【mysql】GitHub 的 MySQL 高可用性实践分享

原文出处： shlomi-noach   译文出处：oschina   

GitHub 使用 MySQL 作为所有非 git 仓库数据的主要存储, 它的可用性对 GitHub 的访问操作至关重要。GitHub 站点本身、GitHub 的 API、身份验证等等都需要进行数据库访问。我们运行着多个 MySQL 集群来为不同的服务和任务提供支持。我们的集群使用经典的主从配置, 主集群中的某个节点能够接受写入。其余的从集群节点异步同步来自主服务器的更改, 并提供数据的读取服务。

主节点的可用性尤为重要。没有主服务器, 集群无法接受写入：任何需要保留的写入数据都不能持久化保存，任何传入的更改（如提交、问题、用户创建、审阅、新存储库等）都将失败。

为了支持写操作，我们显然需要有一个可用的数据写入节点，一个主集群。但同样重要的是，我们需要能够识别或找到该节点。

在一个写入失败，提示说主节点崩溃的场景中，我们必须确保能启用一个新的主节点，并快速表明其身份。检测故障所需的时间、进行故障转移并公布新的主节点所花费的时间，构成了总的停机时间。

本文将介绍 GitHub 的 MySQL 高可用性和主服务发现解决方案，它使我们能够可靠地运行跨数据中心操作，容忍数据中心隔离，并使得出现故障时耗费的停机时间变得更短。

高可用目标

本文描述的解决方案，迭代并改进了之前在 GitHub 实现的高可用(HA)解决方案。随着规模的扩大，MySQL 的高可用策略必须适应变化。我们希望为 GitHub 中的 MySQL 和其他服务，提供类似的高可用策略。

在考虑高可用和服务发现时，有些问题可以引导你找到合适的解决方案。包含但不限于：

• 你能容忍多长的中断时间？

• 崩溃检测的可靠性如何？你能容忍错误报告（过早的故障转移）吗？

• 故障转移的可靠性如何？什么情况下可以失败？

• 解决方案在跨数据中心的场景下效果如何？在低延迟和高延迟的网络情况下如何？

• 解决方案是否允许一个完整的数据中心故障或者出现网络隔离？

• 有没有防止或缓解脑裂（两台服务器都宣称是某个集群的主节点，不知情对方的存在，并且都能接受写操作）的机制。

• 你能允许数据丢失吗？在多大程度上？

为了说明上面的一些情况，首先让我们讨论一下之前的高可用方案，并说说我们为什么要修改它。

移除基于 VIP 和 DNS 的服务发现

在之前的迭代版本中，我们：

• 使用 orchestrator 来做检测和故障转移

• 使用 VIP 和 DNS 做主节点的发现

在这个迭代版本中，客户端使用名字服务（比如 mysql-writer-1.github.net）来发现写节点。名字可以解析为一个虚拟 IP(VIP)，这个 VIP 指向主节点。

因此，在正常情况下，客户端只需要解析名称，连接到解析后的 IP上，然后发现主节点也正在另一边监听链接（也就是客户端连上了主节点）。

考虑这个跨越三个不同数据中心的复制拓扑：

当主节点发生故障时，必须在副本集中选出一个服务器，提升为新的主节点。

orchestrator 将会检测到故障，选举出一个新的主节点，然后重新分配 name（名称）和 VIP（虚拟 IP）。客户端实际上并不知道主节点的真实身份：它们只知道 name（名字），而这个名字现在必须解析给新的主节点。不过，需要考虑：

VIP 是需要协作的：它们由数据库服务器自己声明和拥有。为了获得或释放 VIP，服务器必须发送 ARP 请求。拥有 VIP 的服务器必须在新提升的主节点获得 VIP 之前先释放掉。这还有一些额外的影响：

• 有秩序的故障转移操作会首先通知故障主节点并要求它释放 VIP，然后再通知新提升的主节点并要求它获取 VIP。如果无法通知到原主节点或者拒绝释放 VIP 怎么办？首先要考虑到，该服务器上存在故障场景，它不可能会不及时响应，或根本不响应。

  • 我们最终可能会出现脑裂情况：两个注解同时声称拥有同一个 VIP。根据最短的网络路径，不同的客户端可能会连接到不同的服务器。

  • 事实源于两个独立服务器间的协作，并且这个设置是不可靠的。

• 即使原主节点确实配合，工作流程也浪费了宝贵的时间：当我们通知原主节点时，切换到新主节点的操作一直在等待。

• 即使 VIP 发生变化，现有的客户端连接也不能保证与原服务器断开连接，而且我们可能仍然会经历脑裂。

VIP 受限于物理位置。它们属于交换机或者路由器。所以，我们只能将 VIP 重新分配到位于同一位置的服务器上。特别是，当新提升的服务器位于不同的数据中心时，我们无法分配 VIP，只能修改 DNS。

