数据库系列:数据库高可用及无损扩容

1 背景

在大型互联网场景中,数据库的高可用性显得尤为重要,为了保证稳定性,一般需要采用强化的架构模式,以保证数据层能够提供持续有效的稳定支撑。

2 高可用架构的基本演进过程

2.1 基本的数据库架构

每个服务对应一个存储服务实例(基本是数据库单实例模式),使用 IP+Port 进行连接和调用,这就是大家常见的数据库直连。
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用户计算服务(svc) 配置IP+端口指向数据库实例地址,进行访问和操作。

2.1 Scale Up + Scale Out 模式

互联网场景下,理论上访问量和数据量都是不断膨胀的过程。随着数据量的增大,数据库一般要进行纵向(Scale Up)和 横向(Scale Out) 的拆分,
分库分表之后可能会将数据拆分到不同的数据库实例,甚至不同的IDC上,这样可以 降低数据量,提高执行性能的目的。详细参考笔者这篇《MySQL全面瓦解28:分库分表》。

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如上图,库表拆分之后,使用不同的条件可以路由到不同的IP,这样来实现业务上的数据隔离,这种条件可以是用户的角色,业务的类别,
甚至直接对数据取模或者hash,只要确保链接到对应的数据库上即可。这边举个例子:(value % 2 == 0) = condition1,(value % 2 == 1) = condition2

2.3 主从或主主 + Keepalived 架构

以上只是解决了数据库大容量的问题,将数据库的风险降低,性能提升。并没有实质的解决可用性问题,如果其中一个数据库实例出现故障,
依然会造成大面积的不可用。
在互联网架构中,比较常见的一种方式就是,使用 双主或者主从同步 + keepalived + vip的模式来保证存储层的好可用性:
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如上图,两个库(主主或者主从)使用相同的虚拟IP,当主库挂掉的时候,虚ip自动转移到另一个主库(或者转移到从库上,并将从库切为主库),这个切换过程对业务应该是透明无感的,也不会造成使用上的异常,以此保证数据库的高可用性。

2.4 分片分库模式下的高可用性

可以继续从2.3演化出分片分库模式下的高可用架构,如下:
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如果数据库继续膨胀,流量继续扩展,还可以继续扩容,找到最恰当的分片模式。

2.5 其他常见的高可用模式

2.5.1 MHA

MHA(Master High Avaliable) 是一款 MySQL 开源高可用程序,MHA 在监测到主实例无响应后,会自动将同步最靠前(即数据偏移量最少)的 Slave 提升为 Master,然后其他所有的 Slave 重新指向新 Master。架构模式如下:
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2.5.2 PXC

PXC(Percona XtraDB Cluster)是一种开源的 MySQL 高可用解决方案。它将 Percona Server、Percona XtraBackup 与 Galera 库集成在一起,以实现多主复制的 MySQL 集群。
缺点是只支持InnoDB引擎模式,且多主数据同步必然会有性能损耗、同步延迟和数据差异风险。
另外,这种多主同步模式具有典型的木桶效应,系统的吞吐被最差的节点左右。
架构如下:
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2.5.3 MGR/InnoDB Cluster

MySQL 5.7 退出了高可用的的模式 MGR(MySQL Group Replication),他具备了多节点数据写入和强一致性的特点,这一点跟与 PXC 相似。同时采用Group Communication System(GCS协议)进行数据同步来保证消息的原子性。
MGC需要使用到InnoDB Cluster模式,才能实现真正的高可用,高可用架构图参考下面:
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备注:图片来自官网,就不再画了。

2.6 高可用模式下的平滑扩容

互联网大流量场景下我们经常会发现存储层容易出现瓶颈,这个时候就需要扩容。
相对于停服扩容来说,无损、透明、平滑的数据库扩容才是我们实际追求的目标。
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步骤如下:

  • 增加数据库分片3,进行数据架构初始化和数据同步
  • 增加数据库主从配置,将2个库的数据库配置,改为3个库的数据库配置,并注意旧库与新库的映射关系。
  • 服务层 reload(重新加载)配置,完成扩容工作。
  • 删除分片之后的冗余数据,必要的话进行数据库缩容。
  • 服务层根据条件映射到不同的数据库实例中。

3 总结

数据库存储层实现可用性有很多种办法。除了最基本的 主从/主主 + Keepalived 架构 之外,还有 MHA 、 PXC 、MGR/InnoDB Cluster 等,后面我们一一拆解。
实现高可用,意味着后续的迁移、扩容、业务调整,都应该是可以平滑的,对业务无感的。

posted @ 2023-06-02 16:04  Hello-Brand  阅读(625)  评论(0编辑  收藏  举报