搜尋
首頁資料庫mysql教程分布式选主 -- 利用Mysql ACID和Lease协议实现选主和高可用

? ? ? 在实际生产开发中,遇到一些多节点共存,需要选主,并且要实现HA自动容错的场景,思考了写方法拿出来和大家分享一下。 Lease协议,Mysql ACID 高可用选主方案设计 适用场景 Java语言实现描述 进一步优化 ? ? ? 系统中有很多应用场景要类似主从架构,主

? ? ? 在实际生产开发中,遇到一些多节点共存,需要选主,并且要实现HA自动容错的场景,思考了写方法拿出来和大家分享一下。

  1. Lease协议,Mysql ACID
  2. 高可用选主方案设计
  3. 适用场景
  4. Java语言实现描述
  5. 进一步优化

? ? ? 系统中有很多应用场景要类似主从架构,主服务器(Master)对外提供服务,从服务器(Salve)热备份,不提供服务但随时活着,如果Master出现宕机或者网络问题,Slave即可接替Master对外服务,并由Slave提升为Master(新主)。典型的多节点共存, 但只能同时存在一个主,并且所有节点的状态能统一维护

? ? ? 大家一定首先想到了著名的Paxos算法( http://baike.baidu.com/view/8438269.htm)。简单的说,Paxos通过每个节点的投票算法,来决议一个事情,当多余1/2个节点都投票通过时,Paxos产生一个唯一结果的决议,并通知各个节点维护这个信息。例如Paxos的选主,首先产生一个关于某个节点希望当Master的投票,然后各个节点给出反馈,最终Paxos集群维护唯一的Master的结论。Zookeeper就是Paxos的一种实现。这种场景最适合用zookeeper来选主, 但zookeeper有个明显的缺点,当存活的节点小于zookeeper集群的1/2时,就不能工作了。比如zk有10各节点,那么必须满足可用的节点大于5才可。

? ? ? 在实际环境中,如果对Master要求不是那么严格的话,可以通过某些改进和取舍来达到目的。比如可能在秒级别允许Master暂时不能访问、选主时间内可能存在一定的冲突但通过再次选主即可。本人设计了一个简易的利用Mysql一致性和简易版Lease来workaround。

Mysql ACID保证了一条数据记录的一致性、完整性,不会出现多进程读写的一致性问题和唯一正确性。Lease协议(协议细节可以Google之)通过向Master发送一个lease(租期)包,Master在这个lease期之内充当主角色,如果lease期到了则再次去申请lease,如果lease期到了,但是网络除了问题,这时Master可以i主动下线,让其他节点去竞选Master。举个例子,三个节点A、B、C经过第一轮选主之后,A成为Master,它获得了10秒的lease,当前时间假设是00:00:00,那么它Master地位可以用到00:00:10,当时间到达00:00:10时,A、B、C会重新进行Master选举,每个节点都有可能成为Master(从工程的角度触发,A继续为Master的概率更大),如果这时候A的网络断了,不能联通B、C的集群了, 那么A会自动下线,不会去竞争,这样就不会出现“脑裂”的现象。

? ? ??

? ? ? ?---------------------------------------------- 华丽的分割线 ----------------------------------------------

? ? ??

? ? ? ? 设计方案如下:(server代表集群中的一台机器,也可看作一个进程,server之间是平等的)

  1. 各个server之间用ntpserver时间同步(保证服务器之间秒级同步即可)
  2. 各个server持有一个唯一ID号(ip+进程号),通过此id唯一标识一个server实例
  3. 各个server定义一个lease租期,单位为秒
  4. Mysql唯一表唯一一条记录维护全局Master的信息,ACID保证一致性
  5. Master Server每半个lease期向Mysql更新如上的唯一一条记录,并更新心跳,维护Master状态
  6. Slaver Server每半个lease周期从mysql获取Master Server信息,如果数据库中Master的Lease超过了当前时间(heartbeat_time+ lease > current_time),则申请当Master。

? ? ? 这其中比较棘手的问题是:

? ? ? ? 1、由于数据库访问和休眠的时间(lease的一半),有时延的存在,要处理Mysql异常、网络异常。

? ? ? ? 2、可能存在同时抢占Master的server,这个时候就需要一个验证机制保证为抢到Master的server自动退位为Slaver


? ? ? 下面给出图实例 :(10.0.0.1为Master)


? ? ?10.0.0.1 crash了。mysql中维护的10.0.0.1的主信息已过期,其他节点去抢占



? ? ? 各个节点再次读取数据库,查看是否是自己抢占成功了:



之后,10.0.0.3作为Master对外服务。此时如果10.0.0.1重启,可作为Slaver。如果10.0.0.1因为网络分化或者网络异常而不能维护心跳,则在超过自身lease时自动停止服务,不会出现“双Master”的现象。


? ? ? 每个Server遵循如下流程:



? ? ? ? 数据库设计:


? ? ? ? 某一时刻,数据库中Master的信息:

?

