MySQL高可用解决方案(MySQL HA Solution)

什么是高可用性？
  很多公司的服务都是24小时*365天不间断的。比如Call Center。这就要求高可用性。再比如购物网站，必须随时都可以交易。那么当购物网的server挂了一个的时候，不能对业务产生任何影响。这就是高可用性。

高可用性2个问题：
如何共享数据或同步数据？如何处理failover（故障切换）？
  解释failover，意思就是当服务器down掉，或者出现错误的时候，可以自动的切换到其他待命的服务器，不影响服务器上App的运行。

对于分布式数据库系统。如何架构才能保证其高可用性呢？以MySQL为例。
1. MySQL replication with manual failover
  同步数据是采用MySQL replication的方法，在MySQL分表分块到主从已经解释。

  简单的说就是从库根据主库的日志来做相应的处理，保证数据的一致。通常还配合MySQL Proxy或Amoeba等进行读写分离减少服务器压力。manual failover，显然当Master挂掉时，利用本方式是需要手动来处理failover，一般来说是将slave更改为server。
可用性达到： 98%-99.9+%


2. Master-Master with MMM manager(Multi-Master Replication Manager)
  同步数据的方式是Multi-Master Replication Manager，在MySQL分表分块到主从解释，多主多从的设置，是一个loop环形，每个DB既是前一个DB的Slave又是后一个的Master。优势就在于，一个Master挂掉，也还可以继续DB操作。每个DB都可以进行读写，分散压力。
可用性达到：99%


3. Heartbeat/SAN
   处理failover的方式是Heartbeat，Heartbeat可以看成是一组程序，监控管理各个node间连接的网络。当node出现错误时，自动启动其他node开始服务。Heartbeat必须解决的一个问题就是split brain（脑裂），在网络中的一个node（节点） down掉后，每个node都会认为其他node down掉并尝试开始服务，因为产生数据冲突。

通过SAN来共享数据。
   SAN：Storage Area Network，是一种LAN来处理大数据量的传输，提供了计算机和存储系统之间的数据传输。各个计算机组成的集群可以通过SAN共享存储。


当server1挂掉的时候，Heartbeat监控到启动Server2的服务。而因为采用了SAN来共享了存储，Server2可以直接利用SAN网络中的数据。通过这种方式来提供高可用的解决方案。
可用性达到： 99.5%-99.9%

 heartbeat的工作原理：heartbeat最核心的包括两个部分，心跳监测部分和资源接管部分，心跳监测可以通过网络链路和串口进行，而且支持冗余链路，它们之间相互发送报文来告诉对方自己当前的状态，如果在指定的时间内未受到对方发送的报文，那么就认为对方失效，这时需启动资源接管模块来接管运行在对方主机上的资源或者服务。
heartbeat的两台主机分别为主节点和从节点。主节点在正常情况下占用资源并运行所有的服务，遇到故障时把资源交给从节点并由从节点运行服务

4. Heartbeat/DRBD
处理failover的方式依旧是Heartbeat。
   同步数据使用DRBD：Distributed Replicated Block Device(DRBD)是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案。和SAN网络不同，它并不共享存储，而是通过服务器之间的网络复制数据。

可用性达到： 99.9%

5. MySQL Cluster（NDB Cluster）
   MySQL Cluster也是由各个DB node组成一个cluster，在这个cluster中由网络连接。可以自由的增减node的个数来对应数据库压力。

用synchronous replication(同步复制，要不同时成功要么同时失败)的方式来同步各个node的数据。然后对各个table进行partition，基于各个table的primary key。

采用了Shared Nothing Architecture的结构。不共享任何数据，而是每个node都同步好各自的数据。这样即使是PC也可以轻松被加入到Shared Nothing的结构中。

   Share disk              Share nothing                Share memory 

很难懂，我猜想MySQL Cluster的结构应该和Hadoop中的HDFS（Hadoop Distributed File System）相似，按照key来做partition，然后将各个partition通过synchronous的方式同步的保存到各个DataNode上，Management Node来监听管理Cluster，通过SQL Node来访问DataNode上的数据。