数据库高可用方案，五大常见的MySQL高可用方案(最全)
大家好，关于数据库高可用方案很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于五大常见的MySQL高可用方案(最全)的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
五大常见的MySQL高可用方案(最全)
1.概述
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，主要要考虑如下几方面：
如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。
用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。
当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。
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。
2.高可用方案
2.1.主从或主主半同步复制
使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步复制更加可靠。
常见架构如下：
通常会和proxy、keepalived等第三方软件同时使用，即可以用来监控数据库的健康，又可以执行一系列管理命令。如果主库发生故障，切换到备库后仍然可以继续使用数据库。
优点：
架构比较简单，使用原生半同步复制作为数据同步的依据；
双节点，没有主机宕机后的选主问题，直接切换即可；
双节点，需求资源少，部署简单；
缺点：
完全依赖于半同步复制，如果半同步复制退化为异步复制，数据一致性无法得到保证；
需要额外考虑haproxy、keepalived的高可用机制。
2.2.半同步复制优化
半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的，那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因，导致半同步复制发生超时而切换为异步复制，那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制，便可提高数据的一致性。
该方案同样使用双节点架构，但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化，使半同步复制的机制变得更加可靠。
可参考的优化方案如下：
2.2.1.双通道复制
半同步复制由于发生超时后，复制断开，当再次建立起复制时，同时建立两条通道，其中一条半同步复制通道从当前位置开始复制，保证从机知道当前主机执行的进度。另外一条异步复制通道开始追补从机落后的数据。当异步复制通道追赶到半同步复制的起始位置时，恢复半同步复制。
2.2.2. binlog文件服务器
搭建两条半同步复制通道，其中连接文件服务器的半同步通道正常情况下不启用，当主从的半同步复制发生网络问题退化后，启动与文件服务器的半同步复制通道。当主从半同步复制恢复后，关闭与文件服务器的半同步复制通道。
优点：
双节点，需求资源少，部署简单；
架构简单，没有选主的问题，直接切换即可;
相比于原生复制，优化后的半同步复制更能保证数据的一致性。
缺点：
需要修改内核源码或者使用mysql通信协议。需要对源码有一定的了解，并能做一定程度的二次开发。
依旧依赖于半同步复制，没有从根本上解决数据一致性问题。
2.3.高可用架构优化
将双节点数据库扩展到多节点数据库，或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。
由于半同步复制，存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性，所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率，所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。
但是由于数据库数量较多，所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。可以选择MMM、MHA或者各个版本的proxy等等。常见方案如下：
2.3.1. MHA+多节点集群
MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时，它可以自动将最新数据的slave提升为新的master，然后将所有其他的slave重新指向新的master，整个故障转移过程对应用程序完全透明。
MHA Node运行在每台MySQL服务器上，主要作用是切换时处理二进制日志，确保切换尽量少丢数据。
MHA也可以扩展到如下的多节点集群：
优点：
可以进行故障的自动检测和转移;
可扩展性较好，可以根据需要扩展MySQL的节点数量和结构;
相比于双节点的MySQL复制，三节点/多节点的MySQL发生不可用的概率更低
缺点：
至少需要三节点，相对于双节点需要更多的资源;
逻辑较为复杂，发生故障后排查问题，定位问题更加困难;
数据一致性仍然靠原生半同步复制保证，仍然存在数据不一致的风险;
可能因为网络分区发生脑裂现象;
2.3.2. zookeeper+proxy
Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免网络分区现象的产生。
优点：
较好的保证了整个系统的高可用性，包括proxy、MySQL;
扩展性较好，可以扩展为大规模集群;
缺点：
数据一致性仍然依赖于原生的mysql半同步复制;
引入zk，整个系统的逻辑变得更加复杂;
2.4.共享存储
