简介 MySQL 5.7.17 中发布了一个重要的功能：Group Replication 组复制 Group Replication 是干什么的？ 可以简单理解为：通过 Group Replicat
MySQL有很多种复制，至少从概念上来看，传统的主从复制，半同步复制，GTID复制，多线程复制，以及组复制（MGR）。 咋一看起来很多，各种各样的复制，其实从原理上看，各种复制的原理并无太大的异同。 每一种复制的出现都是有其原因的，是解决（或者说是弥补）前一种的复制方案的潜在的问题的。 新的复制方式的出现，是基于对原复制某一方面增强或者是优化的结果，而不是全新的一种方案或者技术，所以就不难理解为什么有这么多中复制。 其实搞出来这么多概念，个人觉得是源于开源的原因吧，不同复制版本的出现，因为是一个不断发现问题就解决问题的过程。 如果是闭源的数据库，你只管打补丁就行了，SP1,SP2,SP3……，应该不会出现这么多概念上的东西。
经过抓包分析,压测使用的脚本中的事务都是带有begin,commit。在commit 之前的每个语句都要增加一个rtt 的延迟时间(机房之间的耗时在3ms 左右)。
上个专题我们说了MySQL组复制相关的内容，这节我们说MySQL Galera Clusters ，这个和MGR在某些方面类似，都是实现MySQL高可用的
MySQL Cluster 数据同步的发展是从 “弱一致性” 到 “”强一致性” 的进化。
MGR（Mysql Group Replication）是5.7版本新加的特性，是一个MySQL插件。
（1）基于Paxos协议和原生复制，多数节点同意即可通过事务提交； （2）具备高可用自动故障检测，可自动切换； （3）可弹性扩展，集群自动的新增和移除节点； （4）有单主和多主模式； （5）支持多节点写入，具备冲突检测机制，可以适应多种应用场景需求。
之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制，题目是与MongoDB相关的内容。在ppt里也写到了推荐学员可以对比参照其他数据的原理和特点，来学习和理解MongoDB的一些原理和特点，而自己最近在学习的时候，正好发现了一处MongoDB与MySQL设计非常相似的地方，即今天要介绍的写确认相关的内容。
故障检测器(failure detector)是一个分布式的服务，用来为哪些服务器故障(怀疑)提供信息
MySQL Group Replication（下简称：MGR）是MySQL官方推出的一种基于Paxos协议的状态机复制。在MGR出现之前，用户常见的MySQL高可用方式，无论怎么变化架构，本质就是Master-Slave架构。
上篇文章我们聊了单机模式下，MySQL是如何保证数据一致性的，但是在实际的生产环境中，很少采用单机模式。现在所有的集群架构都是从MySQL的主从复制演变过来的。MySQL的主从复制是通过将主库的binlog发送至从库，从库重新提交主库的变更来实现主从数据的一致性。MySQL的主从复制主要分为三种：异步复制、半同步复制、组复制（MGR）。
当我在群里说起MySQL MGR时，的确还有人不知道这是啥东东。有群友打趣，说这是：
当前业界有很多分布式一致性复制协议，比如Paxos，Zab，Viewstamped Replication等，其中Lamport提出的Paxos被认为是分布式一致性复制协议的根本，其他的一致性复制协议都是其变种。但是Paxos论文中只给出了单个提案的过程，并没有给出复制状态机中需要的MultiPaxos的相关细节描述。
质量和数量之间是需要平衡的，之前每个工作日更新可能是天时地利人和都支持，但任何事情都是变化的，数量与质量相比，显然是质量更重要，未来可能从相关的文字结构和角度都要有变化，来适应新的阶段的需求。
沃趣 QFusion 采用目前已经非常成熟且应用非常广泛的主从复制数据同步架构，在能保证高性能的前提下，结合商业的高性能、高可用的分布式存储QCFS实现了数据零丢失，同时沃趣科技从BIOS、硬件配置、文件系统、操作系统内核、MySQL配置参数等自底向上做了大量的整体优化，使得单位时间内的交易量进一步提升。 说到MySQL，大家平时关注得最多的不外乎就是： 写节点的性能上能达到多少tps/qps？为什么我们会关心它呢，因为它直接影响着单位时间内的交易量 读从库的复制延迟大吗？为什么我们会关心它呢，因为它直接影
在很多场景下，MySQL 的高可用都是借助主从复制实现的，而 MySQL 复制不断的演进，也使得她越来越受欢迎。这一节内容就来聊聊 MySQL 复制的演进。
组复制是一种可用于实现容错系统的技术。复制组是一个通过消息传递相互交互的Server集群。复制组由多个Server成员组成，如下图的Master1、Master2、Master3，所有成员独立完成各自的事务。
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。
