组建MySQL集群的几种方案 LVS+Keepalived+MySQL（有脑裂问题？但似乎很多人推荐这个） DRBD+Heartbeat+MySQL（有一台机器空余？Heartbeat切换时间较长？有脑裂问题？） MySQL Proxy（不够成熟与稳定？使用了Lua？是不是用了他做分表则可以不用更改客户端逻辑？） MySQL Cluster （社区版不支持INNODB引擎？商用案例不足？） MySQL + MHA （如果配上异步复制，似乎是不错的选择，又和问题？） MySQL + MMM （似乎反映有很多问
在MySQL的高可用架构中，MHA、MGR等方法现在比较流行，mm+keepalive的方法目前来看是比较老旧的办法，今天对这种办法做一个简单的介绍，题目中写的"纸上谈兵"，是因为这个实验我没有做，也不打算做，旨在说明清除原理即可。
脑裂（split-brain），指在一个高可用（HA）系统中，当联系着的两个节点断开联系时，本来为一个整体的系统，分裂为两个独立节点，这时两个节点开始争抢共享资源，结果会导致系统混乱，数据损坏。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
在这些可选项中，最常见的就是基于主从复制的方案，其次是基于Galera的方案，我们重点说说这两种方案。其余几种方案在生产上用的并不多，我们只简单说下。
脑裂（split-brain） 指在一个高可用（HA）系统中，当联系着的两个节点断开联系时，本来为一个整体的系统，分裂为两个独立节点，这时两个节点开始争抢共享资源，结果会导致系统混乱，数据损坏。 对于无状态服务的HA，无所谓脑裂不脑裂；但对有状态服务(比如MySQL)的HA，必须要严格防止脑裂。（但有些生产环境下的系统按照无状态服务HA的那一套去配置有状态服务，结果可想而知...） 如何防止HA集群脑裂 一般采用2个方法 1）仲裁 当两个节点出现分歧时，由第3方的仲裁者决定听谁的。这个仲裁者，可能是一个锁服
两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点；
做多活比较难搞的是中间件的多活和有状态服务的数据同步。zk作为一般公司的服务发现的方案，其多机房集群的搞法也是一个问题。
相对于其他的数据库厂商大会，MySQL的的确寒酸，连幕头都没有，上来就直接讲，不过也符合MySQL一贯的风格。这次翻译的是 2023年MySQL summit -- MySQL high availability and disaster recovery。开始本次的讲解人是 MySQL的产品经理，明显和我之前听的MongoDB的两期差距较大，一看是不善言辞的人。
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自 2008 年双 11 以来，在每年双 11 超大规模流量的冲击上，蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限。2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟，到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒。
3月16日在北京举行的腾讯云自研数据库CynosDB交流会圆满落下帷幕。现将技术团队分享的内容整理如下。
自 2008 年双 11 以来，在每年双 11 超大规模流量的冲击上，蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限。
简介：汤波（甘盘），男，1989/02/21，硕士学历。高中开始编程，热爱技术，深信技术让世界更美好。对前沿技术一直保持饥饿感，热衷于创新和革新，让系统体制更为高效和人性化，也深知一个人强走的快，一个团体强才能走的远。在技术团队建设（团队招聘和组建、梯队梯度建设）、技术栈管理（包含技术选型、技术规范建设、软件体系规划）和项目研发管理（软件工程管理、开发效能和质量管理）方面有着较为丰富的实践经验, 维护个人博客tbwork.org。 关注领域：企业中后台，SaaS，PaaS，大型分布式架构，Serverless，Service mesh，新零售，互联网全栈，网络应用/协议开发，计算机算法应用，区块链，人工智能。
前面大家介绍了主从、主主复制以及他们的中间件mysql-proxy的使用，这一篇给大家介绍的是keepalived的搭建与使用！ 一、keepalived简介 1.1、keepalived介绍 Keepalived起初是为LVS设计的，专门用来监控集群系统中各个服务节点的状态，它根据TCP/IP参考模型的第三、第四层、第五层交换机制检测每个服务节点的状态，如果某个服务器节点出现异常， 或者工作出现故障，Keepalived将检测到，并将出现的故障的服务器节点从集群系统中剔除，这些工作全部是自动完
