数据库作为IT系统中最关键的服务之一，其可用性一直是系统设计中的重点考虑因素。
今天大雄给大家分享一下五大常见的MySQL高可用方案，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，便于大家整理学习。
首先，我们要知道在考虑MySQL数据库的高可用架构时主要考虑的几个方面：
1、对业务的了解，需要考虑业务对数据库一致性要求的敏感程度，切换过程中是否有事务会丢失。
2、对于基础设施的了解，需要了解基础设施的高可用的架构。
3、对于数据库故障时间掌握，业务方最多能容忍时间范围，因为高可用切换导致的应用不可用时间。
4、需要了解主流的高可用的优缺点。
5、考虑多IDC多副本分布，支持IDC级别节点全部掉线后，业务可以切到另一个机房。
以这个为前提，我们再来介绍5大常见高可用方案。
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losslessreplication、logical多线程复制等一系列新特性的引入，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、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。所以尽可能地保证半同步复制，便可提高数据的一致性。
可参考的优化方案如下：
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。
2.2binlog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。
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：
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。
3.1MHA+多节点集群
MHAManager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。
MHANode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。
3.2zookeeper+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。
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。
4.1SAN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；
很好地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。
4.2DRBD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。
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：
5.1MySQLcluster
MySQLcluster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。
5.2Galera
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地使用；
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。
5.3POAXS
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。
最后，随着互联网的高速发展，互联网服务可用性变得越发重要，数据容灾也随之成为各企业的关键任务。在数据容灾中，数据库集群如何处理数据一致性也成为了各企业需要解决的问题，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。
还是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!
END