分析 `Percona XtraDB Cluster` 的`Galera`协议：`写集`（`Write-Set`）的`同步`与`冲突`处理。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Percona XtraDB Cluster 中的 Galera 协议：写集同步与冲突处理

大家好，今天我们来深入探讨 Percona XtraDB Cluster (PXC) 中 Galera 协议的核心机制：写集 (Write-Set) 的同步与冲突处理。理解这些机制对于构建高可用、数据一致性的数据库集群至关重要。

1. Galera 协议简介

Galera 协议是一种同步复制协议，用于构建多主（Multi-Master）数据库集群。在 PXC 中，它允许所有节点同时接受读写请求，并保证数据在集群中的一致性。Galera 协议的关键概念是写集 (Write-Set)。

1.1 写集 (Write-Set) 的定义

写集本质上是数据库事务的变更集合，它包含了在事务中对数据库所做的所有修改操作，包括：

涉及修改的表名和主键 (或唯一索引)。
修改前后的数据值 (如果需要回滚)。
数据库 DDL 语句 (例如 CREATE TABLE, ALTER TABLE)。

简而言之，写集记录了事务对数据库状态的完整改变。

1.2 Galera 协议的核心流程

本地执行事务: 客户端连接到集群中的任何节点，该节点接收并执行事务。
生成写集: 执行完成后，节点生成包含事务所有变更的写集。
广播写集: 该写集被广播到集群中的所有其他节点。
并发应用写集: 其他节点并发地接收并应用该写集。
冲突检测与仲裁: 如果在应用写集时检测到冲突，Galera 协议会使用确定性仲裁机制来解决冲突，保证数据一致性。
提交或回滚: 根据冲突解决的结果，事务要么在所有节点上提交，要么在所有节点上回滚。

2. 写集同步

写集同步是 Galera 协议保证数据一致性的关键步骤。它确保所有节点都收到并应用相同的事务变更。

2.1 写集广播机制

Galera 使用组播 (Multicast) 或单播 (Unicast) 来广播写集。

组播 (Multicast): 节点将写集发送到一个特定的组播地址，所有集群成员都监听该地址。组播的优点是效率高，但需要网络支持，并且可能存在可靠性问题。
单播 (Unicast): 节点将写集分别发送给集群中的每个节点。单播的优点是可靠性高，但效率较低。

PXC 默认使用组播 (Multicast)，但在某些网络环境下，可能需要切换到单播 (Unicast)。

2.2 写集应用顺序

为了保证数据一致性，写集必须按照一定的顺序应用。Galera 协议使用全局事务 ID (GTID) 来维护写集的顺序。

GTID (Global Transaction ID): 每个写集都被分配一个唯一的 GTID，GTID 是一个全局递增的序列号。
应用顺序: 节点按照 GTID 的顺序应用写集，确保所有节点以相同的顺序应用相同的事务变更。

2.3 写集同步示例 (伪代码)

class WriteSet:
    def __init__(self, gtid, table_name, primary_key, before_value, after_value):
        self.gtid = gtid
        self.table_name = table_name
        self.primary_key = primary_key
        self.before_value = before_value
        self.after_value = after_value

class Node:
    def __init__(self, node_id):
        self.node_id = node_id
        self.last_applied_gtid = 0  # 节点最后应用的 GTID
        self.write_set_queue = []  # 待应用的写集队列

    def receive_write_set(self, write_set):
        """接收写集"""
        self.write_set_queue.append(write_set)
        self.write_set_queue.sort(key=lambda ws: ws.gtid)  # 按 GTID 排序

    def apply_write_sets(self):
        """应用写集"""
        while self.write_set_queue:
            next_write_set = self.write_set_queue[0]
            if next_write_set.gtid == self.last_applied_gtid + 1:
                # 应用写集 (这里省略具体的数据库操作)
                print(f"Node {self.node_id}: Applying write set with GTID {next_write_set.gtid}")
                self.last_applied_gtid = next_write_set.gtid
                self.write_set_queue.pop(0)
            else:
                # 等待更早的写集到达
                print(f"Node {self.node_id}: Waiting for write set with GTID {self.last_applied_gtid + 1}")
                break

