本文目录一览：
- 1、如何访问k8s集群内部署的mysql服务
- 2、mysql分布式集群的搭建方案
- 3、五大常见的MySQL高可用方案(最全)
- 4、容器化 | 在 KubeSphere 中部署 MySQL 集群
- 5、如何使用Heartbeat，组建一个高可用性的mysql集群
- 6、如何在Windows系统中配置Mysql群集
如何访问k8s集群内部署的mysql服务
虽然 kubernetes 社区一直在努力使得有状态应用成为一等公民，也推出了 statefulset 控制器支持 pod 的顺序部署，稳定的域名访问和存储访问。但鉴于 MySQL 部署运维的多样性和复杂性，在 kubernetes 上部署 MySQL 仍然要面临众多挑战。
1、业务流量入口的配置方式
传统虚拟机环境下，我们通过虚IP的方式，让业务应用都配置事先定义的一个虚IP为链接数据库的地址，然后由高可用服务保证虚IP始终能被路由到master数据库。在kubernetes中，出现了一层网络插件屏蔽了底层网络拓扑，高可用服务管理虚IP的方式需要随之适应调整，比如通过service结合标签完成虚IP的漂移，但service本身是kubernetes提供的一项功能，其可靠性和性能都取决于kubernetes服务的稳定。以性能来说，service是kubeproxy组件通过配置iptables实现的，当iptables规则较多时不可避免的会产生时延，需要我们针对性的解决。
2、容器隔离带来的监控视野问题
在 kubernetes 中，如果将 MySQL 制作为 container 运行在一个 pod 中，container 会将 MySQL 进程和运行环境隔离在一个单独的 namespace 中。监控组件在获取 MySQL 的一些 metirc 时，可能不得不进入与 MySQL 同一个 namespace 中，在部署和设计监控组件时需要考虑到这些限制。
3、存储在 kubernetes 中，支持配置各种不同的存储。
如果使用本地存储 local persistent volume，则需要绑定 MySQL 在一个固定的节点，这就完全浪费了 kubernetes 灵活调度的天然优势；而如果使用远程共享存储，确实是将 MySQL 进程与其存储完全解耦，使得 MySQL 进程可以在任意节点调度，然而考虑到高 I/O 吞吐量的情况，就不是那么美好了。设计时需要考量远程存储是否能够满足 MySQL 的带宽要求。
4、高可用/备份恢复
kubernetes 提供的 statefulset 控制器只能提供最基本的部署，删除功能，无法实现完善的 MySQL 集群高可用/备份恢复操作。对于有状态应用的部署，仍需要定制开发，所以多数公司提供了定制的 operator 来完成应用容器的管理。比如 etcd operator，MySQL operator，后文将为大家详述我测试使用 MySQL operator 的一些记录。
mysql分布式集群的搭建方案
不是很理解，比如说你3台搭建分布式，你通过什么方式区分库表？假设每台服务器上部署一个mysql实例，那你怎么把数据分布到3个mysql里面？是每个mysql里面存不同的表么？如果这样，就还可以接受。这块问题不是很大。
第二个问题，你的HA主备，意思是说两个分布式互为主备？那怎么备份，怎么切换？
其实按照你想要达到的目标。应该是每两台互做主备，形成3对主备库，然后这3对再组建一个分布式集群。
其实和你要做的可能差不多，不过逻辑上还是有差异的。HA你准备怎么做？keepalived？
另外，咨询一下，你的分布式是通过什么来实现，不同业务访问不同的数据库，每个库存不同的表？还是相同的表分布在不同数据库？
看你服务器的配置如何，其实我觉得一般来说拿3台来做备机有点浪费，如果配置允许，可以考虑做成6套mysql主备的分布式集群。
通过交叉互备实现硬件的最大利用。下图是我们之前用4台服务器做的一套集群方案。
如果还有其他问题可以和我联系。
五大常见的MySQL高可用方案(最全)
1. 概述
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，主要要考虑如下几方面：
如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。
用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。
当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
2. 高可用方案
2.1. 主从或主主半同步复制
使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步复制更加可靠。
常见架构如下：
通常会和proxy、keepalived等第三方软件同时使用，即可以用来监控数据库的 健康 ，又可以执行一系列管理命令。如果主库发生故障，切换到备库后仍然可以继续使用数据库。
优点：
架构比较简单，使用原生半同步复制作为数据同步的依据；
双节点，没有主机宕机后的选主问题，直接切换即可；
双节点，需求资源少，部署简单；
缺点：
完全依赖于半同步复制，如果半同步复制退化为异步复制，数据一致性无法得到保证；
需要额外考虑haproxy、keepalived的高可用机制。
2.2. 半同步复制优化