之前梳理了Mysql+Keepalived双主热备高可用操作记录，对于mysql高可用方案，经常用到的的主要有下面三种： 一、基于主从复制的高可用方案：双节点主从 + keepalived 一般来说，中小型规模的时候，采用这种架构是最省事的。 两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速 切换到slave节点。 在这个方案里，有几个需要注意的地方： 采用keepalived作为
vivo 在 2016 年引入 RabbitMQ，基于开源 RabbitMQ 进行扩展，向业务提供消息中间件服务。
单主模式：只有一个成员对外提供服务。单主模式和异步模式比较类似，有了主从复制的经验，维护单主模式的MGR其实并不难，下面的图说明了单主模式下的一些特点：
最近在看一些关于数据库的资料，从最开始的mysql的主从复制到mysql的双主+heartbeat实现mysql的高可用再到mysql+drbd+heartbeat实现底层数据同步的双主高可用再到mysql_mmm+amoeba实现双主多从的高可用和负载均衡以及读写分离，再到后来发现mysql自从被Oracle收购后已经越来越走向了封闭，更新也不如以前频繁，并且新版的mysql已经不支持GPL协议了。。。感觉mysql已经在Oracle手中渐渐没落了。。。后来发现了一个更好的替代方案那就是mariadb的g
针对目前公司的数据库架构要做统计规划和调整，所以针对不同的业务环境要选择合适的架构就比较重要，同时作为运维人员又要考虑到维护的便捷性（不能做过多架构维护），最终停留在mha+vip/主从+vip/mycat集群/域名+主从这几种架构或组合，这里就分布对不同架构部署做下记录并对比起优劣，针对不同场景做出合适的选择。
洪嘉铭，就职于世纪证券信息技术部，目前负责运维、监控系统的相关架构设计、开发工作。对操作系统、网络编程、服务器后台架构有丰富实践经验。
raft算法是一种保证数据高可用的一致性算法，它和 Paxos 算法 相比，提供了相似的功能和性能，但是提供了更好的阅读成本，因此在推出之后便受到了业界较大的欢迎。其最为显著的特点就是强化了Leader的作用，来减少了处理一致性问题时的多状态的复杂性。比较著名的etcd，TiKV都使用它进行数据一致性的保证。本文尝试从故障发生的视角来解析一下这个算法。
两地三中心，是有钱的公司，为保障数据安全和高可用，一个常见的需求，通常指的是 “同城双活，异地备份”。
在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题无法回
在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中, 普遍采用了计算存储分离架构. 该架构优势明显, 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言, IO 性能问题无法回避, 下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益.
分布式中一致性是非常重要的，分为弱一致性和强一致性。现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本：最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起，再整理一些遵循这些原则的协议或者机制，争取通俗易懂。但是要真正实施起来把这些协议落地，可不是一篇文章能说清楚的，有太多的细节，要自己去看论文呐（顺着维基百科找就行了）。
互为主备要引入两个VIP，如mysql双主，nginx双主，这样要引入两个VIP，也就是还需要引入。
上篇文章《真正的双活产品，不仅仅是实现7×24小时》中，我们介绍了沃趣的同城双活性能，从性能指标来看，已经能够满足企业中对性能要求较高的核心业务。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
脑裂（split-brain）：指在一个高可用（HA）系统中，当联系着的两个节点断开联系时，本来为一个整体的系统，分裂为两个独立节点，这时两个节点开始争抢共享资源，例如都去用同一个ip提供网页服务，结果会导致系统混乱，数据损坏。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
Distributed Replicated Block Device(DRBD)是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案。其核心功能通过Linux的内核实现，比文件系统更加靠近操作系统内核及IO栈。DRBD是由内核模块和相关脚本而构成，用以构建高可用性的集群。其实现方式是通过网络来镜像整个设备。你可以把它看作是一种网络RAID。它允许用户在远程机器上建立一个本地块设备的实时镜像。