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 分 享 有奖 本文由 7 月 20 日张耀星老师带来的《 MongoDB 可调一致性》的直播会后分享文章，错过直播的同学可以点击文末[阅读原文]即可观看回放视频。 转发本文至朋友圈集赞 10 个发送截图到助手小芒果微信，前 10 名用户各赠送社区专属定制T恤！ ---- 这次直播分享是基于 MongoDB 之前发布的一篇论文，叫做 Tunable Consistency in MongoDB ，我们尝试用简单易懂的语言来表达其中的一些技术要点。
MGR(MySQL Group Replication)是MySQL官方推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案,提供高可用、高扩展、高可靠(强一致性)的MySQL集群服务。同类型的技术产品有MariaDB Galera Cluster和Percona XtraDB Cluster。MGR由多个实例节点共同组成一个数据库集群，系统提交事务必须经过半数以上节点同意方可提交,在集群中每个节点上都维护一个数据库状态机，保证节点间事务的一致性。
强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码
半同步复制在提交过程中增加了一个延迟：提交事务时，在客户端接收到查询结束反馈前必须保证二进制日志已经传输到一台备库上。
前几天发了《Galera，MySQL主从之外的另一种选择》之后，很多朋友在评论里留言：
在了解写操作的事务性之前，需要先了解mongo层的每一个table，是如何与wiredtiger层的table（btree）对应的。mongo层一个最简单的table包含一个 ObjectId(_id) 索引。_id类似于Mysql中主键的概念
小编寄语 主库master与从库slave的切换不管是主动的还是被动的都需要外部干预才能进行，这与数据库内核本身是按照单机来设计的理念悉悉相关，并且数据库系统本身也没有提供管理多个实例的能力，当slave数目不断增多时，这对数据库管理员来说就是一个巨大的负担。那么，深入了解Group Replication内核的引擎特性就显得异常重要了。接下来我们就深入剖析一下其引擎特性。 背景 为了创建高可用数据库系统，传统的实现方式是创建一个或多个备用的数据库实例，原有的数据库实例通常称为主库master，其它备用的数
为了创建高可用数据库系统，传统的实现方式是创建一个或多个备用的数据库实例，原有的数据库实例通常称为主库master，其它备用的数据库实例称为备库或从库slave。
MySQL Group Replication（简称MGR）是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR是MySQL官方在5.7.17版本引进的一个数据库高可用与高扩展的解决方案，以插件形式提供，实现了分布式下数据的最终一致性, 它是MySQL5.7版本出现的新特性，它提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务。MySQL组复制分单主模式和多主模式，mysql 的复制技术仅解决了数据同步的问题，如果 master 宕机，意味着数据库管理员需要介入，应用系统可能需要修改数据库连接地址或者重启才能实现。（这里也可以使用数据库中间件产品来避免应用系统数据库连接的问题，例如 mycat 和 atlas 等产品）。组复制在数据库层面上做到了，只要集群中大多数主机可用，则服务可用，也就是说3台服务器的集群，允许其中1台宕机。
高可用性 有没有想过你的应用是否该兼容只读模式呢？这个问题有多重要？ MySQL似乎是基于Web产品的最主流数据库解决方案。大多典型的互联网应用负载包括大量的读取工作和少量写入工作。当然也有例外，比如MMO游戏（大型多人在线游戏），不过在数量上，通常读取要比写入多得多。所以在数据库架构放弃兼容写入能力的时候，无论是由于传统的MySQL复制拓扑放弃主服务器，还是Galera集群放弃其quorum，为什么要让应用declare总的宕机时间呢？在这个场景中，想象所有刚浏览过应用的用户（未贡献内容）：他们并不关心数
相信很多人对MGR这个词比较陌生，其实MGR(全称 MySQL Group Replication 【MySQL 组复制】)是Oracle MySQL于2016年12月发布MySQL 5.7.17推出的一个全新高可用和高扩展的解决方案。具备以下特性：
随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
由于Nacos使用的是实现了Raft协议的JRaft框架，所以本文主要是基于JRaft框架来讲解
