Kubernetes中部署MySQL高可用集群

本文涉及的产品
RDS AI 助手,专业版
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
简介: Kubernetes中部署MySQL高可用集群

MySql简介

MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。MySQL是一种关系型数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策,分为社区版和商业版,由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

MySQL的高可用方案

下文介绍的MySQL高可用方案采用主从复制+读写分离,即由单一的master和多个slave所构成。其中,客户端通过master对数据库进行写操作,通过slave端进行读操作。master出现问题后,可以将应用切换到slave端。 此方案是MySQL官方提供的一种高可用解决方案,节点间的数据同步采用MySQL Replication技术。MySQL Replication从一个MySQL数据库服务器(master)的数据复制到一个或多个MySQL数据库服务器(slave)。在默认情况下,复制是异步的;slave不需要一直接收来自主机的更新。根据配置,可以复制数据库中的所有数据库、选定的数据库,或者特定的表。

安装部署

1.创建ConfigMap

通过YAML文件创建名为mysql的ConfigMap

cat mysql-configmap.yaml

apiVersion:v1
kind:ConfigMap
metadata:
  name:mysql
  labels:
    app:mysql
data:
  master.cnf:|
    # Apply this config only on the master.
    [mysqld]
    log-bin
    log_bin_trust_function_creators=1
    lower_case_table_names=1
  slave.cnf:|
    # Apply this config only on slaves.
    [mysqld]
    super-read-only
    log_bin_trust_function_creators=1

kubectl apply -f mysql-configmap.yaml -n kube-public

2. 创建Services

通过yaml文件创建两个service,分别是mysql和mysql-read:

cat mysql-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql
  labels:
    app: mysql
spec:
  ports:
  - name: mysql
    port: 3306
  clusterIP: None
  selector:
    app: mysql
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql-read
  labels:
    app: mysql
spec:
  ports:
  - name: mysql
    port: 3306
  selector:
    app: mysql

kubectl apply -f mysql-service.yaml -n kube-public

3.创建StatefulSet

通过yaml文件创建名为mysql的StatefulSet:

cat  mysql-statefulset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: mysql
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql
  serviceName: mysql
  replicas: 3
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      annotations:
        volume.beta.kubernetes.io/storage-class: "nfs"
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql
    spec:
      initContainers:
      - name: init-mysql
        image: mysql:5.7
        command:
        - bash
        - "-c"
        - |
          set -ex
          [[ `hostname` =~ -([0-9]+)$ ]] || exit 1
          ordinal=${BASH_REMATCH[1]}
          echo [mysqld] > /mnt/conf.d/server-id.cnf
          echo server-id=$((100 + $ordinal)) >> /mnt/conf.d/server-id.cnf
          if [[ $ordinal -eq 0 ]]; then
            cp /mnt/config-map/master.cnf /mnt/conf.d/
          else
            cp /mnt/config-map/slave.cnf /mnt/conf.d/
          fi
        volumeMounts:
        - name: conf
          mountPath: /mnt/conf.d
        - name: config-map
          mountPath: /mnt/config-map
      - name: clone-mysql
        image: gcr.io/google-samples/xtrabackup:1.0
        command:
        - bash
        - "-c"
        - |
          set -ex
          [[ -d /var/lib/mysql/mysql ]] && exit 0
          [[ `hostname` =~ -([0-9]+)$ ]] || exit 1
          ordinal=${BASH_REMATCH[1]}
          [[ $ordinal -eq 0 ]] && exit 0
          ncat --recv-only mysql-$(($ordinal-1)).mysql 3307 | xbstream -x -C /var/lib/mysql
          xtrabackup --prepare --target-dir=/var/lib/mysql
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /var/lib/mysql
          subPath: mysql
        - name: conf
          mountPath: /etc/mysql/conf.d
      containers:
      - name: mysql
        image: mysql:5.7
        env:
        - name: MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD
          value: "1"
        ports:
        - name: mysql
          containerPort: 3306
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /var/lib/mysql
          subPath: mysql
        - name: conf
          mountPath: /etc/mysql/conf.d
        resources:
          requests:
            cpu: 500m
            memory: 1Gi
        livenessProbe:
          exec:
            command: ["mysqladmin", "ping"]
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 5
        readinessProbe:
          exec:
            command: ["mysql", "-h", "127.0.0.1", "-e", "SELECT 1"]
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 2
          timeoutSeconds: 1
      - name: xtrabackup
        image: gcr.io/google-samples/xtrabackup:1.0
        ports:
        - name: xtrabackup
          containerPort: 3307
        command:
        - bash
        - "-c"
        - |
          set -ex
          cd /var/lib/mysql
          if [[ -f xtrabackup_slave_info ]]; then
            mv xtrabackup_slave_info change_master_to.sql.in
            rm -f xtrabackup_binlog_info
          elif [[ -f xtrabackup_binlog_info ]]; then
            [[ `cat xtrabackup_binlog_info` =~ ^(.*?)[[:space:]]+(.*?)$ ]] || exit 1
            rm xtrabackup_binlog_info
            echo "CHANGE MASTER TO MASTER_LOG_FILE='${BASH_REMATCH[1]}',\
                  MASTER_LOG_POS=${BASH_REMATCH[2]}" > change_master_to.sql.in
          fi
          if [[ -f change_master_to.sql.in ]]; then
            echo "Waiting for mysqld to be ready (accepting connections)"
            until mysql -h 127.0.0.1 -e "SELECT 1"; do sleep 1; done
            echo "Initializing replication from clone position"
            mv change_master_to.sql.in change_master_to.sql.orig
            mysql -h 127.0.0.1 <<EOF
          $(<change_master_to.sql.orig),
            MASTER_HOST='mysql-0.mysql',
            MASTER_USER='root',
            MASTER_PASSWORD='',
            MASTER_CONNECT_RETRY=10;
          START SLAVE;
          EOF
          fi
          exec ncat --listen --keep-open --send-only --max-conns=1 3307 -c \
            "xtrabackup --backup --slave-info --stream=xbstream --host=127.0.0.1 --user=root"
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /var/lib/mysql
          subPath: mysql
        - name: conf
          mountPath: /etc/mysql/conf.d
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
      volumes:
      - name: conf
        emptyDir: {}
      - name: config-map
        configMap:
          name: mysql