• 修改 DNS 需要较长的传播时间。根据配置，客户端会缓存 DNS 一段时间。跨数据中心(cross-DC)故障转移则意味着更多的中断时间：为了让所有客户端知晓新主节点的身份，需要花费更长的时间。

仅这些限制，就足以促使我们寻求新的解决方案，但考虑更多的是：

• 主节点通过 pt-heartbeat 心跳服务进行自行注入，目的是测量延迟和节流。这项服务必须从新提升的主节点开始。如果有可能的话，原主节点的服务将被关闭。

• 同样的，Pseudo-GTID 注入也是主节点自己管理的。它将从新的主节点开始，并在原主节点结束。

• 新的主节点被设为可写。如果可能的话，原主节点被设为只读。

这些额外的步骤是导致中断总时间的一个因素，并且引入了它们自己的故障和摩擦。

该解决方案生效了，GitHub 已经成功完成 MySQL 的故障迁移，但我们希望我们的 HA 在以下方面有所改进：

• 数据中心不可知

• 允许数据中心出现故障

• 删除不可靠的协作工作流

• 减少总的中断时间

• 尽可能地进行无损故障转移

GitHub 的高可用解决方案：orchestrator, Consul, GLB

我们的新策略，除了附带的改进外，还解决或减轻了上面的许多问题。在今天的高可用设置中，我们有：

• 使用 orchestrator 来做监测和故障转移。我们使用跨数据中心的 orchestrator/raft 方案，如下图。

• 使用 Hashicorp 的 Consul 来做服务发现。

• 使用 GLB/HAProxy 作为客户端和写节点的代理层。

• 使用选播(anycast)做网络路由。

新的设置将完全删除 VIP 和 DNS 的修改。在我们引入更多组件的同时，我们能够将组件解耦并简化任务，并且能够使用可靠、稳定的解决方案。下面逐一分析。

正常流程

正常情况下，应用程序通过 GLB/HAProxy 连接到写节点。

应用程序永远不知道主节点的身份。和之前一样，它们使用名字。例如，cluster1 的主节点命名为 mysql-writer-1.github.net。在我们当前的设置中，名字被解析为一个选播(anycast) IP。

使用选播时，名字在任何地方都被解析为相同的 IP，但流量会根据客户端位置的不同进行路由。需要指出的是，在我们的每个数据中心，都有 GLB（我们的高可用负载均衡）被部署在不同的容器中。指向 mysql-writer-1.github.net 的流量总是路由到本地数据中心的 GLB 集群。因此，所有客户端都由本地代理提供服务。

我们在 HAProxy 上运行 GLB。我们的 HAProxy 维护了一个写连接池：每个 MySQL 集群一个连接池，其中每个连接池只有一个后端服务器：集群的主节点。DC 中的所有 GLB/HAProxy 容器都具有相同的连接池，并且它们都指向相同的后端服务器。这样，如果一个应用程序想要写入 mysql-writer-1.github.net，它连接到哪个 GLB 服务器并不重要。它总会被路由到实际的 cluster1 主节点上。

对于应用程序而言，服务发现结束于 GLB，并且不再需要重新发现。就这样，通过 GLB 将流量路由到正确地址。

GLB 如何知道哪些服务器可以作为后端服务器，以及如何将更改传播到 GBL 呢？

Consul 的服务发现

Consul 是著名的服务发现解决方案，它也提供 DNS 服务。然而，在我们的解决方案中，我们用它作为高效的键值存储系统。

在 Consul 的键值存储中，我们写入了集群主控的标识。对于每一个集群，都有一个键值对记录标识集群的主 FQDN，端口，IPV4，IPV6。

每一个 GLB/HAProxy 节点都运行 consul 模板：每一个服务都在监听 consul 数据的变更（这里主要是对集群主控的数据变更）。consul 模板会生成一个有效的配置文件并且当配置变更时，能够自动重载 HAProxy。

因此，Consul 中主控标识的变更会被每一个 GLB/HAProxy 观察到，然后它们立即重新配置它们自己，在集群后端池中设置新的主控作为单一对象，并且进行重载以反映这些变更。

在 GitHub 中，每一个数据中心都有一个 Consul 设置，并且每一个设置都具有高可用性。然而，这些设置又互相独立，它们之间不进行互相复制或数据共享。

那么 Consul 是如何获得变更通知，在交叉数据中心中，信息又是如何分布的呢？

orchestrator/raft

运行一个 orchestrator/raft 设置：orchestrator 节点之间通过 raft 一致性算法进行通信。每一个数据中心有 1~2 个 orchestrator 节点。

orchestrator 负责失败检测，MySQL 故障转移，以及 Consul 主控的变更通知。故障转移通过单个 orchestrator/raft 主导节点进行操作，但是对于主控变更，产生新主控的消息会通过 raft 机制被传播到所有 orchestrator 节点。

