数据库内核月报

数据库内核月报 - 2019 / 11

MySQL · 引擎特性 · RDS三节点企业版 Learner 只读实例

Author: 甄平

本文介绍三节点企业版只读实例的相关功能和技术实现。

背景介绍

读写分离是数据库常见的使用模式。类似MySQL proxy这样的中间件把写入和更新流量发送到主节点,把查询流量转发到只读节点,可以释放主节点的CPU和IO资源,提升数据库整体的可用性。在《RDS三节点企业版 · 一致性协议》文章中,我们介绍了三节点企业版借助X-Paxos的Learner角色,实现了只读实例的功能。

Learner特性

三节点企业版通过新加Learner的方式实现只读实例的功能。Learner从Leader接收已经提交的日志存储到consensus log中,由Slave线程读取并分发给worker线程,最终并行回放到状态机。对于外部客户端来说,Learner节点是只读状态的。

实际上用过MySQL云产品的人,对只读节点的概念并不陌生。在双节点高可用版本中,初始状态会生产两个实例。一个作为Master,是提供读写的主节点。另一个作为Slave,是处于read only状态的备节点,不过该节点不暴露给客户,也不对外提供读服务。如果需要增加只读实例支持读写分离,控制台后台会通过备份新建一个Slave节点,挂载在Master上。当该节点追平Master最新的数据后,即Second_Behind_Master追到0,对外开启读服务。部署模式如下:

三节点企业版的只读节点十分类似,首先通过备份创建一个新的Learner节点,并挂载在Leader上,挂载后Learner开始接收增量的consensus log并开始回放。当Learner节点的日志回放追平后,对外开启读服务。部署模式如下:

相比高可用版本的只读节点,Learner的优势在于接入到X-Paxos的体系中,保证了主节点(Leader/Master)和灾备节点(Follower/Slave)无论如何容灾切换,Learner都会保持和三节点集群一致的数据。考虑这样一个场景:双节点高可用场景下,主库把x=1更新成x=2,同步给了只读节点但还未同步给备库,之后主库故障。备库会切换成新的主库,只读节点也会指向这个备实例。这个时刻新主库和只读节点的数据就出现了不一致,新主库x=1,只读节点x=2。如果此时业务或DBA检测到数据库的不一致问题,执行数据回补,在新的备库重新执行把x=1更新成x=2。当这个事务binary log同步到只读节点,就会造成只读节点的SQL线程报错退出,需要人工介入处理。假设这个回补的数据量很大,在人工运维上就完全没有可操作性了,只能基于新主库的备份重搭只读节点,导致只读节点一段时间的不可用。在三节点企业版中,就完全不会发生这样的问题。

Learner的孵化

三节点企业版使用特殊版本的Xtrabackup进行实例备份和恢复。我们基于X-Paxos的snapshot接口改进了Xtrabackup,支持创建带有一致性位点的物理备份快照,可以十分快捷的孵化一个全新的Learner节点,并加入到集群中提供读能力的扩展。在即将推出的RDS 8.0三节点版本中,我们还会整合官方8.0新出的Clone Plugin功能,推出基于Clone Plugin的一致性位点快照,Learner节点孵化功能运维会更简单,速度也会更快。

Clone Plugin相关资料可以参考:
https://mysqlserverteam.com/clone-create-mysql-instance-replica
http://mysql.taobao.org/monthly/2019/08/05/

自定义数据源

三节点企业版的只读节点借助X-Paxos的LearnerSource功能,通过自定义数据源,轻松实现了灵活的复制拓扑。三节点的复制拓扑配置都是通过Leader上的Membership Change相关管控SQL命令完成的。通过中心化配置管理,保证集群维度一致。自定义数据源的好处是当只读节点数量较多时,可以分流Leader日志发送的压力,打散网络传输的数据量,减小日志同步的延迟。

三节点企业版的自定义数据源还支持基于region的load balance和LearnerSource的自动容灾。具体来说,支持通过load balance功能一键将每个region的只读节点自动挂载到同region的Follower/Learner节点上。如果同region数据源出现故障,能够将数据源短暂退化到Leader节点直到恢复。该拓扑保证了各自region的只读节点从同region的节点同步数据,通过这样的级联部署,极大地减少了跨region的网络带宽占用,避免了带宽瓶颈造成的跨region延迟。

以下是阿里巴巴集团内部的一个部署样例:

当然传统的MySQL也可以构造一系列Master-Slave-Slave这样的拓扑,逐个实例通过change master配置复制关系,不过这种方式容错性差,管理成本和运维成本都很高。同时随着只读节点数量的规模上升,主备容灾后,数据不一致的风险会被放大。

会话读一致性

只读节点接收日志并回放,接受外部查询请求,这里存在一个问题,Learner的日志同步和回放是异步的,虽然大部分场景延迟在5s以内,也不能保证每次查询的数据一定是最新的。特别是主库执行了大表DDL或者大事务,会造成只读节点出现明显的延迟。为了解决这个问题,三节点企业版引入了MaxScale作为读写分离的代理,并在MaxScale中实现了会话读一致性,即在同一个Session内部,保证后续的读取可以读到之前同Session写入的数据,但不保证可以读到其他Session最新版本的数据。

X-Paxos的每一条日志都有一个LogIndex,对应Multi-Paxos概念中的Instance number。同时,只读节点在多线程乱序回放日志到状态机的过程中,会维护日志并发回放的窗口,通过该窗口可以计算出一个已回放的Logindex的低水位线(Lwm AppliedIndex)。在Lwm AppliedIndex之前的所有日志,都已经回放到状态机,之后的日志,依然存在空洞。三节点企业版读写分离层的代理,会跟踪缓存各个只读节点的Lwm AppliedIndex,同时每个Leader的更新,都会记录当前事务的Logindex。当有新请求到来时代理层会比较Session最新的Logindex和当前各个只读节点的Lwm AppliedIndex,仅将请求发往Lwm AppliedIndex >= Session Logindex的节点,从而保证了会话一致性。在读多写少的场景下,该机制可以起到非常好的读写分离效果。

总结

通过X-Paxos的Learner角色,支持创建只读实例,实现读取能力的弹性扩展,分担主数据库压力。利用只读实例满足大量的数据库读取需求,增加应用的吞吐量。目前阿里云官网已经开放了RDS 5.7三节点企业版只读实例的创建和使用,欢迎试用。