? ? ? ?当前时间: 45分15秒

? ? ? ?当前Master Lease :6秒

? ? ? ?当前Master Lease可用到: 45分21秒

??

? ? ? ?---------------------------------------------- 华丽的分割线?----------------------------------------------

? ? ? ?3、适用的场景

? ? ? ? 一、生命周期内可使用Mysql、并且各个server之间时间同步。

? ? ? ? 二、需要集群中选出唯一主对外提供服务,其他节点作为slaver做standby,主lease过期时竞争为Master

? ? ? ? 三、对比zookeeper,可满足如果集群挂掉一半节点,也可正常工作的情况,比如只有一主一备。

? ? ? ? 四、允许选主操作在秒级容错的系统,选主的时候可能有lease/2秒的时间窗口,此时服务可能不可用。

? ? ? ? 五、允许lease/2秒内出现极限双Master情况,但是概率很小。


? ? ? ? ---------------------------------------------- 华丽的分割线?----------------------------------------------

? ? ? ? 4、Java语言实现描述

      一些配置信息和时间相关、休眠周期相关的时间变量
        final long interval = lease / intervalDivisor;
        long waitForLeaseChallenging = 0L; 
        lease = lease / 1000L;
        long challengeFailTimes = 0L; 
        long takeRest = 0L; 
        long dbExceptionTimes = 0L; 
        long offlineTime = 0L; 
        Random rand = new Random();
        Status stateMechine = Status.START;
        long activeNodeLease = 0L; 
        long activeNodeTimeStamp = 0L; 

? ? ? ? 数据库异常的处理:
            KeepAlive keepaliveNode = null;
            try {
                /* first of all get it from mysql */
                keepaliveNode = dbService.accquireAliveNode();
                if (stateMechine != Status.START && keepaliveNode==null)
                    throw new Exception();
                // recount , avoid network shake
                dbExceptionTimes = 0L;
            } catch (Exception e) {
                log.fatal("[Scanner] Database Exception with times : " + dbExceptionTimes++);
                if (stateMechine == Status.OFFLINE) {
                    log.warn("[Scanner] Database Exception , OFFLINE ");
                } else if (dbExceptionTimes >= 3) {
                    log.fatal("[Scanner] Database Exception , Node Offline Mode Active , uniqueid : " + uniqueID);
                    stateMechine = Status.OFFLINE;
                    dbExceptionTimes = 0L;
                    offlineTime = System.currentTimeMillis();
                    online = false;
                } else
                    continue;
            }