一旦 orchestrator 节点接收到主控变更的消息，它们会与自己对应的本地 Consul 设置通信：它们都执行 KV 写操作。具有多个 orchestrator 节点的数据中心会有多个完全相同的 Consul 写操作。

整体流程

在主节点故障的场景中：

• orchestrator 节点检测到故障。

• orchestrator/raft 主导节点开始恢复。一个新的主节点被设置为 promoted 状态。

• orchestrator/raft 向所有 raft 集群节点通知主节点变更。

• 所有 orchestrator/raft 成员接收到主节点变更的通知。每个成员都向本地 Consul 写入包含新主节点身份的 KV 记录。

• 每个 GLB/HAProxy 都运行一个 consul 模版，用于监视 Consul KV 存储的变化，并重新配置和重新加载 HAProxy。

• 客户端流量被重定向到新的主节点上。

每个组件都有明确的责任归属，而且整个设计简单并且解耦。orchestrator 不需要知道负载均衡。Consul 不需要知道这些信息是从哪里来的。代理只关心 Consul，客户端只关心代理。

而且：

• 没有 DNS 的变更需要传播。
• 没有 TTL。
• 整个流程不需要原故障主节点的配合，它在很大程度上已被忽略。

其他细节

为了进一步确保流程的安全，我们还提供了以下内容：

• 将 HAProxy 的配置项 hard-stop-after 设置为一个非常短的时间。当在写连接池中使用新的后端服务器重新加载时，它会自动终止所有到原主节点的连接。

  • 通过使用 hard-stop-after 配置项，我们甚至不需要客户端的配合，这也就缓解了脑裂的情况。值得注意的是，这并不是绝对的，我们还是需要一些时间来消灭旧连接。但是，在某个时间点之后，我们就会感到舒服，因为不会出现令人厌恶的意外。

• 我们并不严格要求 Consul 随时可用。实际上，我们只需要它在故障转移期间可用。如果 Consul 恰好这时不可用，GLB 将继续使用已知的信息运作，不采用任何极端的行动。

• GLB 被用于验证新提升的主节点的身份。类似于我们的 context-aware MySQL pools（上下文感知的 MySQL 线程池），在后端服务器上进行检查，以确保它确实是一个可写的节点。如果我们恰好在 Consul 中删除了主节点的身份，没有问题；空的条目会被忽略。如果我们在 Consul 中错误的写入了一个非主节点的名称，没有问题；GLB 将拒绝更新它并以最后已知的状态继续运行。

我们会在以下章节进一步完成备受关注和期望的高可用目标。

orchestrator/raft 失败检测

orchestrator使用全面方法来检测失败，因此这种方法非常可靠。我们不会观察到误报 —— 因为我们没有进行过早的故障转移，所以也不会产生不必要的中断时间。

通过完全的 DC 网络隔离（又称 DC 栅栏），orchestrator/raft 进一步处理这个问题。一个 DC 网络隔离会引起一些混淆：这个 DC 中的服务器是可以互相通信的。他们是与其他 DC 网络隔离，还是其他 DC 被网络隔离？

在一个 orchestrator/raft 设置中，raft 的 leader 节点就是运行故障转移的那个节点。leader 是取得了大多数节点支持的节点（特定数量）。我们的 orchestrator 节点部署就是这样，没有单一数据中心可以占大多数，任何 n-1 的 DC 也是如此。

在一个完全 DC 网络隔离的事件中，这个 DC 的 orchestrator 节点与其它 DC 中的对应节点失去连接。最终，隔离 DC 中的 orchestrator 节点不能作为 raft 集群的 leader 节点。如果任何这种节点碰巧成为了 leader 节点，它就会退出。一个新的 leader 节点可以从任何一个其他 DC 分配。leader 节点会得到其他所有 DC 的支持，这些 DC 彼此之间可以进行通信。

因此，调用 shots 的 orchestrator 节点将位于网络隔离数据中心之外。一个隔离 DC 应该有一个主服务器，orchestrator 会使用可用 DC 中的其中一个服务器将它替换来初始化故障转移。我们委托非隔离 DC 中的那些节点来做这个决定，以此来缓解 DC 隔离。

更快的公告

通过发出公告说主分支即将修改，可以进一步减少运行停机的总时间。如何实现这个想法？

当 orchestrator 开始进行故障迁移的时候，它会观察可用于升级的服务器队列。在了解自我复制的规则，以及接受提示和限制的情况下，在最好的行动方针中，它能做出基于一定训练的决策。

