数据库ha 数据库的ha模式是什么

大家好，如果您还对数据库ha不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享数据库ha的知识，包括数据库的ha模式是什么的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

mysql数据库可靠性分析

mysql数据库有undo空间

5种mysql做可靠性分析的方案：

1．MySQL Clustering(ndb-cluster stogare)

简介：

MySQL公司以存储引擎方式提供的高可靠性方案，是事务安全的，实时复制数据，可用于需要高可靠性及负载均衡的场合。该方案至少需要三个节点服务器才能达到较好的效果。

成本：

节点服务器对RAM的需求很大，与数据库大小呈线性比例；

最好使用千兆以太网络；

还需要使用Dolphin公司提供的昂贵的SCI卡。

优点：

可用于负载均衡场合；

可用于高可靠性场合；

高伸缩性；

真正的数据库冗余；

容易维护。

缺点：

随着数据库的变大，对RAM的需求变得更大，因此成本很高；

速度：

几乎比典型的单独服务器（无千兆以太网，无SCI卡，存储引擎相关的限制少）慢10倍。

应用场合：

冗余，高可靠性，负载均衡

2. MySQL/ GFS-GNBD/ HA(Active/Passive)

简介：

如果多个MySQL服务器使用共享硬盘作为数据存储，此方案如何？

GFS/GNBD可以提供所需的共享硬盘。

GFS是事务安全的文件系统。同一时刻你可以让一个MySQL使用共享数据。

成本：

最多n台高性能服务器的成本，其中一个激活的，其他作为备份服务器。

优点：

高可靠性

某种程度的冗余

按照高可靠性进行伸缩

缺点：

没有负载均衡

没有保证的冗余

无法对写操作进行伸缩

速度：

单独服务器的2倍。对读操作支持得较好。

应用场合：

需要高可靠性的、读操作密集型的应用

3. MySQL/ DRBD/ HA(Active/Passive)

简介：

如果多个MySQL服务器使用共享硬盘作为数据存储，此方案如何？

DRBD可以提供这样的共享硬盘。DRBD可以被设置成事务安全的。

同一时刻你可以让一个MySQL使用共享数据。

成本：

最多n台高性能服务器的成本，其中一个激活的，而其他则作为备份服务器。

优点：

高可靠性；

一定程度的冗余；

以高可靠性名义来看是可伸缩的。

缺点：

没有负载均衡

没有保证的冗余

在写负载方面没有伸缩性

速度：

在读写方面相当于单独服务器

应用场合

需要高可靠性、读操作密集型的应用

4. MySQL Write Master/ Multiple MySQL Read Slaves(Active/Active)

简介：

考虑不同的读、写DB数据库连接的情况。可以使用一台主服务器用于写操作，而采用n台从服务器用于读操作。

成本：

最多1台高性能写服务器，n台读服务器的成本

优点:

读操作的高可靠性；

读操作的负载均衡；

在读操作负载均衡方面是可伸缩的。

缺点：

无写操作的高可靠性；

无写操作的负载均衡；

在写操作方面无伸缩性；

速度：

同单独服务器；在读操作方面支持得较好

应用场合

读操作密集型的、需要高可靠性和负载均衡的应用。

5. Standalone MySQL Servers(Functionally separated)(Active)

多台功能分离的单独服务器，没有高可靠性、负载均衡能力，明显缺点太多，不予考虑。

什么是数据库集群

集群主要分成三大类（高可用集群，负载均衡集群，科学计算集群）

高可用集群( High Availability Cluster)

负载均衡集群(Load Balance Cluster)

科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

1、高可用集群(High Availability Cluster)

常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”,“双机互备”,“双机”。高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。(请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。

2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)

负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。

负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。

3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。

高性能计算分类：

3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)

有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME– Search for Extraterrestrial Intelligence at Home）就是这一类型应用。

这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。

所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。

3.2、分布计算(Distributed Computing)

另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。

下面说说这几种集群的应用场景：

高可用集群这里不多作说明。

想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。

搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。

而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。

我们以Dubbo为例：

集群容错（http://dubbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）

Dubbo提供了这些容错策略：

集群容错模式：

可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展

Failover Cluster

失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)

通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。

可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。

Failfast Cluster

快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。

通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。

Failsafe Cluster

失败安全，出现异常时，直接忽略。

通常用于写入审计日志等操作。

Failback Cluster

失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。

通常用于消息通知操作。

Forking Cluster

并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。

通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。

可通过forks="2"来设置最大并行数。

Broadcast Cluster

广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)

通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

负载均衡（http://dubbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）

Dubbo提供了这些负载均衡策略：

Random LoadBalance

随机，按权重设置随机概率。

在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

RoundRobin LoadBalance

轮循，按公约后的权重设置轮循比率。

存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

LeastActive LoadBalance

最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。

使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

ConsistentHash LoadBalance

一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。

当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。

算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。

缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置<dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1"/>

缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置<dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320"/>

数据库的ha模式是什么

高可用（HA）性有两种不同的含义，在广义环境中是指整个系统的高可用性，在狭义方面一般指主机、服务的冗余，如主机HA、应用程序的HA等，无论那种情况，高可用性都可以包含如下一些方面：

1、系统失败或崩溃；

2、应用层或者中间层错误；

3、网络失败；

4、介质失败：指一些存放数据的媒体介质故障；

5、人为错误；

6、系统的容灾备份；

7、计划内的维护或者重启。

可见，高可用性不仅包含了系统本身故障、应用层的故障、网络故障、认为操作的错误等，还包含数据的冗余、容灾及计划的维护时间等，也就是说一个真正的高可用环境，不仅能避免系统本身的问题，还应该能防止天灾、人祸，并且有一个可靠的系统升级及计划维护操作。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。