kubectl apply -f mysql-statefulset.yaml -n kube-public

通过执行如下的命令可以查看启动过程:

$ kubectl get pods -lapp=mysql --watch --namespace=kube-public

在启动后,应该能够看到如下的信息:

注:上面配置说明

volumeClaimTemplates:

- metadata:

    name: data

    annotations:

      volume.beta.kubernetes.io/storage-class: "nfs"

  spec:

    accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]

    resources:

      requests:

        storage: 10Gi

上面这段表示动态申请pvc,存储类是由nfs创建的,前提是创建nfs的存储类,创建方法如下:

cat  class.yaml

kind: StorageClass

apiVersion: storage.k8s.io/v1

metadata:

name: nfs

provisioner: example.com/nfs

kubectl apply -f class.yaml


动态pvc创建可参考:

kubernetes集群中部署EFK日志管理系统

MySQL部署环境验证

1)通过运行一个临时的容器(使用mysql:5.7镜像),使用MySQL 客户端发送测试请求给MySQL master节点(主机名为mysql-0.mysql;跨命名空间的话,主机名请使用mysql-0.mysql.kube-public)

kubectl run mysql-client --image=mysql:5.7 -it --rm --restart=Never -- mysql -h mysql-0.mysql.kube-public

CREATE DATABASE demo;
CREATE TABLE demo.messages (message VARCHAR(250));
INSERT INTO demo.messages VALUES ('hello');

在master节点上创建demo数据库,并创建一个只有message字段的demo.messages的表,并为message字段插入hello值。

2)使用主机名为mysql-read来发送测试请求给服务器:

kubectl run mysql-client --image=mysql:5.7 -i -t --rm --restart=Never -- mysql -h mysql-read.kube-public


相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
5月前
|
人工智能 算法 调度
阿里云ACK托管集群Pro版共享GPU调度操作指南
本文介绍在阿里云ACK托管集群Pro版中,如何通过共享GPU调度实现显存与算力的精细化分配,涵盖前提条件、使用限制、节点池配置及任务部署全流程,提升GPU资源利用率,适用于AI训练与推理场景。
538 1
|
6月前
|
运维 监控 关系型数据库
MySQL高可用方案:MHA与Galera Cluster对比
本文深入对比了MySQL高可用方案MHA与Galera Cluster的架构原理及适用场景。MHA适用于读写分离、集中写入的场景,具备高效写性能与简单运维优势;而Galera Cluster提供强一致性与多主写入能力,适合对数据一致性要求严格的业务。通过架构对比、性能分析及运维复杂度评估,帮助读者根据自身业务需求选择最合适的高可用方案。
|
6月前
|
SQL 监控 关系型数据库
MySQL主从复制:构建高可用架构
本文深入解析MySQL主从复制原理与实战配置,涵盖复制架构、监控管理、高可用设计及性能优化,助你构建企业级数据库高可用方案。
|
5月前
|
弹性计算 监控 调度
ACK One 注册集群云端节点池升级:IDC 集群一键接入云端 GPU 算力,接入效率提升 80%
ACK One注册集群节点池实现“一键接入”,免去手动编写脚本与GPU驱动安装,支持自动扩缩容与多场景调度,大幅提升K8s集群管理效率。
361 89
|
10月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
10月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
ACK One 的多集群应用分发,可以最小成本地结合您已有的单集群 CD 系统,无需对原先应用资源 YAML 进行修改,即可快速构建成多集群的 CD 系统,并同时获得强大的多集群资源调度和分发的能力。
695 9
|
10月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
本文介绍如何利用阿里云的分布式云容器平台ACK One的多集群应用分发功能,结合云效CD能力,快速将单集群CD系统升级为多集群CD系统。通过增加分发策略(PropagationPolicy)和差异化策略(OverridePolicy),并修改单集群kubeconfig为舰队kubeconfig,可实现无损改造。该方案具备多地域多集群智能资源调度、重调度及故障迁移等能力,帮助用户提升业务效率与可靠性。
|
5月前
|
NoSQL 算法 Redis
【Docker】(3)学习Docker中 镜像与容器数据卷、映射关系!手把手带你安装 MySql主从同步 和 Redis三主三从集群!并且进行主从切换与扩容操作,还有分析 哈希分区 等知识点!
Union文件系统(UnionFS)是一种**分层、轻量级并且高性能的文件系统**,它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加,同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem) Union 文件系统是 Docker 镜像的基础。 镜像可以通过分层来进行继承,基于基础镜像(没有父镜像),可以制作各种具体的应用镜像。
713 6
|
11月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案
本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
|
缓存 Kubernetes 数据安全/隐私保护
k8s1.18多master节点高可用集群安装-超详细中文官方文档
k8s1.18多master节点高可用集群安装-超详细中文官方文档

推荐镜像

更多