Всё о репликации баз данных

Репликация — одна из техник масштабирования баз данных. Состоит эта техника в том, что данные с одного сервера базы данных постоянно копируются (реплицируются) на один или несколько других (называемые репликами). Для приложения появляется возможность использовать не один сервер для обработки всех запросов, а несколько. Таким образом появляется возможность распределить нагрузку с одного сервера на несколько. Репликация — это синхронное или асинхронное копирование данных между несколькими серверами. Ведущие сервера называют master, а ведомые сервера slave. Мастера используются для изменения данных, а слэйвы для считывания. В классической схеме репликации обычно один мастер и несколько слэйвов, так как в большей части веб-проектов операций чтения на несколько порядков больше, чем операций записи. Однако в более сложной схеме репликации может быть и несколько мастеров. Например, создание нескольких дополнительных slave-серверов позволяет снять с основного сервера нагрузку и повысить общую производительность системы, а также можно организовать слэйвы под конкретные ресурсоёмкие задачи и таким образом, например, упростить составление серьёзных аналитических отчётов — используемый для этих целей slave может быть нагружен на 100%, но на работу других пользователей приложения это не повлияет.

Распространение данных. Обычно репликация в MySQL потребляет не очень большую часть пропускной способности сети, к тому же ее можно в любой момент остановить и затем возобновить. Это полезно, если хранение копии данных происходит в географически удаленном пункте, например в другом центре обработки данных. Удаленный подчиненный сервер может работать даже с непостоянным (намеренно или по другим причинам) соединением. Однако если вы хотите обеспечить минимальное отставание реплики, то следует использовать надежный канал с малым временем задержки. Балансировка нагрузки. С помощью репликации можно распределить запросы на чтение между несколькими серверами MySQL; в приложениях с интенсивным чтением эта тактика работает очень хорошо. Реализовать несложное балансирование нагрузки можно, внеся совсем немного изменений в код. Для небольших приложений достаточно просто «зашить» в программу несколько доменных имен или воспользоваться циклическим (round-robin) разрешением DNS-имен (когда с одним доменным именем связано несколько IP-адресов). Возможны и более изощренные решения. Стандартные технологии балансирования нагрузки, в частности сетевые балансировщики, прекрасно послужат для распределения нагрузки между несколькими серверами MySQL. Резервное копирование. Репликация – это ценное подспорье для резервного копирования. Однако подчиненный сервер все же не может использоваться в качестве резервной копии и не является заменой настоящему резервному копированию. Высокая доступность и аварийное переключение на резервный сервер(failover). Репликация позволяет исправить ситуацию, при которой сервер MySQL является единственной точкой отказа приложения. Хорошая сис тема аварийного переключения при отказе, имеющая в составе реплицированные подчиненные серверы, способна существенно сократить время простоя.

Master-Slave репликация В этом подходе выделяется один основной сервер базы данных, который называется Master. На нем происходят все изменения в данных (любые запросы MySQL INSERT/UPDATE/DELETE). Слейв сервер постоянно копирует все изменения с Master. С приложения на Слейв сервер отправляются запросы чтения данных (запросы SELECT). Таким образом Master сервер отвечает за изменения данных, а Slave за чтение. Master-Master репикация Существует также схема Master-Master в ней любой из серверов может использоваться как для чтения, так и для записи. Но вероятные поломки делают Master-Master репликацию непривлекательной. Выход из строя одного из серверов практически всегда приводит к потере каких-то данных. Последующее восстановление также сильно затрудняется необходимостью ручного анализа данных, которые успели либо не успели скопироваться. Следует отметить, что репликация сама по себе не очень удобный механизм масштабирования. Причиной тому — рассинхронизация данных и задержки в копировании с мастера на слейв. Зато это отличное средство для обеспечения отказоустойчивости. Вы всегда можете переключиться на слейв, если мастер ломается и наоборот. Чаще всего репликация используется совместно с шардингом именно из соображений надежности. Репликация без Master Некоторые системы хранения данных используют подход, отказываясь от концепции ведущего узла и позволяя непосредственное поступление информации об операциях записи на все реплики. В ряде ранних реплицируемых информационных систем не было ведущего узла, но за время доминирования реляционных баз данных эта идея была практически забыта. Такая архитектура снова вошла в моду после того, как Amazon задействовал ее для своей предназначенной для внутреннего использования системы Dynamo. Riak, Cassandra и Voldemort представляют собой вдохновленные Dynamo склады данных с открытым исходным кодом, применяющие модели репликации без ведущего узла. Поэтому подобный тип БД называют Dynamo-подобной базой данных (Dynamo-style database). В некоторых реализациях репликации без ведущего узла клиент непосредственно отправляет информацию о своих операциях записи на несколько реплик, в то время как для остальных данную манипуляцию от имени клиента совершает узел-координатор. Однако он, в отличие от БД с ведущим узлом, не навязывает определенный порядок операций записи. Как мы увидим в дальнейшем, это отличие в архитектуре приводит к очень серьезным последствиям в смысле стиля использования базы данных

