摘要.
何为 “三高” 程序员，当然不是指高血压、高血糖、高血脂，而是高学历、高薪资、高颜值。那么 Mysql 的 “三高” 又是什么呢？
# 前言
小伙伴们在项目开发中，无法避免的要跟数据库打交道，一般在互联网公司所采用的数据库都为 Mysql，而且创业公司都采用的单机方式。
这种方式自己玩玩可以，运用到实际项目中，那肯定要挨批的。一方面数据不安全，万一数据库的电脑磁盘坏了，就坑了。另一方面数据库的并发能力是有限的，一般并发数 200～500 就差不多了，当然你要继续往上增，也是可以的，那就影响整体 Mysql 的响应时间。
今天老顾来讲讲 Mysql 的三高集群架构，所谓三高，就是**“高可用”、“高负载”、“高性能” 的架构**方案。
老顾这里说明一下，只是从整体上面介绍集群方案，不会那么深入；但会讲一些网上缺失的、而且很重要的思想。了解全面架构是非常重要的，具体细节自行查阅。
# 主从架构
Mysql 的主从架构是最容易想到的，先来个图：
主从方案是我们很多中间件采用的方式，Mysql 的主从方式，数据由主 Mysql 同步到从 Mysql中，数据同步是单向的。
同步的方案有几种方案（异步、同步、半同步），网上介绍很多，老顾就不详细讲了。
主从方案的特点：
1、解决了数据安全问题
2、结合一些中间件（如：mycat）或工具（如：sharding-jdbc）实现读写分离；提高 Mysql 的整体性能 / 负载
注：读写分离含义：数据的更新（即写请求）操作的是主 Mysql，数据再同步到从 Mysql 中；读取数据（读请求）是访问的从 Mysql。
我们从图中可以看出，一主多从的方案中只有一个写节点（主 mysql），一旦主 Mysql 出现问题，整个系统就无法进行写请求，那肯定是不行的。**主 Mysql 有单节点故障隐患，怎么解决？**网上说的方案也有很多，老顾只介绍大厂采用的，比较成熟的方案。
# MHA 方案
MHA 全称 Master High Availability，从名字上面就可以看出它的作用，就是解决主节点的高可用问题。
MHA 目前在 MySQL 高可用方面是一个相对成熟的解决方案，它由日本人开发，是一套优秀的作为 MySQL高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件。MHA 能做到 0~30 秒之内自动完成数据库的故障切换操作。
MHA 由两部分组成：MHA Manager（管理节点）和 MHA Node（数据节点），如图：
管理节点主要起到监控作用，如果发现主节点不可用，就发起主从切换和故障转移。
目前MHA 主要支持是一主多从的架构，要求至少要 3 个节点，一主二从。
那 MHA 在主节点挂掉后，是怎么进行切换的？
1、主节点挂了，在从节点中重新选举一个新备选主节点，原则是 binlog 最新最近更新的从节点作为新备选主节点。
2、在备选主节点和其他从节点之间同步差异中继日志（relay log）
3、应用从原来的主节点上保存二进制日志
4、提升备选主节点为新主节点
5、迁移集群其他从节点 作为 新主节点的 从节点。
上面介绍了是核心流程，其实 MHA 内部做了很多业务，核心思想就是尽可能的保证数据一致性，不让数据丢失。 虽然 MHA 已经做了很好，但有些场景还是不能避免。还有一个问题就是主节点把数据同步到从节点是有延时的，尤其在高并发情况下，同一刻主节点和从节点数据会不一致。
Mysql 在这方面也进行很多优化，如半同步方式，在 5.7 版本又增加了 after sync 方式，确保数据一致，但多个从节点之间还是存在数据延时。
那有没有一个方案能够确保数据的强一致性？我们接着往下看。
# PXC 方案
PXC 是 percona 公司的 percona xtraDB cluster，简称 PXC。它是基于 Galera 协议的高可用集群方案。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强一致性。
PXC 架构中Mysql 无主从之分，都是相同的。而且每个节点都是能够提供读和写，是不是很酷，那PXC 是怎么实现各个节点数据强一致性的呢？
上面是个时序图，就是 PXC 执行的流程，小伙伴们是不是感觉很复杂，老顾可以教大家可以这样理解：
其实就是一句话，PXC 的原理其实在提交事务时，确保所有的节点事务都要成功提交，才返回成功；如果其中有一个不成功，就回滚数据，返回不成功，
正因为这样的原理，就确保数据肯定是一致的，而且是实时一致；当然这样就导致性能有损耗。PXC 另一个好处就是每个节点都可以提供读写请求，不管写在哪个节点，都能够保证数据强一致性。
# MHA 与 PXC
1、MHA 主要写入速度很快，但数据不是强一致性
2、PXC 保证数据强一致性，但写入速度慢
那有没有取他们优点的方案呢？来一个终极方案。老顾告诉小伙伴们，其实很多方案不可能都是优点，没有缺点，不可能很完美，最主要的是要知道在什么场景下运用什么方案。根据 MHA 和 PXC 方案的特点，我们可以结合自己的业务去决定怎么使用它们？
PXC 适合存储高价值的数据，要求数据强一致性，如：账户，订单，交易等等MHA 适合存储低价值的数据，不要求强一致性，如：权限，通知，日志，商品数据，购物车等等
现实情况，很多大厂都是结合使用的，我们看看 2017 年天猫双 11，数据库峰值 4200 万次 / 秒，支付峰值 25.6 万次 / 秒；这个支付峰值已经创造了一个世界记录（国人的骄傲）。
我们发现支付场景的峰值相对其他业务的峰值比较低，这个是因为支付场景肯定是要求数据强一致性的，只要涉及到钱，用户都会很在意。
# 最终推荐方案
两种方案的结合，因为 PXC 架构都可以写，所以在入口处放一个HAProxy 作负载均衡，客户端只要访问 HAProxy 的地址就行了，不需要知道每个 PXC 节点的地址。
在数据库访问中间件那边肯定要进行业务封装，在设计的时候要明确，哪些数据进入哪个集群环境，当然做的好点，可以配置化（也没有必要，因为业务其实是确定的）
# 总结
很多小伙伴们在网上喜欢问，哪个方案好，哪个方案不好，有没有一个通吃天下的方案，这个是不现实的，很多方案的选择是要结合相关业务场景的。
关于 MHA 和 PXC 很多细节，老顾这里没有介绍，网上介绍的也很多，可以自行查阅。
# 原文链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/76893131 https://zhuanlan.zhihu.com/p/76893131