# 模拟集群
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)

# 创建写集
ws1 = WriteSet(1, "users", 1, {"name": "Alice"}, {"name": "Alice Updated"})
ws2 = WriteSet(2, "orders", 101, {"status": "pending"}, {"status": "shipped"})
ws3 = WriteSet(3, "users", 2, {"name": "Bob"}, {"name": "Bob Updated"})

# 节点接收写集 (顺序可能乱序)
node1.receive_write_set(ws2)
node1.receive_write_set(ws1)
node1.receive_write_set(ws3)

node2.receive_write_set(ws3)
node2.receive_write_set(ws1)
node2.receive_write_set(ws2)

# 节点应用写集
node1.apply_write_sets()
node2.apply_write_sets()

# 输出：
# Node 1: Applying write set with GTID 1
# Node 1: Applying write set with GTID 2
# Node 1: Applying write set with GTID 3
# Node 2: Applying write set with GTID 1
# Node 2: Applying write set with GTID 2
# Node 2: Applying write set with GTID 3

这个例子展示了节点如何接收乱序的写集，并根据 GTID 对它们进行排序，然后按顺序应用。

3. 写集冲突处理

由于 PXC 是多主架构，多个节点可以同时修改相同的数据，这可能导致写集冲突。Galera 协议使用确定性仲裁 (Deterministic Conflict Resolution) 来解决这些冲突。

3.1 冲突类型

常见的写集冲突类型包括：

更新-更新冲突 (Update-Update Conflict): 两个事务同时更新同一行数据。
删除-更新冲突 (Delete-Update Conflict): 一个事务删除了一行数据，而另一个事务正在更新该行数据。
唯一键冲突 (Unique Key Conflict): 两个事务试图插入具有相同唯一键值的数据。

3.2 确定性仲裁 (Deterministic Conflict Resolution)

Galera 协议使用确定性仲裁来解决写集冲突。确定性仲裁意味着冲突解决的结果是可预测的，并且在所有节点上都是一致的。

确定性仲裁的原则通常基于以下因素：

事务提交时间: 通常，先提交的事务会胜出。
节点 ID: 在事务提交时间相同的情况下，节点 ID 较小的节点会胜出。

注意：具体的仲裁规则可能因 Galera 版本和配置而异。

3.3 冲突检测与解决流程

写集应用: 节点接收到写集后，尝试将其应用到本地数据库。
冲突检测: 在应用写集时，节点会检测是否存在冲突。例如，如果写集试图更新一行已被另一个写集删除的行，则会检测到冲突。
仲裁: 如果检测到冲突，节点会使用确定性仲裁规则来判断哪个写集应该胜出。
回滚或提交:
- 胜出的写集: 胜出的写集会被应用到数据库。
- 失败的写集: 失败的写集会被回滚，并且客户端会收到一个错误 (例如，ER_LOCK_DEADLOCK 错误)。

3.4 冲突处理示例 (伪代码)

class ConflictDetector:
    def detect_conflict(self, write_set, current_data):
        """检测冲突"""
        # 模拟更新-更新冲突
        if write_set.table_name == "users" and write_set.primary_key == 1:
            if current_data and current_data["name"] != write_set.before_value["name"]:
                return True  # 存在更新-更新冲突
        return False

class Arbitrator:
    def resolve_conflict(self, ws1, ws2, node_id):
        """解决冲突"""
        # 模拟基于提交时间的仲裁
        if ws1.gtid < ws2.gtid:
            print(f"Node {node_id}: Write set with GTID {ws1.gtid} wins.")
            return ws1
        elif ws2.gtid < ws1.gtid:
            print(f"Node {node_id}: Write set with GTID {ws2.gtid} wins.")
            return ws2
        else:
            # 提交时间相同，基于节点 ID 仲裁
            if node_id < another_node_id: #假设另一个节点ID为3
                print(f"Node {node_id}: Write set with GTID {ws1.gtid} wins due to lower node ID.")
                return ws1
            else:
                print(f"Node {node_id}: Write set with GTID {ws2.gtid} wins due to higher node ID.")
                return ws2