半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的，那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因，导致半同步复制发生超时而切换为异步复制，那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制，便可提高数据的一致性。
该方案同样使用双节点架构，但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化，使半同步复制的机制变得更加可靠。
可参考的优化方案如下：
2.2.1. 双通道复制
半同步复制由于发生超时后，复制断开，当再次建立起复制时，同时建立两条通道，其中一条半同步复制通道从当前位置开始复制，保证从机知道当前主机执行的进度。另外一条异步复制通道开始追补从机落后的数据。当异步复制通道追赶到半同步复制的起始位置时，恢复半同步复制。
2.2.2. binlog文件服务器
搭建两条半同步复制通道，其中连接文件服务器的半同步通道正常情况下不启用，当主从的半同步复制发生网络问题退化后，启动与文件服务器的半同步复制通道。当主从半同步复制恢复后，关闭与文件服务器的半同步复制通道。
优点：
双节点，需求资源少，部署简单；
架构简单，没有选主的问题，直接切换即可;
相比于原生复制，优化后的半同步复制更能保证数据的一致性。
缺点：
需要修改内核源码或者使用mysql通信协议。需要对源码有一定的了解，并能做一定程度的二次开发。
依旧依赖于半同步复制，没有从根本上解决数据一致性问题。
2.3. 高可用架构优化
将双节点数据库扩展到多节点数据库，或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。
由于半同步复制，存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性，所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率，所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。
但是由于数据库数量较多，所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。可以选择MMM、MHA或者各个版本的proxy等等。常见方案如下：
2.3.1. MHA+多节点集群
MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时，它可以自动将最新数据的slave提升为新的master，然后将所有其他的slave重新指向新的master，整个故障转移过程对应用程序完全透明。
MHA Node运行在每台MySQL服务器上，主要作用是切换时处理二进制日志，确保切换尽量少丢数据。
MHA也可以扩展到如下的多节点集群：
优点：
可以进行故障的自动检测和转移;
可扩展性较好，可以根据需要扩展MySQL的节点数量和结构;
相比于双节点的MySQL复制，三节点/多节点的MySQL发生不可用的概率更低
缺点：
至少需要三节点，相对于双节点需要更多的资源;
逻辑较为复杂，发生故障后排查问题，定位问题更加困难;
数据一致性仍然靠原生半同步复制保证，仍然存在数据不一致的风险;
可能因为网络分区发生脑裂现象;
2.3.2. zookeeper+proxy
Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免网络分区现象的产生。
优点：
较好的保证了整个系统的高可用性，包括proxy、MySQL;
扩展性较好，可以扩展为大规模集群;
缺点：
数据一致性仍然依赖于原生的mysql半同步复制;
引入zk，整个系统的逻辑变得更加复杂;
2.4. 共享存储
共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦，不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能，而是通过磁盘数据同步的手段，来保证数据的一致性。
2.4.1. SAN共享储存
SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络（与LAN相比）连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。常用架构如下：
使用共享存储时，MySQL服务器能够正常挂载文件系统并操作，如果主库发生宕机，备库可以挂载相同的文件系统，保证主库和备库使用相同的数据。
优点：
两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；
很好的保证数据的强一致性；
不会因为MySQL的逻辑错误发生数据不一致的情况；
缺点：
需要考虑共享存储的高可用；
价格昂贵；
2.4.2. DRBD磁盘复制
DRBD是一种基于软件、基于网络的块复制存储解决方案，主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像，当用户将数据写入本地磁盘时，还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上，这样的本地主机(主节点)与远程主机(备节点)的数据就可以保证实时同步。常用架构如下：
当本地主机出现问题，远程主机上还保留着一份相同的数据，可以继续使用，保证了数据的安全。
