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本篇内容主要讲解“GitHub的MySQL高可用怎么解决”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“GitHub的MySQL高可用怎么解决”吧!
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GitHub在所有非Git的地方使用MySQL存储数据，其可用性对GitHub的运行至关重要。网站，API，鉴权等等，都需要数据库访问。GitHub运行多个MySQL集群来满足其不同的服务和任务。这些集群使用典型的主复结构，在集群中只有唯一节点（主）能写入，其他节点（复制点）异步地复制主节点的变化（重播）并提供【读】服务。
主节点的可用性至关重要。没有了主节点，整个集群都不能写入了（数据保存不下来）。任何数据变化操作，如提交、Bug、注册、新建库等等，都将失败。要能写入显然需要有一个可获得的写入节点，即主节点。其中关键是，我们能定位或者发现这个节点。
在主节点崩溃的情形，必须保证一个新的主节点出现，并且快速地广播出去。检测到崩溃，主节点切换和集群广播告知，一起合计的时间就是总宕机时间。当然越小越好！
本文展示了GitHub的MySQL高可用和集群选主解决方案，该方案让GitHub可靠地运行跨数据中心操作，容忍数据中心隔离（不可用），实现更短的宕机时间。
本文描述的解决方案是之前GitHub实现的高可用的迭代优化。当扩容的时候，MySQL的高可用能够适应变化。我们也期望在GitHub有类似MySQL的策略用于其他服务。
当考虑高可用和服务发现时，一些问题会引导你走向一个合适解决方案，不完全的问题清单如下：
能忍受多久的宕机时间？
崩溃检测是否可靠？能否忍受错误（过早切换）？
失效切换是否可靠？那里失效了？
方案在跨中心时是否也工作良好？在高/低延迟的网络里呢？
方案能否容忍整个数据中心崩溃或网络隔离？
是否有机制组织或减缓脑裂出现（集群中两个节点都声称自己是主，两者独立互，不知道对方，并都接受写入）？
能否承受数据丢失？丢多少能忍？
为了说明这些问题，让我们看看以前的高可用解决方案，并且为何要优化它！
在以前的迭代中，我们使用：
用orchestrator做崩溃检测和失效切换，并
用VIP和DNS做主节点发现 在该策略下，客户端用名字来发现写节点，例如mysql-writer-1.github.net，该名字被解析到一个虚拟IP地址（VIP），对应的主节点主机就能访问到。因此，正常情况下，客户端会解释这个名字，连到获得的IP，找到主节点。
考虑这样的复制拓扑结构，跨了3个数据中心： 在主节点失效时，复制节点里的一个 ，必须被提名替代其【主】位。
orchestrator将检测失效，提名新主，接着重新定义名字或VIP。客户端并不知道新主怎么定位，因为他们只知道名字，而名字必须解释到新主上。情况是这样的：
VIP是协同的：他们被数据库服务器声称并拥有。为了获得或释放一个VIP，服务器必须发送一个ARP请求。占用该VIP的服务器必须先释放才能让新主获得它。这隐含的效果是：
一个有序的失效切换操作先得联系失效旧主并请求它释放VIP，接着联系新主请求其抓住该VIP。假如旧主无法访问了或者拒绝释放VIP咋办？在旧主失效情景里，它不能按时响应或完全不响应，都是可能的。
容许脑裂可以解决该问题：两个主机都生成拥有同一个VIP。不同的客户端可能连到其中之一上，看在网络上谁离的近。
其中根源在于两个独立的服务器需要协作，而这个结构是不可靠的。
就算旧主做出协作了，整个流程也浪费了宝贵的时间：切换到新主必须等到能联系到旧主。
而且当VIP改变了，已存在的客户端连接也不能保证从旧主哪里断开，仍然会出现事实上的脑裂情景。
VIP通常是以物理位置边界来设计，由路由器或开关拥有。因而，我们只能给相关位置的服务器重设VIP。在一些特殊情况下，我们无法给另一个数据中心的新主重设VIP，必须修改DNS。
