数据库读写分离一致性问题

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-04-03 09:16 284阅读 0赞

### 说说思路 ###

**1 半同步复制**

简单的说就是: 主库发生增删改操作的时候,会等从库及时复制了并且通知了主库, 才会把这个操作叫做成功.

优点：保证数据一致性

缺点:就是会慢

专业的讲：

半同步复制，是等待其中一个从库也接收到Binlog事务并成功写入Relay Log之后，才返回Commit操作成功给客户端；如此半同步就保证了事务成功提交后至少有两份日志记录，一份在主库Binlog上，另一份在从库的Relay Log上，从而进一步保证数据完整性；半同步复制很大程度取决于主从网络RTT（往返时延），以插件 semisync\_master/semisync\_slave 形式存在。

mysql具体如何配置可参考

[https://www.cnblogs.com/zero-gg/p/9057092.html][https_www.cnblogs.com_zero-gg_p_9057092.html]

mqspl半同步存在的一些问题

[https://www.cnblogs.com/jichunhu/p/5825801.html][https_www.cnblogs.com_jichunhu_p_5825801.html]

**2 全同步复制**

介绍了半同步，全同步概念也就不言而喻啦。

**3 数据库中间件**

如果有了数据库中间件，所有的数据库请求都走中间件，这个主从不一致的问题可以这么解决：

所有的读写请求都走中间件，然后写的请求路由到主库，读的请求路由到从库

但是我们中间件会记录写库的一个key,在设置一个允许同步时间,假设是1s

当有一个写请求过来时候，生成一个key A ，马上路由写到主库，然后立马有一个读请求过来。 从库可能是旧数据，或者没有来得及同步。 如果时间是在1s内的，就对应的key继续路由到主库。如果在1s以后的，就路由到从库。

说白了，中间件就是给个同步时间，给你同步，在同步时间内，所有的请求都落在主库

不知有没有可用的中间件，不过实现相对简单，可以用本地缓存来实现，通过查找本地缓存来判断数据是否刚写入。

虽然MySQL一直在优化数据的一致性问题，但问题依然存在，使得各大企业纷纷各自设计一套MySQL补丁来保证数据一致。腾讯数平的TDSQL，腾讯微信的PhxSQL，阿里的AliSQL，网易的InnoSQL等设计都是为了保证数据一致性。MySQL5.7发布的lossless半同步，虽然宣称zero loss，解决了5.6版本中有可能出现的data lost问题，但其数据一致性仍未完全解决。

### cluster 方案 ###

**MySQL异步复制**

在MySQL发展的早期，就提供了异步复制的技术，只要写的压力不是特别大，在网络条件较好的情况下，发生主备切换基本上能将影响控制到秒级别，因此吸引了很多开发者的关注和使用。但这套方案提供的一致性保证，对于计费或者金融行业是不够的。

图4是异步复制的大致流程，很显然主机提交了binlog就会返回给业务成功，没有保证binlog同步到了备机，这样在切换的瞬间很有可能丢失这部分事务。

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图4 异步复制

**MySQL半同步复**

到了MySQL 5.5版本的时候，Google提供了一个半同步半异步的插件，确保必须收到一个备机的应答才让事务在主机中提交;当备机应答超时的情况下，强同步就会自动退化成异步模式(这也是半同步半异步名字的由来)。

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图5 半同步复制

这套方案相对异步复制，在数据的可靠性方面确实好很多，在主机本身故障的情况下，基本能保证不丢失事务(因为最后一个事务，至少有一个备机上存在)，但一旦退化成异步复制就回到过去了。TDSQL没直接采用这套方案，是因为：在主备跨IDC(ping延迟2-3毫秒)时性能非常很低。

**Cluster**

除了上面的方案外，开源社区还有三个Cluster解决方案，分别是Oracle的NDB引擎、Percona XtraDB Cluster和MariaDB Galera Cluster，从公开资料的性能对比上来看，后2者在性能和系统灵活性等方面都强于NDB(同时采用NDB意味着也放弃了InnoDB引擎，NDB主要是基于全内存的，并且需要高速网络环境支持，所以不考虑了);Percona XtraDB Cluster和MariaDB Galera Cluster强同步机制的底层都是采用Galera这套强同步的架构。MariaDB Galera Cluster具有如下非常吸引人的特性：

♦  MariaDB Galera Cluster 是一套在MySQL InnoDB存储引擎上面实现multi-master及数据实时同步的系统架构，业务层面无需做读写分离工作，数据库读写压力都能按照既定的规则分发到各个节点上去;  
♦  同步复制Synchronous replication：保证节点间数据一致性;  
♦  Active-active multi-master拓扑逻辑：多主的拓扑结构，可以认为没有备机的概念;  
♦  可对集群中任一节点进行数据读写：假如一个set有3个节点，则3个节点可以同时读写，上次完全不用关心主备切换和读写分离;  
♦  自动成员控制，故障节点自动从集群中移除;  
♦  自动节点加入;  
♦  真正并行的复制，基于行级：同一个表可以在集群中任何节点更新，支持不带where条件，但一次更新的记录条数有限制;  
♦  每个节点都包含完整的数据副本。