DRBD是linux内核模块实现的快级别的同步复制技术，可以与SAN达到相同的共享存储效果。
优点：
两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；
相比于SAN储存网络，价格低廉；
保证数据的强一致性；
缺点：
对io性能影响较大；
从库不提供读操作；
2.5. 分布式协议
分布式协议可以很好解决数据一致性问题。比较常见的方案如下：
2.5.1. MySQL cluster
MySQL cluster是官方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。
优点：
全部使用官方组件，不依赖于第三方软件；
可以实现数据的强一致性；
缺点：
国内使用的较少；
配置较复杂，需要使用NDB储存引擎，与MySQL常规引擎存在一定差异；
至少三节点；
2.5.2. Galera
基于Galera的MySQL高可用集群， 是多主数据同步的MySQL集群解决方案，使用简单，没有单点故障，可用性高。常见架构如下：
优点：
多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；
有成熟的社区，有互联网公司在大规模的使用；
自动故障转移，自动添加、剔除节点；
缺点：
需要为原生MySQL节点打wsrep补丁
只支持innodb储存引擎
至少三节点；
2.5.3. POAXS
Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。这个算法被认为是同类算法中最有效的。Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。常见架构如下：
优点：
多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；
有成熟理论基础；
自动故障转移，自动添加、剔除节点；
缺点：
只支持innodb储存引擎
至少三节点；
3. 总结
随着人们对数据一致性的要求不断的提高，越来越多的方法被尝试用来解决分布式数据一致性的问题，如MySQL自身的优化、MySQL集群架构的优化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。
而使用分布式算法用来解决MySQL数据库数据一致性的问题的方法，也越来越被人们所接受，一系列成熟的产品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越来越多的被大规模使用。
随着官方MySQL Group Replication的GA，使用分布式协议来解决数据一致性问题已经成为了主流的方向。期望越来越多优秀的解决方案被提出，MySQL高可用问题可以被更好的解决。
容器化 | 在 KubeSphere 中部署 MySQL 集群
本文将演示如何在 KubeSphere[1] 上部署 RadonDB MySQL on Kubernetes 2.1.2 ，快速实现高可用的 MySQL on K8s。
若已在 KubeSphere 部署过历史版本 Operator，可以选择如下方式更新到最新版本。
可任选一个 RadonDB MySQL 配置示例[5] 部署，或自定义配置部署。
以 mysql_v1alpha1_mysqlcluster.yaml 模版为例，创建一个 RadonDB MySQL 集群。
注意
未指定项目时，集群将被默认安装在 kubesphere-controls-system 项目中。若需指定项目，安装命令需添加 --namespace=project_name 。
预期结果
预期结果
在 demo-project 项目中，查看 RadonDB MySQL 集群状态。
至此，完成在 KubeSphere 中部署 RadonDB MySQL 集群。
[1]：KubeSphere：
[2]：OpenPitrix：
[3]：创建操作：
[4]：项目网关：
[5]：配置示例：
如何使用Heartbeat，组建一个高可用性的mysql集群
需要先使用mysql链接mysqld（第步启服务端）手创建blog_db数据库rails自创建mysql数据库（面各表需要创建active_record工作）
看error log应该mysqld没运行
如何在Windows系统中配置Mysql群集
MySQL 群集是一种技术，该技术允许在无共享的系统中部署“内存中”和“磁盘中”数据库的 Cluster 。通过无共享体系结构，系统能够使用廉价的硬件，而且对软硬件无特殊要求。此外，由于每个组件有自己的内存和磁盘，不存在单点故障。MySQL Cluster 由一组计算机构成，每台计算机上均运行着多种进程，包括 MySQL 服务器，NDB Cluster 的数据节点，管理服务器，以及（可能存在的）专门的数据访问程序。
管理服务器(MGM节点)负责管理 Cluster 配置文件和 Cluster 日志。Cluster 中的每个节点从管理服务器检索配置数据。当数据节点内出现新的事件时，节点将关于这类事件的信息传输到管理服务器，然后，将这类信息写入 Cluster 日志。
目前能够运行 MySQL Cluster 的操作系统有 Linux、Mac OS X 和 Solaris，最新的版本已经支持 Windows 操作系统。
MySQL 群集的数据节点之间的通信是不加密的，并且需要高速的带宽，所以建议把群集建立在一个高速局域网内，不建议跨网段、跨公网的部署这种系统体系。
