前言
隨着mysql存儲的數據量越來越大，mysql查詢單表時的響應速度也會隨之變慢，尤其是當單節點承載的數據量超出一定的範圍後，比如單表超過2000萬之後，查詢響應速度會下降的很快，因此，一方面可以考慮mysql集羣，另一方面可以考慮讀寫分離，這兩種方案的出發點不同，集羣更多是從單節點可容納的併發連接數考慮，比如單節點的mysql服務器支持的最大連接數是有限的；而讀寫分離可以提升mysql服務總體的讀寫性能，避免讀請求和寫請求都打到同一個節點上，分攤壓力
總結來說，可以歸納爲單節點的mysql服務始終是有瓶頸的，因此需要考慮集羣化的解決方案，業界比較成熟的方案包括PXC集羣和replication集羣
pxc集羣
PXC介紹
Percona XtraDB Cluster（簡稱PXC集羣）提供了MySQL高可用的一種實現方法
- 集羣是有節點組成的，推薦配置至少3個節點，但是也可以運行在2個節點上，生產環境建議不要超過15個，否則整體性能下降的很快
- 每個節點都是普通的mysql/percona服務器，可以將現有的數據庫服務器組成集羣，反之，也可以將集羣拆分成單獨的服務器
- 每個節點都包含完整的數據副本
PXC集羣主要由兩部分組成：Percona Server with XtraDB和Write Set Replication patches（使用了Galera library，一個通用的用於事務型應用的同步、多主複製插件）
PXC特性
- 同步複製，事務要麼在所有節點提交或不提交。
- 多主複製，可以在任意節點進行寫操作。
- 在從服務器上並行應用事件，真正意義上的並行複製。
- 節點自動配置，數據一致性，不再是異步複製。
- PXC最大的優勢：強一致性、無同步延遲
PXC優勢
- 服務高可用
- 數據同步複製(併發複製)，幾乎無延遲
- 多個可同時讀寫節點，可實現寫擴展，不過最好事先進行分庫分表，讓各個節點分別寫不同的表或者庫，避免讓galera解決數據衝突
- 新節點可以自動部署，部署操作簡單
- 數據嚴格一致性，尤其適合電商類應用
- 完全兼容MySQL
pxc集羣搭建
下面演示如何使用docker快速搭建一個2個節點的pxc集羣
1、環境準備
兩臺安裝了docker的虛擬機或者阿里雲，基於centos7.X
| 機器IP | 節點屬性 |
|---|---|
| 192.168.145.128 | docker1 - master |
| 192.168.145.129 | docker2 - worker |
2、開放如下防火牆端口
如下端口是PXC集羣之間互相通信時要用到的端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=2377/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=7946/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=7946/udp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=4789/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=4789/udp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=9001/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
3、下載PXC鏡像
docker pull percona/percona-xtradb-cluster:5.7.21
docker tag percona/percona-xtradb-cluster:5.7.21 pxc
docker rmi percona/percona-xtradb-cluster:5.7.21
注意在每個節點上都要執行
4、創建並初始化集羣
- 第一個啓動的PXC節點是主節點，它要初始化PXC集羣
- PXC啓動之後，就沒有主節點的角色了
- PXC集羣中任何節點都是可以讀寫數據
在機器1上執行：
docker swarm init
執行完畢，產生如下的一行命令，將這行命令分別拷貝到其他的節點進行執行，表示其他節點都加入到這個集羣中來
將這段命令拷貝到docker2執行
docker swarm join --token SWMTKN-1-5b0lg8fdyovq4nrlrzxg5wfaqxeuhucms481zeefphm2m8phql-dzz5r37e33sv7o9jt92tw0s60 192.168.145.128:2377