MGR是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。 MGR基础结构要求： 引擎必须为innodb,因为需事务支持在commit时对各节点进行冲突检查 每个表必须有主键，在进行事务冲突检测时需要利用主键值对比 必须开启binlog且为row格式 开启GTID，且主从状态信息存于表中（--master-info-repository=TABLE 、--relay-log-info-repository=TABLE），--log-slave-updates打开 一致性检测设置--transaction-write-set-extraction=XXHASH64 MGR使用限制： RP和普通复制binlog校验不能共存，需设置--binlog-checksum=none 不支持gap lock(间隙锁)，隔离级别需设置为read_committed 不支持对表进行锁操作（lock /unlock table）,不会发送到其他节点执行 ,影响需要对表进行加锁操作的情况，列入mysqldump全表备份恢复操作 不支持serializable(序列化)隔离级别 DDL语句不支持原子性，不能检测冲突，执行后需自行校验是否一致 不支持外键：多主不支持，单主模式不存在此问题 最多支持9个节点：超过9台server无法加入组
根据云厂商Benchmark结果，4核8G机器运行 MySQL 5.7 时，可支撑TPS 500，QPS 10000。 但随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
TiDB这个词，相信大家或多或少都曾经耳闻过，但是很多人觉得他是分布式数据库，自己的业务是使用mysql，基本使用不上这个技术，可能不会去了解他或不会去深入了解。最近一个月，基于实际业务的应用场景，从测试环境测试基础学习，到生产环境性能压测、高可用测试、故障测试等的学习，到今天TiDB终于完成了线上业务的承接使命，而这一切只是开始，而非终点；
官方定义: A Distributed Coordination Service for Distributed Applications。本质：基于内存的 KV 系统，以 path 为 key。
针对两种方案，有非常多的迁移手段，而迁移之前数据是否持续同步，或者迁移过程dump+load等类似方式，会决定了业务的影响时间。
MySQL为什么如此流行的原因是因为它很早就有了非常成熟的高可用方案，这个方案就是mha，很多互联网公司都是基于mha做的高可用，所有受众面非常广。其实还有个小原因就是我们从上大学学习数据库原理这门课的时候老师就是拿mysql数据库作为例子，使得我们大部分人对它更加熟悉。
分布式事务，尤其是使用两阶段提交实现的分布式事务，毁誉参半。一方面，他们可以提供其他方式难以实现的安全保证；另一方面，由于运维复杂、降低性能、承诺过多，他们广受诟病。为了避免分布式事务带来的运维复杂度，很多云服务选择不支持分布式事务。
好久没有更新博客了，最近研究了Raft 协议，谈谈自己对 Raft 协议的理解。希望这篇文章能够帮助大家理解 Raft 论文。
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
Raft 算法是目前应用广泛的分布式共识算法，在许多知名的开源项目比如 etcd 中，都有 Raft 的身影。同时，随着 MIT6.824 课程的普及，Raft 俨然成为了最广为人知的分布式共识算法。
单个节点的MongoDB实例，具备MongoDB基本的功能和服务能力，不过缺乏数据冗余和高可用，以及横向扩展的能力，一般很少在实际生产环境中使用。
Etcd是CoreOS基于Raft协议开发的分布式key-value存储系统，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等），授权协议为Apache。 在分布式系统中，如何管理节点间的状态一直是一个难题，etcd像是专门为集群环境的服务发现和注册而涉及，它提供了数据TTL失效、数据改变监视、多值、目录监听、分布式锁原子操作等功能，可以方便的跟踪并管理集群节点的状态。
对 Raft 有所了解的同学都知道，Raft 一般会使用奇数个节点，比如 3、5、7 等等。这是因为 Raft 是 一种基于多节点投票选举机制的共识算法，通俗地说，只有超过半数节点在线才能提供服务。这里超过半数的意思是 N/2+1（而不是N/2）。举例来说，3 节点集群需要 2 个以上节点在线，5 节点集群需要 3 个以上节点在线，等等。对于偶数节点的集群，2 节点集群需要 2 节点同时在线，4 节点集群需要 3 节点在线，以此类推。实际上不只是 Raft，所有基于 Quorum 的共识算法大体上都是这么个情况，例如 Paxos，ZooKeeper 什么的，本文仅以 Raft 为例讨论。
最近在使用K8S过程中，一直用到了一个Key-Value数据库Etcd,每当看到有介绍Etcd的教程时，介绍不多，大多都是独立于K8S集群之外，保存状态数据。再深入百度下，发现Etcd是一个可靠的，分布式的Key Value存储系统，它用于存储分布式系统中的关键数据，一个Etcd集群，通常会由3个或者5个节点组成，多个节点之间，通过一个叫做Raft一致性算法的方式完成分布式一致性协同，算法会选举出一个主节点作为leader，由leader负责数据的同步与数据的分发，当leader出现故障后，系统会自动地选取另一个节点成为leader，并重新完成数据的同步与分发。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
