一文了解数据库高可用容灾方案的设计与实现

问题：默认情况下，MySQL的复制是异步的，主库将新生成的日志发送给各从库后，无需等待从库的ack回复(从库将接收到的日志写进relay log后，才会回复ack)，直接就认为这次DDL/DML成功了。但在极端情况下，如主库刚提交日志，其他从库还没有接收到相关日志时，数据库发生故障，此时，该日志的内容就会全部丢失。

改进措施：半同步复制机制。半同步复制是指主库在将新生成的日志发送给各从库前，需发送日志到一个(默认)从库，等待从库返回ack信息后，主库再提交日志发送给各从库,这就防止了上述情况下的数据丢失。半同步复制是一种提升数据一致性的有效方式，也是比较关键的技术。

方案四：数据库高可用集群

前面三种方案主要是通过日志的复制模式实现高可用，第四种方案则是基于一致性算法来做数据的同步，数据库提供多节点一致性同步机制，利用该机制构建多节点同步集群。这种方式比较经典的案例包括MGR(MySQL Group Replication)和Galera等，最近业内也有一些类似的尝试，如使用一致性协议算法，自研高可用数据库的架构等。

以上示意图有五个节点，他们之间是构建成了一个一致性的同步集群，客户端可以读写其中的任何一个节点，任意一节点写入，其他节点都能够将数据进行同步，因此，理论上每个节点都可以进行读写操作。这种方式的容灾实现也比较简单，假设第二个节点出现故障，系统只需要断开客户端对第二个节点的访问路径，其他节点照常访问就可以了，这也是业界近年来比较流行的高可用集群方案。

UCloud高可用数据库解决方案UDB

UCloud对比了业内的各解决方案的优劣点，综合了原生MySQL兼容，不同版本、不同应用场景的覆盖等多种因素，最终选择采用基于数据库主从复制的方式实现高可用架构，并在原架构基础上，使用双主架构、半同步复制、采用GTID等措施进行了系列优化，保证数据一致性的同时，实现日志的自动寻址。

如上图所示，最底层为数据层，使用了双主架构，主库与备主库之间通过半同步的方式实现数据同步，整个数据层是双主架构+半同步架构的模式。中间层有一个代理服务器Proxy，Proxy将流量导入到双主数据库的主节点，架构使用了GTID的模式，方便从库自动寻址。

系统的容灾切换也非常简单，数据库崩溃前，Proxy将流量导到主DB上，发生容灾以后，只需要把Proxy从左边Master导到右边的Slave，即可快速完成切换。

三、高可用数据库的自动化运维

自动化运维的重点方向

自动化运维是高可用数据库中的难点，因为企业业务不一定只有一个数据库，可能需要同时管理十几个甚至上百个数据库，如果每一个数据库都配置一个高可用数据库架构，系统则需要保证其中任何一个发生问题以后都可以进行容灾，这无疑给运维带来了极大挑战。

那么，如何同时管理大量高可用数据库，让他们都可以进行容灾呢?这里有一些自动化运维方向的思路：1、容灾切换自动化;2、高可用数据库运行状况监控;3、健康状况自动检查和问题修复。

1、容灾切换自动化。要实现容灾切换的自动化，首先需要考虑两个问题：

第一，怎样准确判断需要容灾。这是实现自动容灾的基础和前提，它需要结合实际情况讨论和判断。如发生网络波动时，可能有一段时间发现无法连上主库，实际上几秒钟以后整个业务系统又恢复了，如果这时候数据库做容灾的话代价比较大，且容灾后还可能会有额外的风险。所以需要在前期准确判断是否需要容灾，并保证在最需要容灾的时候及时容灾;

第二，容灾切换时，备库数据尽量和主库数据保持一致，否则，就会带来数据丢失的问题。

针对上述问题，MySQL已经有比较常用方案供参考，老牌的如MHA，还有一种比较新的方案叫Orchestrator，如果大家自己搭建数据库，可以考虑采用这两种方案。

2、健康状况自动检查。健康状况检查需要通过自动监控搭配告警来做，高可用容灾中，最关心的还是高可用数据库的主库和备库数据是否一致，一般情况，导致主从库数据不一致的主要是两点：

第一，复制有没有正常进行，如发送日志时主库与备库之间的连接突然断掉，这时候需要系统时常扫描主备库是否异常;

第二，主从延时，如果主从之间的数据延迟较大，那么切换数据库时也会比较麻烦，这方面也可以考虑使用业内比较常用的监控模块如Prometheus等工具定期采集，发现异常状况后及时调整。

第三，异常情况自适应调整。以主从延迟为例，一般来说可能是CPU的问题或者IO的问题等，如果是IO的问题，一种办法是将IO调高，这是一种比较好的解决方案，如果IO调高以后发现还是无法降低延时，可以在从库把日志的持久化等级暂时性调低。当然，如果主从之间延迟过大，完全无法调整为正常水平，这时候就要考虑通过一些手段重做从库。

UDB：海量高可用数据库自动化运维

（编辑：核心网）

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