DNS的变化扩散出去需要更长时间。客户端缓存了DNS（特定时间后才刷新）。跨数据中心的失效通常导致更长的宕机时间：需要更多时间让客户端意识到主节点变了。
这些限制促使我们寻求更好的解决方案，更多地考虑：
主节点通过pt-heartbeat心跳服务来自主地注入自己，基于延迟度量和流量控制。该服务必须在新提名的主节点上被启动。如果可能，在旧主上的该服务将被关停。
类似的，Pseudo-GTID注入由主节点自主管理。它应该在新主启动，并最好在旧主关停。
新主被置为可写入，旧主被置为只读（如果可能）。
这些额外的步骤会增加更多的总宕机时间，并且他们自身也会遇到失败和冲突。这个解决方案是有效的，GitHub也做过成功的失效切换，在雷达监控下运行良好。但我们希望高可用在这些方面做得更好：
跨数据中心无感。
能忍受数据中心失效。
去除不可靠的协作流程。
减少总宕机时间。
尽可能做到无损失效切换。
我们的新策略，伴随着附带的优化，上述关注问题的解决或减轻。当前的HA结构中包括：
orchestrator负责失效探测和切换（用的是跨数据中心的orchestrator/raft）。
Hashicorp的Consul用于服务发现。
GLB/HAProxy作为代理层处于客户端和写节点之间。
anycast用于网络路由。
新的结构去掉了VIP和DNS修改。虽然我们引入了更多的组件，但能够解耦组件并简化任务，也能利用上坚固稳定的解决方案。接下来详细的说明下。
正常情况下，应用通过GLB/HAProxy连接到写节点，应用永远感受不到主节点身份。在以前，应用需要使用名字。例如，cluster1集群的主节点用mysql-writer-1.github.net。在当前的结构下，这个名字会被解释到一个anycast地址（IP）。
用anycast，这个名字解释到任何地方的同一个IP，但流量会基于客户端位置被路由到不同地方。尤其是，我们的每一个数据中心都有GLB，我们的高可用负载均衡器，部署在多个机柜里。去往mysql-writer-1.github.net的流量总是路由到本地数据中心的GLB集群。
因而，所有的客户端都由本地的代理服务。GLB运行于HAProxy之上。HXProxy有写节点池：每个MySQL集群有这么个池，每个池仅只一个后端服务器 — 集群主节点。所有数据中心的GLB/HAProxy机柜用同一个池，亦即用池里的同一个后端服务器。因而，应用如果想写入到mysql-writer-1.github.net，和其所连接到的GLB服务器无关，它总是被路由到cluster1集群的主节点。
应用只需了解，发现终结于GLB，不存在重新发现的必要。剩下的就由GLB负责把流量路由到正确的目的地。那么GLB怎么知道服务于那些后台服务器，并且怎么扩散对GLB的修改呢？
Consul是众所周知的服务发现解决方案，也提供DNS服务。在我们的方案里，使用它作为高可用的KV存储。
在Consul的KV存储里存放集群主节点的标识。对每个集群，有一组KV条目标识集群主节点的fqdn、port、ipv4和ipv6。
每个GLB/HAProxy节点运行着consul-template：一个监听Consul数据变化的服务（对我们来说就是对集群描述数据的变化），该服务产生一个合法配置文件能用于重载HAProxy（当配置变化时）。
因而，Consul里一个主节点标识的变化被每个GLB/HAProxy机柜跟踪着，并对自己进行重新配置，将新主设为集群后台服务器池里唯一实体，并重载以反映这些变化。
在GitHub我们每个数据中心都有一个Consul，都是高可用结构。但这些结构是互相独立的，不互联复制也不共享任何数据。
那么Consul怎么获知变化？以及信息怎么在跨数据中心间传递的？
我们运行着一个orchestrator/raft结构：orchestrator节点间通过raft互联交流。每个数据中心有1-2个orchestrator节点。
