段提交 (Two-Phase Commit)
两阶段提交协议包括两个阶段：
- 准备阶段 (Prepare Phase)： 事务协调器 (通常是 SQL 节点) 向所有参与的数据节点发送准备请求。 数据节点执行事务操作，并将结果写入到临时存储中，然后向事务协调器发送准备响应。
- 提交阶段 (Commit Phase)： 如果事务协调器收到所有数据节点的准备响应，则向所有数据节点发送提交请求。 数据节点将临时存储中的结果写入到永久存储中，然后向事务协调器发送提交响应。 如果事务协调器收到任何一个数据节点的拒绝响应，则向所有数据节点发送回滚请求。 数据节点回滚事务操作，并向事务协调器发送回滚响应。
6. 故障恢复 (Fault Tolerance)
NDB Cluster 具有很强的容错能力。 当一个数据节点发生故障时，集群会自动进行故障恢复。 故障恢复过程包括以下步骤：
- 故障检测： 管理节点会定期检查数据节点的状态。 如果一个数据节点没有响应，管理节点会认为该节点发生故障。
- 故障转移： 管理节点会将故障节点上的数据转移到其他数据节点上。
- 数据重建： 新的数据节点会从其他数据节点复制数据，以恢复数据的冗余性。
7. 代码示例：使用 Python 连接 NDB Cluster
以下是一个使用 Python 连接 NDB Cluster 的示例代码：
import mysql.connector
try:
mydb = mysql.connector.connect(
host="<sql_node_host>",
user="root",
password="<password>",
database="test"
)
mycursor = mydb.cursor()
mycursor.execute("SELECT * FROM my_table")
myresult = mycursor.fetchall()
for x in myresult:
print(x)
except mysql.connector.Error as err:
print(f"Error: {err}")
finally:
if mydb:
mycursor.close()
mydb.close()替换 <sql_node_host> 和 <password> 为实际的值。
8. NDB Cluster 的优点和缺点
优点：
- 高可用性： 数据冗余和自动故障恢复机制确保了集群的高可用性。
- 高性能： 内存存储和数据分片技术提高了查询性能。
- 可扩展性： 可以通过添加更多的数据节点来扩展集群的容量。
- ACID 事务支持： 支持 ACID 事务，确保数据的一致性。
缺点：
- 配置复杂： NDB Cluster 的配置比较复杂，需要仔细规划。
- 硬件要求高： NDB Cluster 需要大量的内存，因此硬件要求较高。
- 学习曲线陡峭： 学习 NDB Cluster 的概念和技术需要一定的时间。
9. 不同节点共同确保数据的一致性和可用性
NDB Cluster 通过数据节点的数据存储和复制、管理节点的集群管理以及 SQL 节点的查询处理，共同确保了数据的一致性和可用性。 故障恢复机制保证了在节点发生故障时，集群能够自动恢复，从而最大限度地减少停机时间。
10. 总结
本次讲座我们详细讨论了 NDB Cluster 的分布式架构，包括数据节点、管理节点和 SQL 节点。 理解每个组件的作用以及它们如何协同工作，对于构建和维护健壮的 NDB Cluster 至关重要。 掌握这些知识，能够更好的利用 NDB Cluster 解决实际问题。