? ? ? ? 总的循环和状态机的变迁:
        while (true) {
            SqlSession session = dbConnecction.openSession();
            ActionScanMapper dbService = session.getMapper(ActionScanMapper.class);
            KeepAlive keepaliveNode = null;
            try {
                /* first of all get it from mysql */
                keepaliveNode = dbService.accquireAliveNode();
                if (stateMechine != Status.START && keepaliveNode==null)
                    throw new Exception();
                // recount , avoid network shake
                dbExceptionTimes = 0L;
            } catch (Exception e) {
                log.fatal("[Scanner] Database Exception with times : " + dbExceptionTimes++);
                if (stateMechine == Status.OFFLINE) {
                    log.warn("[Scanner] Database Exception , OFFLINE ");
                } else if (dbExceptionTimes >= 3) {
                    log.fatal("[Scanner] Database Exception , Node Offline Mode Active , uniqueid : " + uniqueID);
                    stateMechine = Status.OFFLINE;
                    dbExceptionTimes = 0L;
                    offlineTime = System.currentTimeMillis();
                    online = false;
                } else
                    continue;
            }
            try {
                activeNodeLease = keepaliveNode!=null ? keepaliveNode.getLease() : activeNodeLease;
                activeNodeTimeStamp = keepaliveNode!=null ? keepaliveNode.getTimestamp() : activeNodeTimeStamp;
                takeRest = interval;
                switch (stateMechine) {
                    case START:
                        if (keepaliveNode == null) {
                            log.fatal("[START] Accquire node is null , ignore ");
                            // if no node register here , we challenge it
                            stateMechine = Status.CHALLENGE_REGISTER;
                            takeRest = 0;
                        } else {
                            // check the lease , wether myself or others 
                            if (activeNodeLease = (rand.nextLong() % maxChallenge) + minChallenge) {
                                // need't challenge anymore in a long time
                                takeRest=maxChallengeAwaitInterval;
                                stateMechine = Status.HEARTBEAT;
                                challengeFailTimes = 0L;
                                log.info("[CHALLENGE_COMPLETE] Challenge Try Times Used Up , let's take a long rest !");
                            } else {
stateMechine = Status.HEARTBEAT;
                                log.info("[CHALLENGE_COMPLETE] Challenge Times : " + challengeFailTimes + ", Never Give Up , to[" + stateMechine + "]");
                            }
                        }
                        break;
                    case OFFLINE :
                        log.fatal("[Scanner] Offline Mode Node with uniqueid : " + uniqueID);
                        if (System.currentTimeMillis() - offlineTime >= maxOfflineFrozen) {
                            // I am relive forcely
                            log.info("[Scanner] I am relive to activie node  , uniqueid : " + uniqueID);
                            stateMechine = Status.HEARTBEAT;
                            offlineTime = 0L;
                        } else if (keepaliveNode != null) {
                            // db is reconnected
                            stateMechine = Status.HEARTBEAT;
                            offlineTime = 0L;
                            log.info("[Scanner] I am relive to activie node  , uniqueid : " + uniqueID);
                        }
                        break;
                    default :
                        System.exit(0);
                }
                session.commit();
                session.close();
                if (takeRest != 0)
                    Thread.sleep(takeRest);
                log.info("[Scanner] State Stage [" + stateMechine + "]");
            } catch (InterruptedException e) {
                log.fatal("[System] Thread InterruptedException : " + e.getMessage());
            } finally {
                log.info("[Scanner] UniqueID : " + uniqueID + ", Mode : " + (online?"online":"offline"));
            }
        }
    }
    enum Status {
        START, HEARTBEAT, CHALLENGE_MASTER, CHALLENGE_REGISTER, CHALLENGE_COMPLETE, OFFLINE
    }

5 进一步的优化

? ? ? ? 一、在各个系统竞争Master时,可能因为节点太多,冲突概率较大,可以通过在数据库中增加字段Status状态字段,标识是否有其他节点正在争抢Master,如果是,则可以暂停等一下,然后在尝试,如果那个节点成功抢到了Master,则会省去很多节点冲突的概率。

? ? ? ??

? ? ? ? 二、由于出现很极端的情况,因为竞争Master的时间和lease时间都是固定的,则可能出现”时间轴共振“的现象,最典型的如一直在竞争Master但是一直失败,然后一直重试。所有的server在同一时刻都在赶同样的事情。可以通过增加时间随机性解决问题,如尝试抢占Master连续失败,则通过random产生随机数然后sleep,抵消共振。




作者:GugeMichael 发表于2013-5-23 18:13:00 原文链接

阅读:91 评论:0 查看评论

分布式选主 -- 利用Mysql ACID和Lease协议实现选主和高可用

陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
PHP实现开源SeaweedFS分布式文件系统PHP实现开源SeaweedFS分布式文件系统Jun 18, 2023 pm 03:56 PM

在分布式系统的架构中,文件管理和存储是非常重要的一部分。然而,传统的文件系统在应对大规模的文件存储和管理时遇到了一些问题。为了解决这些问题,SeaweedFS分布式文件系统被开发出来。在本文中,我们将介绍如何使用PHP来实现开源SeaweedFS分布式文件系统。什么是SeaweedFS?SeaweedFS是一个开源的分布式文件系统,它用于解决大规模文件存储和

Pandas 与 PySpark 强强联手,功能与速度齐飞!Pandas 与 PySpark 强强联手,功能与速度齐飞!May 01, 2023 pm 09:19 PM

​使用Python做数据处理的数据科学家或数据从业者,对数据科学包pandas并不陌生,也不乏像云朵君一样的pandas重度使用者,项目开始写的第一行代码,大多是importpandasaspd。pandas做数据处理可以说是yyds!而他的缺点也是非常明显,pandas只能单机处理,它不能随数据量线性伸缩。例如,如果pandas试图读取的数据集大于一台机器的可用内存,则会因内存不足而失败。另外​pandas在处理大型​数据方面非常慢,虽然有像Dask或Vaex等其他库来优化提升数