相信很多人都看过这部电影《我，机器人》这部电影虽然讲的是机器人，但是其中也不乏近两年来流行的AI、AR等技术，影片其中有一段是男主找到了控制机器人的主脑，而这个主脑在现在看来就是人工智能（AI）和增强现实（AR）这两个技术想结合而产生的，这就是所谓会说话的AR。 📷 可是，当人工智能和增强现实这两个技术真的实现的时候我们不得不考虑一个问题，是否这两项技术结合在一起的时候会不会像电影中哪样，控制每个机器人来让他们控制人类？如果真的有这么一天的时候我们必须在AI中植入一些相应的程序来组织这个可能的发生，但是AI
分布式中一致性是非常重要的，分为弱一致性和强一致性。现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本：最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起，再整理一些遵循这些原则的协议或者机制，争取通俗易懂。但是要真正实施起来把这些协议落地，可不是一片文章能说清楚的，有太多的细节，要自己去看论文呐（顺着维基百科找就行了）。
Redis 脑裂问题是指，在 Redis 哨兵模式或集群模式中，由于网络原因，导致主节点（Master）与哨兵（Sentinel）和从节点（Slave）的通讯中断，此时哨兵就会误以为主节点已宕机，就会在从节点中选举出一个新的主节点，此时 Redis 的集群中就出现了两个主节点的问题，就是 Redis 脑裂问题。
PXC简介 PXC（Percona XtraDB Cluster）是一个开源的MySQL高可用解决方案。他将Percona Server和XtraBackup与Galera库集成，以实现同步多主复制。基于Galera的高可用方案主要有MariaDB Galera Cluster和Percona XtraDB Cluster，目前PXC架构在生产线上用的更多而且更成熟一些。PXC相比那些传统的基于主从模式的集群架构MHA和双主，Galera Cluster 最突出的特点就是解决了诟病已久的复制延迟问题，基本上可以达到实时同步。而且节点与节点之间，它们互相的关系是对等的。本身Galera Cluster也是一种多主架构。PXC是在存储引擎层实现的同步复制，而非异步复制，所以其数据的一致性是相当高的。
在大部分互联网公司中业务和技术是这样的关系，公司是业务驱动型的，技术是服务于业务的，在不同阶段技术承担着业务背后的守门员角色。
整数: tinyint、smallint、mediumint、int、bigint 浮点数: float、double、real、decimal 日期和时间: date、time、datetime、timestamp、year
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现今几乎每个大型技术峰会，都离不开互联网金融，企业数字化转型话题。国内外大型云计算独角兽企业，例如阿里云、Amazon、微软Azure等云计算供应商更是提供一站式服务，从底层硬件基础服务到顶层应用业务SaaS软件，帮助企业实现互联网架构的数字化转型。
业务中断如何定义？对于现在的应用来说，都是高可用的，那么意味着挂了一个其实没什么关系，就像人员的主备，好像暂时还没出现人员的双活情况，双活可能导致的问题就是心跳不同步，信息不到位，从而导致脑裂。
这样的方式可以确保leader的唯一性,要么选出唯一的一个leader,要么选举失败。在zookeeper中Quorums作用如下： 1] 集群中最少的节点数用来选举leader保证集群可用。 2] 通知客户端数据已经安全保存前集群中最少数量的节点数已经保存了该数据。
RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用。
本篇我们将利用haproxy实现MySQL双主复制的读写负载均衡与MySQL的高可用，同时用Heartbeat保证两台负载均衡器的高可用性。
http://www.blogs8.cn/posts/AWif6E4mariadb的集群也是抄percona的，原理跟PXC一样maridb-cluster就是PXC，原理是一样的。codeship
索引中唯一项的估计值 ，Cardinality/n_rows_in_table 越接近1越好。
要重新启动集群节点，请关闭MySQL并重新启动它。该节点将离开集群（并且法定人数的总计数应该减少）。发布命令 systemctl restart mysql
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