# 模拟场景
node1_id = 1
node2_id = 2
another_node_id = 3
detector = ConflictDetector()
arbitrator = Arbitrator()

# 初始数据
current_data = {"name": "Alice"}

# 写集
ws1 = WriteSet(1, "users", 1, {"name": "Alice"}, {"name": "Alice - Node 1"}) #来自节点1
ws2 = WriteSet(2, "users", 1, {"name": "Alice"}, {"name": "Alice - Node 2"}) #来自节点2

# 节点 1 检测冲突
if detector.detect_conflict(ws2, current_data): #模拟节点1检测到节点2的写集冲突
    winning_ws = arbitrator.resolve_conflict(ws1, ws2, node1_id)
    if winning_ws == ws2:
        print(f"Node {node1_id}: Applying winning write set with GTID {ws2.gtid}")
        current_data = ws2.after_value
    else:
        print(f"Node {node1_id}: Rolling back write set with GTID {ws2.gtid}")

# 节点 2 检测冲突
if detector.detect_conflict(ws1, current_data): #模拟节点2检测到节点1的写集冲突
    winning_ws = arbitrator.resolve_conflict(ws2, ws1, node2_id) #注意参数顺序
    if winning_ws == ws1:
        print(f"Node {node2_id}: Applying winning write set with GTID {ws1.gtid}")
        current_data = ws1.after_value
    else:
        print(f"Node {node2_id}: Rolling back write set with GTID {ws1.gtid}")

#输出结果示例（可能因仲裁规则而异）
#Node 1: Write set with GTID 1 wins.
#Node 1: Rolling back write set with GTID 2
#Node 2: Write set with GTID 2 wins.
#Node 2: Rolling back write set with GTID 1

这个例子展示了节点如何检测冲突，并使用简单的仲裁规则来解决冲突。实际的 PXC 实现会更复杂，但基本原理是相同的。

3.5 如何减少冲突

虽然 Galera 协议可以处理写集冲突，但频繁的冲突会降低集群的性能。以下是一些减少冲突的建议：

合理的数据模型: 设计数据模型时，尽量减少不同事务修改同一行数据的可能性。
分区 (Partitioning): 将数据分散到不同的节点上，减少节点之间的竞争。
应用层优化: 在应用层尽量避免并发修改相同的数据。例如，可以使用乐观锁或悲观锁来控制并发访问。
短事务: 尽量使用短事务，减少事务持有锁的时间。

4. 写集同步的详细过程

写集同步是 Galera 协议中确保数据一致性的核心机制。下面详细描述写集同步过程，包括写集的创建、传输、应用和冲突解决。

4.1 写集创建

当一个事务在集群中的某个节点上执行时，该节点负责创建一个包含所有修改操作的写集。这个过程通常由 Galera 复制插件拦截 MySQL 的二进制日志事件来完成。

事务开始: 事务开始时，Galera 插件开始跟踪所有的数据修改操作。
修改操作记录: 对于每个修改操作（INSERT、UPDATE、DELETE），插件会记录以下信息：
- 修改的表名和数据库名。
- 修改的行的主键值（或唯一索引值）。
- 修改前后的数据值（用于回滚）。
- 执行的 SQL 语句（例如 CREATE TABLE、ALTER TABLE）。
构建写集: 当事务提交时，所有记录的修改操作被封装成一个写集。写集包含以下主要部分：
- GTID: 全局事务 ID，用于保证写集的顺序。
- origin: 产生写集的节点 ID。
- data: 包含所有修改操作的集合。
- checksum: 用于验证写集完整性的校验和。
序列化写集: 写集被序列化成二进制格式，以便于传输。