可以看到,docker2節點作爲一個worker節點
swarm集羣維護常用命令
docker node ls [查看集羣節點]
docker node rm 節點 【強制移除運行中的節點】
docker swarm leave -f [強制解散當前的swarm集羣]
通過上面這些命令，可以用來管理swarm集羣，比如移除【下線】集羣中的某個節點，解散某個集羣，需要說明的一個問題是，當我們從主節點強制解散某個節點的時候，下一次在重新創建一個再把其他節點加入進來的時候，一定要在其他節點上面執行leave的命令，否則會報加入失敗
5、創建docker網絡
試想在真實的應用中，當需要創建很多個PXC集羣的時候，集羣中不同的節點進行網絡通訊時，都使用宿主機網絡就很不好維護和管理，因此可以使用dockek創建網絡，然後讓各自的PXC集羣使用這個網絡，這樣就可以將不同的PXC集羣進行網絡區分，便於運維管理
創建一個docker網絡給下面的PXC集羣使用
docker network create -d overlay --attachable swarm_mysql
創建成功後，可以通過命令進行查看
docker network ls
也可以刪除自建的docker網絡
docker network rm swarm_mysql [移除虛擬網絡]
6、創建PXC主節點
通過下面的命令創建集羣的主節點
docker run -d -p 9001:3306 \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
-e CLUSTER_NAME=PXC1 \
-e XTRABACKUP_PASSWORD=123456 \
-v pnv1:/var/lib/mysql --privileged \
--name=pn1 --net=swarm_mysql \
pxc
簡單解釋下命令：
- *docker run -d -p 9001:3306 *
將docker容器的mysql的3306端口映射到宿主機的9001端口 - *-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 *
設置mysql客戶端連接密碼 - *-e CLUSTER_NAME=PXC1 *
給PXC集羣起一個名字，這裏叫做PXC1 - *-v pnv1:/var/lib/mysql --privileged *
宿主機的pnv1數據卷目錄掛載容器1的mysql目錄 - *–name=pn1 --net=swarm_mysql *
使用上面創建的虛擬網絡
這裏需要解釋下，採用docker搭建PXC集羣時，不支持文件目錄的掛載方式，而只支持數據卷的掛載方式，因此上面的pnv1爲宿主機的數據卷，可以提前創建，如果不存在，執行上面的命令時會自動在宿主機進行創建
數據卷的常用命令如下：
docker volume ls 【查看已有的數據卷】
docker volume create pnv1 【創建一個叫做pnv1的數據卷】
docker volume rm 數據卷名字 【刪除某個數據卷】、
docker volume inspect pnv1 【查看某個數據卷詳情】
將上面的創建PXC主節點命令執行一下
執行成功後，稍等1~2分鐘可以使用navicat客戶端進行連接使用了
同時我們可以通過上面的數據卷命令查看掛載的詳情
7、創建PXC從節點
執行如下命令
docker run -d -p 9001:3306 \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
-e CLUSTER_NAME=PXC1 \
-e XTRABACKUP_PASSWORD=123456 \
-e CLUSTER_JOIN=pn1 \
-v pnv2:/var/lib/mysql --privileged \
--name=pn2 --net=swarm_mysql \
pxc
上面的命令和創建主節點的基本相同，額外新增的是下面這行命令
-e CLUSTER_JOIN=pn1 \
想必大家可以猜到，這是加入集羣名爲pn1的意思，正是如此，等待1~2分鐘docker進程起來之後，我們使用navicat進行連接，也能正常連接了
8、PXC集羣測試
在本文的開篇我們說，PXC集羣屬於同步複製類型的集羣，即在某個幾點上操作DB之後，其他節點同步會去複製數據，比如我們在節點1上面創建一個test的數據庫，很快你會發現在第二個節點的庫中也創建了
同時，我們再在2庫上面創建一張表，第一個節點的庫中也立即產生了，這個時間差，對於使用者來講，幾乎感覺不到
如果想擴展更多的節點，只需要拷貝上面的命令稍加修改即可，本篇的講解到此結束，最後感謝觀看！