MySQL中间件之ProxySQL(13):ProxySQL集群
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ProxySQL有原生的集群功能,但是这个原生的集群功能还正在试验阶段。本文会详细介绍这个原生集群的实现细节。
1.ProxySQL部署在哪
在拓扑结构中,ProxySQL部署在应用程序和MySQL集群的中间位置。应用程序向ProxySQL发起SQL语句,ProxySQL分析收到的SQL语句,进行匹配、重写等操作,然后路由给后端MySQL集群中的某实例。
如图:
上图描述的是多个application共用一个ProxySQL实例,但需求总是多变的。例如有些app比较繁忙,我们想要将这些繁忙的app使用的ProxySQL分离出来,让不同的application独立使用一个ProxySQL甚至一个ProxySQL集群,让那些不太繁忙的app共用一个ProxySQL。这种情形如下图:
还可以为每个app都配置一个ProxySQL,如下图。
这种配置的好处是明显的,没有单点故障,不需要额外的负载均衡,app+proxysql的节点可以轻松扩展。但是,也有缺点,各ProxySQL之间无法共享查询缓存。但无论如何,这是一种良好的配置方式。
此外,还可以使用多层结构,对ProxySQL群进行负载均衡。如下图:
上图几个注意点:
- 负载软件层,也可以使用ProxySQL对ProxySQL集群进行负载均衡,因为ProxySQL自身就是一个代理,而且是专门负责MySQL协议的代理。
- 在负载均衡层,要保证事务持久,不能让一个事务内的不同语句路由到不同的目标上,也就是说负载的目标是"有状态"的。因此在使用lvs/haproxy时,必须想办法保证事务持久性。通用性方法是,从多个ProxySQL节点中取出一个作为逻辑写节点(可以有backup),haproxy/lvs通过端口(也可以用户名,但通常采用端口)代理的方式,强制将所有写语句路由到这个固定的ProxySQL节点上。
- 而通过ProxySQL来代理ProxySQL集群,因为ProxySQL内部支持事务持久(在mysql_users表中字段transaction_persistent控制持久性)。
综上分析,通过lvs/haproxy负载ProxySQL或者负载MySQL、Galera、组复制等,实非良策。而ProxySQL因其MySQL协议感知,完全能胜任这样的负载工作。
无论如何,当有多个ProxySQL实例构成一个集群时,需要解决的问题是:如何保证ProxySQL的可用性、如何同步集群中各ProxySQL实例的配置。
目前ProxySQL原生集群功能还在研究当中,在原生集群(ProxySQL Cluster)功能中,使用master、候选master和slave的概念,master和候选master负责投票,负责写入、更改配置,并同步到集群中的其它节点。master故障后,还可以从候选Master中选举一个新的master,如下两图。这些特性能保证ProxySQL集群的可用性、伸缩性。
但是现在,在试验阶段步入稳定可用阶段之前,如何保证ProxySQL的可用性?只能借助第三方工具实现,例如:
- keepalived保证第一层次的代理高可用,缺点是可能会浪费一台机器(除非使用VRRP多实例的互为主从结构);
- ZooKeeper,ZooKeeper实现的分布式锁服务,可以人为进行master选举,从而协调整个ProxySQL集群。
这两种方案的拓扑图如下:
至于如何保证配置文件的同步性,其实这个不是大问题,只要通过管理工具,集群内的所有ProxySQL实例都以完全相同的配置启动,并以批量管理工具(如ansible/salt)来管理各实例,那么配置同步问题就没有多大问题。
但是需要注意,有些时候ProxySQL内部会自动执行load to runtime
,例如某ProxySQL实例发现某个MySQL Server节点拖后腿(replication lag),会临时避开这个节点,这时会在内部更改配置并load to runtime
。这样内部自动更改的配置如何同步到其它ProxySQL实例上去?其实这类内部更改无需同步,因为所有ProxySQL实例都在监控着后端,一个ProxySQL实例发现了问题,其它ProxySQL实例在极短的时间内也一定会发现问题并自动重新配置。
关于ProxySQL的集群拓扑,大概抛完砖了。经过上面的初步分析,ProxySQL可以结合app部署,可以部署单层ProxySQL群,可以部署多层ProxySQL群,还可以相互结合起来部署。可见,ProxySQL的部署方式非常灵活,能实现的需求也很有弹性,具体如何实现,就看自己的了。
2.ProxySQL原生集群
关于ProxySQL的原生集群功能,我已将官方手册部分进行翻译,ProxySQL Cluster。该手册中已经非常详细地解释了ProxySQL集群的实现细节,所以这里就不多做解释了。
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