4.2 写集传输

创建写集后，源节点需要将写集传输到集群中的所有其他节点。Galera 协议支持两种传输方式：组播和单播。

选择传输方式: 集群配置决定使用组播还是单播进行写集传输。
组播传输: 源节点将写集发送到一个预定义的组播地址。所有集群成员都监听该地址，并接收写集。
单播传输: 源节点将写集分别发送给集群中的每个节点。
流量控制: 为了避免网络拥塞，Galera 协议实现了流量控制机制。节点会根据网络的拥塞程度动态调整写集的发送速率。
确认机制: 接收节点会向源节点发送确认消息，表明已成功接收写集。如果源节点没有收到确认消息，它会重发写集。

4.3 写集应用

接收到写集后，节点需要将写集应用到本地数据库。这个过程包括以下步骤：

验证写集: 节点首先验证写集的完整性，例如检查校验和是否正确。
排序写集: 节点根据 GTID 对接收到的写集进行排序，确保按照正确的顺序应用写集。
冲突检测: 在应用写集之前，节点需要检测是否存在冲突。例如，如果写集试图更新一行已被另一个写集删除的行，则会检测到冲突。
应用写集: 如果没有冲突，节点将写集应用到本地数据库。这个过程包括：
- 根据写集中记录的修改操作，更新数据库中的数据。
- 执行写集中包含的 DDL 语句。
更新 GTID: 成功应用写集后，节点会更新本地的 GTID，表明已应用该写集。

4.4 冲突解决

如果在应用写集时检测到冲突，Galera 协议会使用确定性仲裁规则来解决冲突。

检测冲突: 节点在应用写集时检测是否存在冲突。冲突检测通常基于以下几个方面：
- 数据冲突: 两个写集试图修改同一行数据，但修改的值不同。
- 唯一键冲突: 两个写集试图插入具有相同唯一键值的数据。
- 外键冲突: 写集试图违反外键约束。
确定性仲裁: 如果检测到冲突，节点会使用确定性仲裁规则来判断哪个写集应该胜出。确定性仲裁规则通常基于以下因素：
- GTID: GTID 较小的写集通常胜出，因为它们代表较早的事务。
- 节点 ID: 如果 GTID 相同，节点 ID 较小的节点通常胜出。
回滚或提交:
- 胜出的写集: 胜出的写集会被应用到数据库。
- 失败的写集: 失败的写集会被回滚，并且客户端会收到一个错误。
错误处理: Galera 协议提供了一些机制来处理冲突错误。例如，客户端可以配置自动重试事务，或者手动解决冲突。

5. Galera 协议的优缺点

理解 Galera 协议的优缺点有助于我们更好地选择和使用 PXC。

优点	缺点
多主架构: 所有节点都可以接受读写请求，提高可用性。	写集冲突: 并发写入可能导致冲突，降低性能。
近实时同步: 写集同步速度快，数据一致性高。	网络依赖: 对网络要求高，网络延迟会影响性能。
自动成员管理: 节点可以自动加入或离开集群，简化管理。	复杂性: 配置和管理相对复杂，需要一定的专业知识。
数据一致性保证: 使用确定性仲裁机制保证数据一致性。	性能开销: 写集同步和冲突检测会带来一定的性能开销。
易于扩展: 可以通过增加节点来扩展集群的容量和性能。	脑裂风险: 在网络分区的情况下，可能发生脑裂，导致数据不一致。

6. 总结

Galera 协议是 Percona XtraDB Cluster 的核心，它通过写集同步和冲突处理保证了集群中的数据一致性和高可用性。理解写集的创建、传输、应用和冲突解决机制，以及 Galera 协议的优缺点，对于构建和维护 PXC 集群至关重要。通过合理的数据模型、分区策略和应用层优化，可以有效减少写集冲突，提高集群的性能。掌握这些知识能够帮助我们更好地利用 PXC 构建可靠的、高性能的数据库解决方案。