В простейшем случае ведущий узел записывает в журнал каждый выполняемый запрос на запись (оператор) и отправляет данный журнал выполнения операторов ведомым узлам. В случае реляционной БД это значит, что каждый оператор INSERT, UPDATE или DELETE пересылается ведомым узлам, и каждый ведомый узел производит синтаксический разбор и выполнение этого оператора SQL так, как если бы он был получен от клиента. Но есть проблемы: - Все операторы, вызывающие недетерминированные функции (например, функцию NOW() для получения текущего времени или RAND() — для случайного числа), вероятно, будут генерировать разные значения для каждой реплики. - Если операторы используют столбец с автоматически увеличиваемым значением или зависят от существующих данных из базы (например, UPDATE … WHERE <какое-то условие>), то они должны выполняться на всех репликах в строго одинаковом порядке, иначе их результаты будут различными. Это может быть неудобно в случае множества параллельно выполняемых транзакций. - Операторы с побочными действиями (например, триггеры, хранимые процедуры, пользовательские функции) могут приводить к различным побочным действиям на разных репликах, за исключением случая, когда все побочные действия полностью детерминированы. Эти проблемы решаемы: например, ведущий узел может заменять все вызовы недетерминированных функций фиксированным возвращаемым значением при записи оператора в журнал, чтобы все ведомые узлы получали одно значение. Однако в связи с большим количеством граничных случаев обычно предпочитают другие методы репликации. Операторная репликация использовалась в MySQL вплоть до версии 5.1. Она иногда применяется и сейчас, в силу своей компактности, но по умолчанию MySQL переключается на построчную репликацию при малейших признаках недетерминизма в операторе. VoltDB задействует операторную репликацию и обеспечивает ее надежную работу путем требования детерминизма транзакций.

В двоичный журнал записывает фактические изменения данных Самое существенное достоинство заключается в том, что теперь MySQL может корректно реплицировать любую команду, причем в некоторых случаях это происходит гораздо более эффективно. Основной недостаток – это то, что двоичный журнал стал намного больше и из него непонятно, какие команды привели к обновлению данных, так что использовать его для аудита с помощью программы mysqlbinlog уже невозможно. Команды не включаются в журнал событий, поэтому будет сложно определить, какая команда выполнялась. Во многих случаях знать это так же важно, как и знать об изменении строк. Фактически процесс применения изменений при построчной репликации в значительной степени является черным ящиком — не видно, что делает сервер. Кроме того, он плохо документирован и объяснен, поэтому когда что-то работает неправильно, устранить неполадки довольно сложно. Например, если подчиненный сервер выберет неэффективный способ поиска строк для изменения, вы этого не заметите. - Подчиненный сервер копирует события двоичного журнала в свой журнал ретрансляции (relay log). - Подчиненный сервер воспроизводит события из журнала ретрансляции, применяя изменения к собственным данным. Основной его недостаток метода состоит в том, что журнал описывает данные на очень низком уровне: WAL содержит все подробности того, какие байты менялись в тех или иных дисковых блоках. Это тесно связывает репликацию с подсистемой хранения. Если база данных меняет формат хранения с одной версии на другую, то обычно становится невозможной работа различных версий СУБД на ведущем и ведомых узлах. На первый взгляд, это лишь незначительный нюанс реализации, но влияние его на эксплуатацию огромно. Если протокол репликации допускает использование ведомыми узлами более нового программного обеспечения, чем ведущим, то появляется возможность выполнять обновление ПО базы данных без всякого простоя: сначала обновляются ведомые узлы, а затем производится восстановление после отказа, чтобы сделать один из этих обновленных узлов новым ведущим. Если же протокол репликации не допускает подобного расхождения версий, как часто бывает при переносе журнала упреждающей записи, то подобные обновления требуют простоя системы.