美团点评MySQL数据库高可用架构的演进与设想

MMM

在2015年之前，美团点评（点评侧）长期使用MMM（Master-Master replication manager for MySQL）做数据库高可用，积累了比较多的经验，也踩了不少坑，可以说MMM在公司数据库高速发展过程中起到了很大的作用。

MMM的架构如下。

如上所示，整个MySQL集群提供1个写VIP    (Virtual IP）和N（N>=1）个读VIP提供对外服务。每个MySQL节点均部署有一个Agent（mmm-agent），mmm-agent和mmm-manager保持通信状态，定期向mmm-manager上报当前MySQL节点的存活情况（这里称之为心跳）。当mmm-manager连续多次无法收到mmm-agent的心跳消息时，会进行切换操作。

mmm-manager分两种情况处理出现的异常：

1. 出现异常的是从节点

• mmm-manager会尝试摘掉该从节点的读VIP，并将该读VIP漂移到其它存活的节点上，通过这种方式实现从库的高可用。

2. 出现异常的是主节点

• 如果当时节点还没完全挂，只是响应超时。则尝试将Dead Master加上全局锁（flush tables with read lock）。

• 在从节点中选择一个候选主节点作为新的主节点，进行数据补齐。

• 数据补齐之后，摘掉Dead Master的写VIP，并尝试加到新的主节点上。

• 将其它存活的节点进行数据补齐，并重新挂载在新的主节点上。

主库发生故障后，整个集群状态变化如下：

mmm-manager检测到master1发生了故障，对数据进行补齐之后，将写VIP漂移到了master2上，应用写操作在新的节点上继续进行。

然而，MMM架构存在如下问题：

• VIP的数量过多，管理困难（曾经有一个集群是1主6从，共计7个VIP）。某些情况下会导致集群大部分VIP同时丢失，很难分清节点上之前使用的是哪个VIP。

• mmm-agent过度敏感，容易导致VIP丢失。同时mmm-agent自身由于没有高可用，一旦挂掉，会造成mmm-manager误判，误认为MySQL节点异常。

• mmm-manager存在单点，一旦由于某些原因挂掉，整个集群就失去了高可用。

• VIP需要使用ARP协议，跨网段、跨机房的高可用基本无法实现，保障能力有限。

同时，MMM是Google技术团队开发的一款比较老的高可用产品，在业内使用的并不多，社区也不活跃，Google很早就不再维护MMM的代码分支。我们在使用过程中发现大量Bug，部分Bug我们做了修改，并提交到开源社区，有兴趣的同学可以参考这里：https://github.com/cenalulu/mysql-mmm。

MHA

针对于此，从2015年开始，我们对MySQL高可用架构进行了改进，全部更新为MHA，很大程度上解决了之前MMM遇到的各种问题。

MHA（MySQL Master High Availability）是由Facebook工程师Yoshinori Matsunobu开发的一款MySQL高可用软件。从名字就可以看出，MHA只负责MySQL主库的高可用。主库发生故障时，MHA会选择一个数据最接近原主库的候选主节点（这里只有一个从节点，所以该从节点即为候选主节点）作为新的主节点，并补齐和之前Dead Master 差异的Binlog。数据补齐之后，即将写VIP漂移到新主库上。

整个MHA的架构如下（为简单起见，只描述一主一从）：

这里我们对MHA做了一些优化，避免一些脑裂问题。

比如DB服务器的上联交换机出现了抖动，导致主库无法访问，被管理节点判定为故障，触发MHA切换，VIP被漂到了新主库上。随后交换机恢复，主库可被访问，但由于VIP并没有从主库上摘除，因此2台机器同时拥有VIP，会产生脑裂。我们对MHA Manager加入了向同机架上其他物理机的探测，通过对比更多的信息来判断是网络故障还是单机故障。

MHA+Zebra（DAL）

Zebra（斑马）是我们团队开发的一个Java数据库访问中间件，是在c3p0基础上包装的美团点评内部使用的动态数据源，包括读写分离、分库分表、SQL流控等非常强的功能。它和MHA配合，成为了MySQL数据库高可用的重要一环。如下是MHA+Zebra配合的整体架构：

还是以主库发生故障为例，处理逻辑有如下两种方式：

• 当MHA切换完成之后，主动发送消息给Zebra monitor，Zebra monitor更新ZooKeeper的配置，将主库上配置的读流量标记为下线状态。

• Zebra monitor每隔一段时间（10s ~ 40s）检测集群中节点的健康状况，一旦发现某个节点出现了问题，及时刷新ZooKeeper中的配置，将该节点标记为下线。