PHP中的分布式数据中心PHP中的分布式数据中心May 23, 2023 pm 11:40 PM

随着互联网的快速发展,网站的访问量也在不断增长。为了满足这一需求,我们需要构建高可用性的系统。分布式数据中心就是这样一个系统,它将各个数据中心的负载分散到不同的服务器上,增加系统的稳定性和可扩展性。在PHP开发中,我们也可以通过一些技术实现分布式数据中心。分布式缓存分布式缓存是互联网分布式应用中最常用的技术之一。它将数据缓存在多个节点上,提高数据的访问速度和

使用Redis实现分布式计数器使用Redis实现分布式计数器May 11, 2023 am 08:06 AM

什么是分布式计数器?在分布式系统中,多个节点之间需要对共同的状态进行更新和读取,而计数器是其中一种应用最广泛的状态之一。通俗地讲,计数器就是一个变量,每次被访问时其值就会加1或减1,用于跟踪某个系统进展的指标。而分布式计数器则指的是在分布式环境下对计数器进行操作和管理。为什么要使用Redis实现分布式计数器?随着分布式计算的普及,分布式系统中的许多细节问题也

分布式系统必须知道的一个共识算法:Raft分布式系统必须知道的一个共识算法:RaftApr 07, 2023 pm 05:54 PM

一、Raft 概述​​Raft 算法​​​是分布式系统开发首选的​​共识算法​​。比如现在流行 Etcd、Consul。如果​​掌握​​​了这个算法,就可以较容易地处理绝大部分场景的​​容错​​​和​​一致性​​需求。比如分布式配置系统、分布式 NoSQL 存储等等,轻松突破系统的单机限制。Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式,实现一系列值的共识和各节点日志的一致。二、Raft 角色2.1 角色跟随者(Follower):​​普通群众​​,默默接收和来自领导者的消息,当领导者心跳信息超时的

Redis实现分布式配置管理的方法与应用实例Redis实现分布式配置管理的方法与应用实例May 11, 2023 pm 04:22 PM

Redis实现分布式配置管理的方法与应用实例随着业务的发展,配置管理对于一个系统而言变得越来越重要。一些通用的应用配置(如数据库连接信息,缓存配置等),以及一些需要动态控制的开关配置,都需要进行统一管理和更新。在传统架构中,通常是通过在每台服务器上通过单独的配置文件进行管理,但这种方式会导致配置文件的管理和同步变得十分复杂。因此,在分布式架构下,采用一个可靠

PHP与数据库分布式的集成PHP与数据库分布式的集成May 15, 2023 pm 09:40 PM

随着互联网技术的发展,对于一个网络应用而言,对数据库的操作非常频繁。特别是对于动态网站,甚至有可能出现每秒数百次的数据库请求,当数据库处理能力不能满足需求时,我们可以考虑使用数据库分布式。而分布式数据库的实现离不开与编程语言的集成。PHP作为一门非常流行的编程语言,具有较好的适用性和灵活性,这篇文章将着重介绍PHP与数据库分布式集成的实践。分布式的概念分布式

Redis实现分布式对象存储的方法与应用实例Redis实现分布式对象存储的方法与应用实例May 10, 2023 pm 08:48 PM

Redis实现分布式对象存储的方法与应用实例随着互联网的快速发展和数据量的快速增长,传统的单机存储已经无法满足业务的需求,因此分布式存储成为了当前业界的热门话题。Redis是一个高性能的键值对数据库,它不仅支持丰富的数据结构,而且支持分布式存储,因此具有极高的应用价值。本文将介绍Redis实现分布式对象存储的方法,并结合应用实例进行说明。一、Redis实现分

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
2 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
倉庫:如何復興隊友
4 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒險:如何獲得巨型種子
4 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一個PHP/MySQL的Web應用程序,非常容易受到攻擊。它的主要目標是成為安全專業人員在合法環境中測試自己的技能和工具的輔助工具,幫助Web開發人員更好地理解保護網路應用程式的過程,並幫助教師/學生在課堂環境中教授/學習Web應用程式安全性。 DVWA的目標是透過簡單直接的介面練習一些最常見的Web漏洞,難度各不相同。請注意,該軟體中

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

PhpStorm Mac 版本

PhpStorm Mac 版本

最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

Safe Exam Browser

Safe Exam Browser

Safe Exam Browser是一個安全的瀏覽器環境,安全地進行線上考試。該軟體將任何電腦變成一個安全的工作站。它控制對任何實用工具的訪問,並防止學生使用未經授權的資源。

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境