目前来看，Galera是一套相当完美的方案。但是，在跨IDC的性能测试中，其性能下降比较大，另外，实现方案也比较复杂，目前对它的代码理解还不够透彻，所以暂时没有在计费领域大范围推广使用。但我相信这个方向是对的，有吸引力的，随着后续Galera越来越完善，我们对它研究得越透彻，也许有一天会采用这套方案。

**性能测试和分析**

上面的三种复制模式对比测试，数据如图6所示。

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图6 三种复制模式的对比

从图6的数据可以看出，半同步和Galera模式对性能的损耗还是非常大的，Galera的毛刺尤其严重，所以在跨IDC环境下还不是适合计费这样对延迟要求非常低的场景。

为什么性能损耗会这么严重呢?这个看明白MySQL的网络模型就清楚了。外界可查的MySQL最早的公开版本应该是1996年的3.1.1.1版本，这么多年来，网络模型基本上变化不大，与Apache有点类似，有点区别的是MySQL采用的是每个连接一个线程的模型，这套模型最大的好处就是开发特别简单，线程内部都是同步调用，只要不访问外部接口，支撑每秒几百上千的请求量也基本够用，因为大部分情况下IO是瓶颈。不过随着当前硬件的发展，尤其是SSD、FusionIO的出现，IOPS从200+/s进化到几十万甚至百万次/s，IO基本上不再是瓶颈，若再采用这套模型并采用阻塞的方式调用延迟较大的外部接口，则CPU都会阻塞在等网络应答上了，性能自然上不去。

不过在MySQL5.6企业版和MariaDB、Percona中都引入了线程池，使得网络模型灵活了很多，图7是简化后的对比模型。

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图7 简化的对比模型

**TDSQL采用的强同步方案**

从上面的分析可知，半同步半异步是比较轻量级的高一致性容灾方案，但受限于已有的同步网络模型，CPU利用不起来。我们如果在线程池基础之上做一些修改，参考半同步的思路就可以实现一个高性能的强同步方案。

目前的做法是采用与Linux内核处理中断的思路：将上面线程池模型的第三个环节(执行SQL的逻辑)拆成两个部分：

♦  上半部分：任务执行到写binlog为止，然后将会话保存到session中，接着执行下一轮循环去处理其他请求了，这样就避免让线程阻塞等待应答了;

♦  然后：MySQL自身负责主备同步的dump线程会将binlog立即发送出去，备机的IO线程收到binlog并写入到relay log之后，再通过UDP给主机一个应答;

♦  在主机上，开一组线程来处理应答，收到应答之后找到对应的会话，执行下半部分的commit，send应答，绑定到epoll等操作。绑定到epoll之后这个连接又可以被其他线程检测到并执行了。

改造后性能提升明显，如图8所示。

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图8 改造后的性能

**数据高可用性保障机制**

除上述强同步机制外，TDSQL还做了以下增强，以提升数据的可用性。

♦  推荐一个set最少配置3个跨IDC的节点，可以按业务的要求对备机开放查询服务。

♦  支持灵活增加节点，比如觉得3个节点还不够，可以非常方便地增加节点。TDSQL会自动完成数据的全量和增量复制，此处主要依赖Xtrabackup实现物理复制，性能测试数据表明：一个小时大概可以拷贝500GB数据到新节点。那么对于Z3(1.1TB盘，一般最多用800GB左右)，新加入的节点大概1.5个小时左右就有了全量数据，此功能也可以用在坏盘等情况下替换节点的时候使用，非常方便。

♦  细心的同学可能会发现上面的强同步还有点小缺陷：比如主机用kill -9杀掉，那么可能写了binlog但没有来得及发送到远端，此时当然也不会返回给业务成功，备机上不存在这笔数据，但主机起来之后会多出来这笔事务。我们的做法是对新增的事务根据row格式的binlog做闪回，当然回退不了的比如drop table之类的，就直接提醒运维手工确认是否清除数据库，然后会由Xtrabakcup机制自动从新的备机全量拉取数据重构。

♦  节点的监控通过跨IDC部署的ZooKeeper来保证，并且主备切换由一套自动化的严格流程来保证。

**接下来的方向**

♦  当将高一致性容灾、高可用性、自动容量伸缩做实后，随着业务的接入，集群的规模会越来越大，TDSQL必将会更加依赖实时的资源调度、隔离框架，因此有必要研究如何将TDSQL与Docker结合起来。

♦  如前所述，Galera集群是个非常好的发展方向，我们会持续研究并实践。

♦  目前大部分MySQL还在使用单个连接单线程模型，线程池也刚起步，以后随着大家对性能要求越来越高，这块也许可以继续突破，比如结合线程池+协程也许是个很好的方向，如果真能引入协程，也许为MySQL增加调用外部接口的结构会灵活很多。

♦  TDSQL将数据拆是拆的彻底了，但作为完整的分布式数据库、合也需要考虑，比如跨库少量记录的join，规模受限的分布式事务等，目前的做法是数据按小时入TDW，在TDW上做OLAP分析。

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