共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦，不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能，而是通过磁盘数据同步的手段，来保证数据的一致性。
2.4.1. SAN共享储存
SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络（与LAN相比）连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。常用架构如下：
使用共享存储时，MySQL服务器能够正常挂载文件系统并操作，如果主库发生宕机，备库可以挂载相同的文件系统，保证主库和备库使用相同的数据。
优点：
两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；
很好的保证数据的强一致性；
不会因为MySQL的逻辑错误发生数据不一致的情况；
缺点：
需要考虑共享存储的高可用；
价格昂贵；
2.4.2. DRBD磁盘复制
DRBD是一种基于软件、基于网络的块复制存储解决方案，主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像，当用户将数据写入本地磁盘时，还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上，这样的本地主机(主节点)与远程主机(备节点)的数据就可以保证实时同步。常用架构如下：
当本地主机出现问题，远程主机上还保留着一份相同的数据，可以继续使用，保证了数据的安全。
DRBD是linux内核模块实现的快级别的同步复制技术，可以与SAN达到相同的共享存储效果。
优点：
两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；
相比于SAN储存网络，价格低廉；
保证数据的强一致性；
缺点：
对io性能影响较大；
从库不提供读操作；
2.5.分布式协议
分布式协议可以很好解决数据一致性问题。比较常见的方案如下：
2.5.1. MySQL cluster
MySQL cluster是官方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。
优点：
全部使用官方组件，不依赖于第三方软件；
可以实现数据的强一致性；
缺点：
国内使用的较少；
配置较复杂，需要使用NDB储存引擎，与MySQL常规引擎存在一定差异；
至少三节点；
2.5.2. Galera
基于Galera的MySQL高可用集群，是多主数据同步的MySQL集群解决方案，使用简单，没有单点故障，可用性高。常见架构如下：
优点：
多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；
有成熟的社区，有互联网公司在大规模的使用；
自动故障转移，自动添加、剔除节点；
缺点：
需要为原生MySQL节点打wsrep补丁
只支持innodb储存引擎
至少三节点；
2.5.3. POAXS
Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。这个算法被认为是同类算法中最有效的。Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。常见架构如下：
优点：
多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；
有成熟理论基础；
自动故障转移，自动添加、剔除节点；
缺点：
只支持innodb储存引擎
至少三节点；
3.总结
随着人们对数据一致性的要求不断的提高，越来越多的方法被尝试用来解决分布式数据一致性的问题，如MySQL自身的优化、MySQL集群架构的优化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。
而使用分布式算法用来解决MySQL数据库数据一致性的问题的方法，也越来越被人们所接受，一系列成熟的产品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越来越多的被大规模使用。
随着官方MySQL Group Replication的GA，使用分布式协议来解决数据一致性问题已经成为了主流的方向。期望越来越多优秀的解决方案被提出，MySQL高可用问题可以被更好的解决。
MySQL高可用的几种方案
MySQL的各种高可用方案，大多是基于以下几种基础来部署的：
基于主从复制；
基于Galera协议；
基于NDB引擎；
基于中间件/proxy；
基于共享存储；
基于主机高可用；
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。
基于主从复制的高可用方案
双节点主从+ keepalived/heartbeat
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作为高可用方案时，两个节点最好都设置成BACKUP模式，避免因为意外情况下（比如脑裂）相互抢占导致往两个节点写入相同数据而引发冲突；
把两个节点的auto_increment_increment（自增步长）和auto_increment_offset（自增起始值）设成不同值。其目的是为了避免master节点意外宕机时，可能会有部分binlog未能及时复制到slave上被应用，从而会导致slave新写入数据的自增值和原先master上冲突了，因此一开始就使其错开；当然了，如果有合适的容错机制能解决主从自增ID冲突的话，也可以不这么做；
slave节点服务器配置不要太差，否则更容易导致复制延迟。作为热备节点的slave服务器，硬件配置不能低于master节点；