一旦节点变更完成，客户端监听到节点发生了变更，会立即使用新的配置重建连接，而老的连接会逐步关闭。整个集群故障切换的过程如下（仅描述Zebra monitor主动探测的情况，第一种MHA通知请自行脑补^_^）。

由于该切换过程还是借助于VIP漂移，导致只能在同网段或者说同个二层交换机下进行，无法做到跨网段或者跨机房的高可用。为解决这个问题，我们对MHA进行了二次开发，将MHA添加VIP的操作去掉，切换完之后通知Zebra monitor去重新调整节点的读写信息（将Write调整为new master的实IP，将Dead Master的读流量摘除），整个切换就完全去VIP化，做到跨网段、甚至跨机房切换，彻底解决之前高可用仅局限于同网段的问题。上述切换过程就变成了如下图。

然而，这种方式中的MHA管理节点是单点，在网络故障或者机器宕机情况下依然存在风险。同时，由于Master-Slave之间是基于Binlog的异步复制，也就导致了主库机器宕机或者主库无法访问时，MHA切换过程中可能导致数据丢失。

另外，当Master-Slave延迟太大时，也会给数据补齐这一操作带来额外的时间开销。

Proxy

除了Zebra中间件，美团点评还有一套基于Proxy的中间件，和MHA一起配合使用。当MHA切换后，主动通知Proxy来进行读写流量调整，Proxy相比Zebra更加灵活，同时也能覆盖非Java应用场景。缺点就是访问链路多了一层，对应的Response Time和故障率也有一定增加。有兴趣的同学们可以自行前往GitHub查询详细文档：https://github.com/Meituan-Dianping/DBProxy。

未来架构设想

上文提到的MHA架构依然存在如下两个问题：

• 管理节点单点。

• MySQL异步复制中的数据丢失。

针对于此，我们在部分核心业务上使用Semi-Sync，可以保证95%以上场景下数据不丢失（依然存在一些极端情况下无法保障数据的强一致性）。另外，高可用使用分布式的Agent，在某个节点发生故障后，通过一定的选举协议来选择新的Master，从而解决了MHA Manager的单点问题。

针对上述问题，我们研究了业界的一些领先的做法，简单描述如下。

主从同步数据丢失

针对主从同步的数据丢失，一种做法是创建一个Binlog Server，该Server模拟Slave接受Binlog日志，主库每次的数据写入都需要接收到Binlog Server的ACK应答，才认为写入成功。Binlog Server可以部署在就近的物理节点上，从而保证每次数据写入都能快速落地到Binlog Server。在发生故障时，只需要从Binlog Server拉取数据即可保证数据不丢失。

分布式Agent高可用

针对MHA管理节点单点问题，一种做法是让MySQL数据库集群中每个节点部署Agent，发生故障时每个Agent均参与选举投票，选举出合适的Slave作为新的主库，防止只通过Manager来切换，去除MHA单点。整个架构如下图所示。

MGB结合中间件高可用

上述方式某种程度上解决了之前的问题，但是Agent和Binlog Server却是新引入的风险，同时Binlog Server的存在，也带来了响应时间上的额外开销。有没有一种方式，能够去除Binlog Server和Agent，又能保证数据不丢失呢 ？答案当然是有的。

最近几年，MySQL社区关于分布式协议Raft和Paxos非常火，社区也推出了基于Paxos的MGR版本的MySQL，通过Paxos将一致性和切换过程下推到数据库内部，向上层屏蔽了切换细节。架构如下（以MGR的single-primary为例）。

当数据库发生故障时，MySQL内部自己进行切换。切换完成后将topo结构推送给Zebra monitor，Zebra monitor进行相应的读写流量变更。不过，该架构存在与Binlog Server同样的需要回复确认问题，就是每次主库数据写入，都需要大多数节点回复ACK，该次写入才算成功，存在一定的响应时间开销。同时，每个MGR集群必须需要奇数个数（大于1）的节点，导致原先只需要一主一从两台机器，现在需要至少三台，带来一定的资源浪费。但不管怎么说，MGR的出现是无疑是MySQL数据库又一次伟大的创新。

结语

本文介绍了美团点评MySQL数据库高可用架构从MMM到MHA+Zebra以及MHA+Proxy的演进历程，同时也介绍了业界一些高可用的做法。数据库最近几年发展突飞猛进，数据库的高可用设计上没有完美的方案，只有不断的突破和创新，我们也一直在这条路上探索更加优秀的设计与更加完美的方案。

作者介绍 金龙

• 金龙，14年加入新美大，主要从事相关的数据库运维，高可用和相关的运维平台建设。个人微信公众号：自己的设计师。

原文来自:美团点评技术团队

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