orchestrator负责失效检测，MySQL失效切换，以及Consul里主节点信息变化的传递。失效切换由单一的orchestrator/raft领头节点操作，但变化 — 集群有个新主的消息，被扩展到所有orchestrator节点，通过raft机制。
当orchestrator节点接收到新主变化的消息，他们与本地Consul交互：触发一个KV写操作。有多个orchestrator节点的数据中心可能触发多次对Consul的写入。
当主节点崩溃时：
orchestrator检测到失效。
orchestrator/raft领头节点触发一个恢复。一个新主被提名。
orchestrator/raft广播主节点变化给所有raft集群节点。
每个orchestrator/raft节点收到领头节点变化通知，更新本地Consul的KV存储（新主的标识）。
每个GLB/HAProxy的consul-template监听到Consul里KV值变化，随即重新配置并重载HAProxy。
客户端流量转向新主。
流程中每个组件都有明确的功能，整个设计解耦得很好也相当简单。orchestrator不知道负载均衡，Consul不知道信息从哪儿来，HAProxy只关注Consul，而客户端只关注Proxies。而且：
没有DNS变化需要扩展。
没有TTL。
流程不需要死旧主协作。
为了让流程更加安全，我们还做了这些工作：
HAProxy配置很短的hard-stop-after。当其重载新的后台服务器到写节点池，它自动地终止所有对旧主的连接。
用hard-stop-after参数我们不必寻求客户端的协作，从而减轻脑裂影响。当然这明显没有完全消除，我们断掉所有旧连接需要时间。但总算有个时间点，在那之后让我们感觉舒服并且不会有令人不爽的意外。
我们不严格要求Consul在任何时候都可用。事实上，我们只需要它在失效切换时能用即可。如果Consul恰好不可用，GLB会接着用最后已知的信息完成操作，不会造成什么极端行为。
GLB被设置为校验新提名主节点的标识，类似我们的context-aware MySQL pools，会对后台服务器进行检查，确认其确实是个写入节点。如果我们不慎删除了Consul中的主节点标识，也没问题，空项会被忽略。如果我们不慎将非主服务器写到到Consul里，也没问题，GLB将拒绝更新它仍按旧状态继续运行。
我们继续追寻高可用的目标和关注。
orchestrator用holistic approach来检测失效，这是很可靠的。我们没有观察到错误的失效切换，也就没有承担不必要的宕机时间。
orchestrator/raft更进一步深究完整的数据中心网络隔离的情形。该情形下会出现误导：数据中心里服务器能互相对话。但此时，是自己被其他数据中心隔离了，还是其他数据中心被隔离了？
在orchestrator/raft结构里，raft领头节点负责失效切换。领头节点是个被组里多数支持的节点（类似民主投票）。我们orchestrator节点部署单中心选主，而是任何n-1个中心来做。
在完整的数据中心网络隔离事件里，数据中心的orchestrator节点从其他节点（在其他数据中心的）断开连接。这样，隔离数据中心的orchestrator节点就不能成为raft集群的领头。如果任何这类节点不巧成为领头，它会宕掉。一个新的领头会从其他数据中心赋予，这个领头有其他数据中心的支持（投票），它有能力相互之间通信。
因而，这个orchestrator节点被叫做【枪击】，它是网络隔离数据中心外面来的。假设在隔离的数据中心里有个主节点，orchestrator会触发失效切换来替换它，用其他数据中心获得的服务器。我们缓解了数据中心隔离，通过委托其他非隔离的数据中心进行选主。
总宕机时间能显著地降低，如果能更快地广播主节点变化。怎么做到呢？