如果对延迟问题很敏感的话，可考虑使用MariaDB分支版本，或者直接上线MySQL 5.7最新版本，利用多线程复制的方式可以很大程度降低复制延迟；
对复制延迟特别敏感的另一个备选方案，是采用semi sync replication（就是所谓的半同步复制）或者后面会提到的PXC方案，基本上无延迟，不过事务并发性能会有不小程度的损失，需要综合评估再决定；
keepalived的检测机制需要适当完善，不能仅仅只是检查mysqld进程是否存活，或者MySQL服务端口是否可通，还应该进一步做数据写入或者运算的探测，判断响应时间，如果超过设定的阈值，就可以启动切换机制；
keepalived最终确定进行切换时，还需要判断slave的延迟程度。需要事先定好规则，以便决定在延迟情况下，采取直接切换或等待何种策略。直接切换可能因为复制延迟有些数据无法查询到而重复写入；
keepalived或heartbeat自身都无法解决脑裂的问题，因此在进行服务异常判断时，可以调整判断脚本，通过对第三方节点补充检测来决定是否进行切换，可降低脑裂问题产生的风险。
双节点主从+keepalived/heartbeat方案架构示意图见下：
图解：MySQL双节点（单向/双向主从复制），采用keepalived实现高可用架构。
多节点主从+MHA/MMM
多节点主从，可以采用一主多从，或者双主多从的模式。这种模式下，可以采用MHA或MMM来管理整个集群，目前MHA应用的最多，优先推荐MHA，最新的MHA也已支持MySQL 5.6的GTID模式了，是个好消息。MHA的优势很明显：
开源，用Perl开发，代码结构清晰，二次开发容易；
方案成熟，故障切换时，MHA会做到较严格的判断，尽量减少数据丢失，保证数据一致性；
提供一个通用框架，可根据自己的情况做自定义开发，尤其是判断和切换操作步骤；
支持binlog server，可提高binlog传送效率，进一步减少数据丢失风险。
不过MHA也有些限制：
需要在各个节点间打通ssh信任，这对某些公司安全制度来说是个挑战，因为如果某个节点被黑客攻破的话，其他节点也会跟着遭殃；
自带提供的脚本还需要进一步补充完善，当然了，一般的使用还是够用的。
多节点主从+etcd/zookeeper
在大规模节点环境下，采用keepalived或者MHA作为MySQL的高可用管理还是有些复杂或麻烦。首先，这么多节点如果没有采用配置服务来管理，必然杂乱无章，线上切换时很容易误操作。在较大规模环境下，建议采用etcd/zookeeper管理集群，可实现快速检测切换，以及便捷的节点管理。
基于Galera协议的高可用方案
Galera是Codership提供的多主数据同步复制机制，可以实现多个节点间的数据同步复制以及读写，并且可保障数据库的服务高可用及数据一致性。基于Galera的高可用方案主要有MariaDB Galera Cluster和Percona XtraDB Cluster（简称PXC），目前PXC用的会比较多一些。
PXC的架构示意图见下：
(图片源自网络)，图解：在底层采用wsrep接口实现数据在多节点间的同步复制。
(图片源自网络)，图解：在PXC中，一次数据写入在各个节点间的验证/回滚流程。
PXC的优点
服务高可用；
数据同步复制(并发复制)，几乎无延迟；
多个可同时读写节点，可实现写扩展，不过最好事先进行分库分表，让各个节点分别写不同的表或者库，避免让galera解决数据冲突；
新节点可以自动部署，部署操作简单；
数据严格一致性，尤其适合电商类应用；
完全兼容MySQL；
虽然有这么多好处，但也有些局限性：
只支持InnoDB引擎；
所有表都要有主键；
不支持LOCK TABLE等显式锁操作；
锁冲突、死锁问题相对更多；
不支持XA；
集群吞吐量/性能取决于短板；
新加入节点采用SST时代价高；
存在写扩大问题；
如果并发事务量很大的话，建议采用InfiniBand网络，降低网络延迟；
事实上，采用PXC的主要目的是解决数据的一致性问题，高可用是顺带实现的。因为PXC存在写扩大以及短板效应，并发效率会有较大损失，类似semi sync replication机制。
其他高可用方案
基于NDB Cluster，由于NDB目前仍有不少缺陷和限制，不建议在生产环境上使用；
基于共享存储，一方面需要不太差的存储设备，另外共享存储可也会成为新的单点，除非采用基于高速网络的分布式存储，类似RDS的应用场景，架构方案就更复杂了，成本也可能更高；
基于中间件(Proxy)，现在可靠的Proxy选择并不多，而且没有通用的Proxy，都有有所针对，比如有的专注解决读写分离，有的专注分库分表等等，真正好用的Proxy一般要自行开发；
基于主机高可用，是指采用类似RHCS构建一个高可用集群后，再部署MySQL应用的方案。老实说，我没实际用过，但从侧面了解到这种方案生产上用的并不多，可能也有些局限性所致吧；
MySQL高可用的几种方案
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数据库服务的高可用性有几种方式
高可用性，虽然我不熟悉oracle的，但是sql server的我大概了解一些。分享些我的经验给你。
高可用性，一般重点有2个，集群负载性能，和读写分离。
在不考虑硬件配置的情况下，高可用性要关注的是哪些是读写数据库，哪些是只读数据库。
微软sql server的最新版本完善了always on功能
方法一般情况都是（简单点）
1.有一个主数据库，做集群这个集群是用来做灾难恢复的建2+个节点，防止主数据库挂掉
2.建个镜像数据库，用作子数据库。万一主库全挂了，镜像数据库（只读）会重设为（读写）
3.读写分离，抽取主数据的log用来还原出镜像只读数据库，为后端数据仓库用
第二点里可以也为镜像数据库建立集群用作灾备
关于本次数据库高可用方案和五大常见的MySQL高可用方案(最全)的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。