MySQL集群原理详解

1. 为什么需要分布式数据库
2. MySQL Cluster原理
3. MySQL Cluster的优缺点
4. MySQL Cluster国内应用
5. 参考资料

1. 为什么需要分布式数据库

随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据量量呈爆炸式增长，动辄达到数百TB甚至数百PB规模，已远远超出现有的传统计算技术和信息系统的处理能力，而集中式数据库面对大规模数据处理逐渐表现出其局限性，因此，人们希望寻找一种能快速处理数据和及时响应用户访问的方法，也希望对数据进行集中分析、管理和维护。这已成为现实世界的迫切需求。

分布式数据库是在集中式数据库的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。分布式数据库是指数据在物理上分布而逻辑上集中管理的数据库系统。物理上分布指的是分布式数据库的数据分布在物理位置不同并由网络连接的节点或站点上；逻辑上集中是指各数据库之间在逻辑上是一个整体，并由统一的数据库管理系统管理。不同的节点分布可以跨不同的机房、城市甚至国家。

分布式数据库的主要特点如下：

透明性：用户不必关心数据的逻辑分区和物理位置的分布细节，也不必关心重复副本（冗余数据）的一致性问题，同时不必关心在局部场地上数据库支持哪种数据模型。对于系统开发工程师而言，当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序，使用起来如同一个集中式数据库。
数据冗余性：分布式数据库通过冗余实现系统的可靠性、可用性，并改善其性能。多个节点存储数据副本，当某一节点的数据遭到破坏时，冗余的副本可保证数据的完整性；当工作的节点受损害时，可通过心跳等机制进行切换，系统整体不被破坏。还可以通过热点数据的就近分析原则减少网络通信的消耗，加快访问速度，改善性能。
易于扩展性：在分布式数据库中能够方便地通过水平扩展提高系统的整体性能，也能通过垂直扩展来提供性能，扩展并不需要修改系统程序。
自治性：各节点上的数据由本地的DBMS管理，具有自动处理能力，完成本场地的应用或局部应用。

2. MySQL Cluster原理

MySQL
群集是 MySQL 适合于分布式计算环境的高可用、高冗余版本。它采用了 NDB Cluster 存储引擎，允许在 1 个群集中运行多个
MySQL 服务器。在 MySQL 5.0 及以上的二进制版本中，以及与最新的 Linux 版本兼容的 RPM 包中提供了该存储引擎。

MySQL
群集是一种技术，该技术允许在无共享的系统中部署“内存中”和“磁盘中”数据库的 Cluster
。通过无共享体系结构，系统能够使用廉价的硬件，而且对软硬件无特殊要求。此外，由于每个组件有自己的内存和磁盘，不存在单点故障。MySQL
Cluster 由一组计算机构成，每台计算机上均运行着多种进程，包括 MySQL 服务器，NDB Cluster
的数据节点，管理服务器，以及（可能存在的）专门的数据访问程序。

管理服务器(MGM节点)负责管理 Cluster 配置文件和 Cluster 日志。Cluster 中的每个节点从管理服务器检索配置数据。

当数据节点内出现新的事件时，节点将关于这类事件的信息传输到管理服务器，然后，将这类信息写入 Cluster 日志。

目前能够运行 MySQL Cluster 的操作系统有 Linux、Mac OS X 和 Solaris，最新的版本已经支持 Windows 操作系统。

MySQL 群集的数据节点之间的通信是不加密的，并且需要高速的带宽，所以建议把群集建立在一个高速局域网内，不建议跨网段、跨公网的部署这种系统体系。

MySQL 群集分为三种节点：管理节点，数据节点和SQL节点。

管理节点：主要用于管理各个节点，能够通过命令对某个节点进行重启、关闭、启动等操作。也能够监视全部节点的工作状态。

数据节点：主要是对数据的存储，不提供其他的服务。

SQL节点：主要是对外提供SQL功能，类似一台普通的 MySQL Server。

而SQL节点和数据节点可以是同一台机器，也就是说这台机器即是SQL节点也是数据节点。它们只是逻辑关系上的划分，实际部署时，甚至所有的阶段都可以位于同一台物理机器上，只是配置较复杂些。

3. MySQL Cluster的优缺点

优点：

99.999 ％的高可用性
快速的自动失效切换
灵活的分布式体系结构，没有单点故障
高吞吐量和低延迟
可扩展性强，支持在线扩容

缺点：

存在很多限制，比如：不支持外键，数据行不能超过8K（不包括BLOB和text中的数据）
部署、管理、配置很复杂
占用磁盘空间大，内存大
备份和恢复不方便
重启的时候，数据节点将数据load到内存需要很长时间

4. MySQL Cluster国内应用

中国电子科学研究院采用MySQL Cluster构建高可用测试系统 - MySQL社区 - Powered by Discuz!

5. 参考资料

mysql cluster排错经验分享 - 飞鸿无痕 - 博客园
 MySQL Cluster：如何通过扩展为MySQL带来2亿QPS - 文章 - 伯乐在线
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