它可能意识到一个可以升级的服务器也是一个理想的候选策略，例如：

• 没有什么可以阻止服务器的升级（潜在用户已经暗示服务器优先升级），而且

• 认为服务器可以将它所有的版本视为复本。

在这个例子中 orchestrator 首先将服务器设置为可写，然后立即公告服务器的升级（我们的例子中是写到了 Consul KV），即使异步开始修复复制树，这种操作通畅会花费更多几秒的运算。

有可能当我们的 GLB 服务器完全重载时，复制树已经完好无损，但是这不是严格要求的。服务器可以接收到写操作！

半同步复制

在 MySQL 的半同步复制中，在获知更改已发送到一个或多个副本之前，主服务器不会确认事务已提交。它提供了一种实现无损故障转移的方法：应用于主服务器的任何更改都将应用于或等待应用于其中一个副本。

一致性带来的成本是：可用性风险。如果没有副本确认收到更改，主服务器将被阻塞并且写入操作将停止。幸运的是，这里有一个超时设置，在这之后主服务器可以恢复到异步复制模式，使写入操作再次可用。

我们已经把我们的超时设置在一个合理的低值：500ms。将更改从主服务器发送到本地 DC 副本，通常也发送到远程 DC，这个阈值是绰绰有余的。设置这个超时时间之后，我们可以观察到完美的半同步行为（无需回退到异步复制），并且在确认失败的情况下，可以在非常短的阻塞周期内获得让人满意的表现。

我们在本地 DC 副本上启用半同步，并且在主服务器宕机的情况下，我们期望（尽管不严格地执行）无损故障转移。对完整的 DC 故障进行无损故障转移的代价很高昂，我们并不期待这么做。

在试验半同步超时的同时，我们还观察到一种对我们有利的行为：主服务器在发生故障时，我们能够影响最佳候选人的标识。通过在指定的服务器上启用半同步，并将它们标记为候选服务器，我们可以通过影响故障的结果来减少总的停机时间。在我们的试验中，我们观察到，我们通常最终会得到最佳候选服务器，并因此发布快速公告。

心跳注入

我们没有在已提升/已降级的主设备上管理 pt-heartbeat 服务的启动/关闭，作为替代，我们选择随时随地运行它。这需要进行打一些补丁，以便使 pt-heartbeat 可以支持服务器端来回更改它们的 read_only 状态或其完全崩溃。

在我们目前的设置中，在主服务器及其副本上运行 pt-heartbeat 服务。在主服务器上，他们产生心跳事件。在副本服务器上，他们识别到服务器是只读的，并定期重新检查其状态。只要服务器升级为主服务器，该服务器上的 pt-heartbeat 会将服务器标识为可写，并开始注入心跳事件。

orchestrator 所有权委托

我们进一步委托到 orchestrator：

• 伪-GTID注入

• 设置被提升的主控作为可写的，清除它的复写状态

• 如果可能，设置老的主控为只读状态

对于新主控，以上所有这些操作减少了冲突的可能性。一个刚刚被提升的主控应该是在线的并且可接入，否则我们就不应该提升它。然后让 orchestrator 直接应用变更到被晋升的主控上也应该是合理的。

限制和缺点

代理层使得应用程序不知道主服务器的身份，但是对于主服务器它也掩盖了应用程序的身份。所有主服务器看到的连接都来自代理层，我们丢失了关于连接实际来源的信息。

随着分布式系统的发展，我们仍然遗留了未处理的场景。

值得注意的是，在数据中心隔离场景中，假设主服务器位于 DC 中，DC 中的应用程序仍然能写入主服务器。一旦网络恢复正常，可能会导致状态不一致。我们正努力在非常独立的 DC 中，通过实现一个可靠的 STONITH 来缓解这种脑裂。和以前一样，在将主服务器之前需要花费一些时间，可能出现短暂的脑裂。而避免脑裂的操作成本非常高。

更多的场景存在：故障转移时 Consul 的终端；部分 DC 隔离；其他的。我们知道，使用这种性质的分布式系统不可能消除所有的漏洞，因此，我们将焦点放在最重要的案例上。

结果

orchestrator/GLB/Consul 设置给我们提供以下功能：

• 可靠的故障检测

• 数据中心不可知的故障迁移

• 典型的无损故障迁移

• 对数据中心网络隔离的支持

• 缓解脑裂的问题（仍在实现中）

• 无合作相关的依赖

• 多数场景下大约 10~13 秒的断电恢复能力。（我们观察到一些场景下最长 20 秒的断电恢复和极端场景下最长 25 秒的情况）

结语

编排/代理/服务发现范例在解耦架构中使用众所周知的可信组件，这使得部署、运维和观察变得更加容易，并且每个组件可以独立扩展或缩减。我们将不断测试我们的设置，以继续寻求改进。