当orchestrator开始失效切换，它观察可能被提名的众多服务器。通过提示或限制，理解复制规则和曾经记忆，它会依据合理程序做出科学的选择。
它认为可被提名的服务器是个理想候选者，依据：
没有阻止该服务器被提名的任何障碍（或者用户潜在地提示该服务器是适合被提名），并且
该服务器能被期待可以让它的兄弟节点作为复制节点。
满足条件下，orchestrator将其先设置为可写入，并立即广播该服务器提名（写入到Consul库里），同时异步地开始修复复制节点树，该操作通常需要花几秒钟时间。
等到我们的GLB服务器都完成重载，复制节点树也基本完成重整了，当然这并不是必须的。服务器恢复到可写入就算OK。
在MySQL里，半同步复制是主节点不确认一个事务的提交，直到数据变化已被传递到1个或多个复制从节点。该行为提供了一种达到无损失效切换的方法：任何主节点的变化都已在复制从节点上应用或正在应用。
一致性是有成本的：对可获得性造成风险。假设复制节点没给收到变化的确认，主节点会阻塞，写操作堆积。幸运的是，可以设置超时，超过时间就让主节点切回到异步复制模式，让写操作可以继续。
我们设置该超时时间在一个合理低值（500ms），这相对于将变化传递到本地DC的复制点的时间足够久，甚至够传递到远程DC的复制点。在这个超时时间内，我们观察到完美的半同步复制行为（没有跌落到异步复制），以及满意的短暂阻塞（当确认失败时）。
在本地DC复制点我们用半同步复制，在遇到主节点死亡，我们期待（不是绝对要求）无损的失效切换。无损的失效切换在一个整个DC失效中代价过于高昂，不是我们的诉求。
在实验半同步复制超时时，我们也观察到对我们有利的现象：在主节点失效时我们能够影响理想候选者的标识。通过在指定的服务器设置半同步复制，标识其作为候选者，我们能减少总宕机时间（通过影响失效结果）。在我们的实验中，我们观察到能更快完成候选者筛选，并因此加快新主广播。
相对于让pt-heartbeat服务在当选_落选的新主上启_停，我们选择让其在任何时间任何地点都运行着。这需要对pt-heartbeat打个补丁让其能够适应服务的读写状态变换，甚至完全宕机。
在当前配置中pt-heartbeat服务运行在主节点和复制点上。在主节点上，它产生心跳，在复制点上，它标识服务器为只读并定时循环地检查其状态。一旦某个服务器被提名为新主，其上的pt-heartbeat就标识其为可写入并且开始产生心跳。
orchestrator承担了更多的工作：
Pseudo-GTID生成器。
设置新主可写入状态，清除复制点状态。
设置旧主只读状态（如果可能）。
这是为了减少新主各工作的冲突。新主被选出显然是期望它活着并可访问，否则我们就没必要提名它。当它能感知了，就让orchestrator将变化直接应用到它身上。
代理层让应用无法感知到主节点的标识，但他也让应用的标识被屏蔽在主节点之外。所有主节点看起来连接都都来自代理层，丢失了连接的真实来源信息。随着分布式系统前行，我们仍有些未处理到的情形。
尤其，在数据中心网络隔离情形，假设主节点是在被隔离DC里，而同DC的应用还能写入到主节点，而此时网络恢复了，这就可能导致状态不一致。我们正在探索降低脑裂后患的方法，通过实现一个可靠的STONITH，在正好隔离的DC里。像之前一样，将主节点关停需要点时间，这仍将存在短暂的脑裂期。完全避免脑裂的操作成本是相当高昂的。
更多的情形包括：Consul在失效切换时宕了；部分DC隔离，等等。我们明白在分布式系统里，堵上所有的漏洞是不可能的，所以我们专注于最重要的情形。
我们的orchestrator_GLB_Consul架构实现了：
可靠的失效检测；
不可知数据中心失效切换；
典型的无损失效切换；
数据中心网络隔离支持；
降低脑裂损害；
没有协作延迟；
大多数10-13秒左右的总宕机时间，少数要20秒，极端要25秒；
到此，相信大家对“GitHub的MySQL高可用怎么解决”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！