“这不就是Oracle Rac吗？”

“这不就是MGR吗？”

思路比结论重要，为什么比是什么重要，今天就花1分钟，说下这里面架构演进的思路。

画外音：大家不想听底层细节，就不深入细节了。

最早的数据库都是单机的，其最大的痛点是啥？

无法线性扩展。

磁盘能力无法线性扩展，内存能力无法线性扩展，计算能力无法线性扩展。

如今，喜欢创造概念的架构师们，把这种架构称为“Shared Everything”架构。

如上图所示，DISK/MEM/CPU 都耦合在一个DBMS进程内，必须部署在一台服务器上，完全处于竞争态，无法线性扩展，并行处理较差。

数据库单机部署，就是典型的“Shared Everything”架构。

如何来提升系统的并行能力呢？

最容易想到的，就是把无状态的逻辑计算部分，从DBMS进程内拆分出来，做成可扩展的微服务集群，实现“计算与存储分离”。

如上图所示：

（1）CPU逻辑计算拆分出了独立的进程，可以集群部署，能够线程扩展；

（2）DISK/MEM 仍耦合在一个进程内，仍处于竞争态，无法线性扩展；

Oracle Rac，就是典型的“Shared Disk”架构，核心思路是“计算与存储分离”。

存储部分磁盘IO仍有集中的资源竞争，还有没有进一步的优化空间呢？

最容易想到的，就是把数据打散，分布到不同的数据库实例上，每部分数据享有单独的资源。

如上图所示：

（1）把整体数据存储分为了N份，每份之间没有交集；

（2）每份数据的 DISK/MEM/CPU 都在一个DBMS进程内，部署在一台服务器上；

（3）每份数据的资源之间的没有竞争；

没错，这就是“水平切分”，它是典型的”Shared Nothing”架构。

对 Shared Everything/Disk/Nothing 这些高大上的名词，进一步认识了不？

事情还没完，水平切分存在什么问题呢？

水平切分虽然是一种可扩展架构，能够实现线性扩展资源，但它会使得调用方失去数据的全局视野，使得调用方能力受限：

（1）无法实现全局JOIN；

（2）无法实现全局排序；

（3）无法支持集函数；

（4）原访问一次DBMS的操作，需要调用多次；

（5）…

并把一些原本属于DBMS职责的工作，转嫁到调用方。

如何解决“线性扩展能力”，同时又解决“失去全局视野”与“调用方能力受限”的问题呢？

最容易想到的方案是，数据库主从集群，每份数据都进行复制，每个实例都独享 DISK/MEM/CPU 资源，避免实例之间的资源竞争。

如上图所示：

（1）把整体数据存储分复制了N份，每份之间数据都一样；

（2）每份数据的 DISK/MEM/CPU 都在一个DBMS进程内，部署在一台服务器上；

（3）每份数据的资源之间的没有竞争；

理想很丰满，现实很骨干，思路没问题，但实际执行“复制”的过程中，会碰到一些问题。

以MySQL为例，有3种常见的复制方式：

（1）异步复制；

（2）半同步复制；

（3）组复制；

第一种，异步复制（Asynchronous Replication）

又叫主从复制（Primary-Secondary Replication），是互联网公司用的最多的数据复制与数据库集群化方法，它的思路是，从库执行串行化后的主库事务。

其核心原理如上图所示：

（1）第一条时间线：主库时间线；

- 主库执行事务

- 主库事务串行化binlog

- binlog同步给从库

- 主库事务提交完成

（2）第二条/第三条时间线：从库时间线；

- 收到relay log

- 执行和主库一样的事务

- 生成自己的binlog（还可以继续二级从库）

- 从库事务提交完成

从这个时间线可以看到：

（1）主库事务提交；

（2）从库事务执行；

是并行执行的，主库并不能保证从库的事务一定执行成功，甚至不能保证从库一定收到相关的请求，这也是其称作“异步复制”的原因。

第二种，半同步复制（Semi-synchronous Replication）

为了解决异步复制中“不能保证从库一定收到请求”等问题，对异步复制做了升级。

其核心原理如上图所示：

（1）第一条时间线：主库时间线；

- 主库执行事务

- 主库事务串行化binlog

- binlog同步给从库

- 等从库确认收到请求，主库事务才提交完成

（2）第二条/第三条时间线：从库时间线；

- 收到relay log

- 执行和主库一样的事务，并给主库一个确认

- 生成自己的binlog（还可以继续二级从库）

- 从库事务提交完成

从这个时间线可以看到：

（1）主库收到从库的ACK，才会提交；

（2）从库收到请求后，事务提交前，会给主库一个ACK；

半同步复制存在什么问题呢？

（1）主库的性能，会受到较大的影响，事务提交之前，中间至少要等待2个主从之间的网络TTL；

（2）从库仍然有延时，主从之间数据仍然不一致；

（3）主从角色有差异，主节点仍然是单点；

大数据量，高并发量的互联网业务，一般不使用“半同步复制”，更多的公司仍然使用“异步复制”的模式。

最后是MySQL5.7里，新提出的MySQL组复制。

第三种，组复制（MySQL Group Replication，MGR）

MGR有一些帅气的能力：

（1）解决了单点写入的问题，一个分组内的所有节点都能够写入；

（2）最终一致性，缓解了一致性问题，可以认为大部分实例的数据都是最新的；

（3）高可用，系统故障时（即使是脑裂），系统依然可用；

如上图所示：

（1）首先，分组内的MySQL实例不再是“主从”关系，而是对等的“成员”关系，故每个节点都可以写入；

（2）其次，增加了一个协商共识的认证（certify）环节，多数节点达成一致的事务才能提交；

画外音：Garela也是此类机制。

和MySQL传统的复制不同，MGR的核心是分布式共识算法，类似于Paxos。

基于上一篇《Galera，MySQL主从之外的另一种选择》的留言，似乎大部分人都非常熟悉算法的底层内核，本篇就先不展开了。

画外音：感兴趣的人多的话，再展开细讲。

不知不觉写了几千字了，收个尾做个总结吧。

三类常见数据库架构

Shared Everything：数据库单机系统，资源竞争；

Shared Disk：Oracle Rac，计算与存储分离；

Shared Nothing：水平切分，复制集群，资源完全隔离；

三类常见复制方式

异步复制：传统主从，互联网公司最常用；

半同步复制：从库确认，主库才提交；

组复制：MySQL 5.7的新功能，核心在于分布式共识算法；

知其然，知其所以然。

思路比结论更重要。