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  • MySQL集群读写分离的自定义实现

    基于MySQL Router可以实现高可用,读写分离,负载均衡之类的,MySQL Router可以说是非常轻量级的一个中间件了。
    看了一下MySQL Router的原理,其实并不复杂,原理也并不难理解,其实就是一个类似于VIP的代理功能,其中一个MySQL Router有两个端口号,分别是对读和写的转发。
    至于选择哪个端口号,需要在申请连接的时候自定义选择,换句话说就是在生成连接字符串的时候,要指明是读操作还是写操作,然后由MySQL Router转发到具体的服务器上。

    引用这里的话说就是
    一般来说,通过不同端口实现读/写分离,并非好方法,最大的原因是需要在应用程序代码中指定这些连接端口。
    但是,MySQL Router只能通过这种方式实现读写分离,所以MySQL Router拿来当玩具玩玩就好。其原理参考下图,相关安装配置等非常简单

     

    其实暂不论“MySQL Router拿来当玩具玩玩就好”,类似需要自己指定端口(或者说指定读写)来实现读写分离这种方式,自己完全可以实现,又何必用一个中间件呢?
    对于MySQL Router来说,它自己本身又是单点的,还要考虑Router自身的高可用(解决了一个问题的同时又引入一个问题)。
    很早之前就在想,可不可以尝试不借助中间件,也就无需关注中间件自身的高可用,自己实现读写分离呢?


    对于最简单的master-salve复制的集群方式的读写分离,
    可以集群中的不同节点指定不同的优先级,把master服务器的优先级指定到最高,其余两个指定成一个较低的优先级
    对于应用程序发起的请求,需要指明是读还是写,如果是写操作,就指定到master上执行,如果是读操作,就随机地指向slave操作,完全可以在连接层就实现类似于MySQL Router的功能。
    其实非常简单,花不了多久就可以实现类似这么一个功能,在连接层实现读写分离,高可用,负载均衡,demo一个代码实现。

    如下简单从数据库连接层实现了读写分离以及负载均衡。
    1,写请求指向连接字符串中最高优先级的master,如果指定的最高优先级实例不可用,这里假如是实现了故障转移,依次寻找次优先级的实例
    2,slave复制master的数据,读请求随机指向不同的slave,一旦某个slave不可用,继续寻找其他的slave
    3,维护一个连接池,连接一律从连接池中获取。

    故障转移可以独立实现,不需要在连接层做,连接层也不是做故障转移的。这样一旦发生故障,只要实现了故障转移,应用程序端可以不用做任何修改。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import pymysql
    import random
    from DBUtils.PooledDB import PooledDB
    import socket
    
    
    class MySQLRouter:
    
        operation = None
        conn_list = []
    
        def __init__(self, *args, **kwargs):
            for k, v in kwargs.items():
                setattr(self, k, v)
    
        # 探测实例端口号
        @staticmethod
        def get_mysqlservice_status(host,port):
            mysql_stat = None
            s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
            result = s.connect_ex((host, int(port)))
            # port os open
            if (result == 0):
                mysql_stat = 1
            return mysql_stat
    
        def get_connection(self):
            if not conn_list:
                raise("no config error")
    
            conn = None
            current_conn = None
            # 依据节点优先级排序
            self.conn_list.sort(key=lambda k: (k.get('priority', 0)))
            #写或者未定义请求,一律指向高优先级的服务器,可读写
            if(self.operation.lower() == "write") or not self.operation:
                for conn in conn_list:
                    # 如果最高优先级的主节点不可达,这里假设成功实现了故障转移,继续找次优先级的实例。
                    if self.get_mysqlservice_status(conn["host"], conn["port"]):
                        current_conn = conn
                        break
                    else:
                        continue
            #读请求随机指向不同的slave
            elif(self.operation.lower() == "read"):
                #随机获取除了最该优先级节点之外的节点
                conn_read_list = conn_list[1:len(conn_list)]
                random.shuffle(conn_read_list)
                for conn in conn_read_list:
                    #如果不可达,继续寻找其他除了主节点之外的节点
                    if self.get_mysqlservice_status(conn["host"], conn["port"]):
                        current_conn = conn
                        break
                    else:
                        continue
            try:
                #从连接池中获取当前连接
                if (current_conn):
                    pool = PooledDB(pymysql,20, host=current_conn["host"], port=current_conn["port"], user=current_conn["user"], password=current_conn["password"],db=current_conn["database"])
                    conn = pool.connection()
            except:
                raise
    
            if not conn:
                raise("create connection error")
    
            return conn;
    
    
    if __name__ == '__main__':
    
        #定义三个实例
        conn_1 = {'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'user': 'root', 'password': 'root',"database":"db01","priority":100}
        conn_2 = {'host': '127.0.0.1', 'port': 3307, 'user': 'root', 'password': 'root',"database":"db01","priority":200}
        conn_3 = {'host': '127.0.0.1', 'port': 3308, 'user': 'root', 'password': 'root',"database":"db01","priority":300}
        
        conn_list = []
        conn_list.append(conn_1)
        conn_list.append(conn_2)
        conn_list.append(conn_3)
    
        print("####execute update on master####")
        myrouter = MySQLRouter(conn_list=conn_list, operation="write")
        conn = myrouter.get_connection()
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("update t01 set update_date = now() where id = 1")
        conn.commit()
        cursor.close()
        conn.close()
    
        print("####loop execute read on slave,query result####")
        #循环读,判断读指向哪个节点。
        for loop in range(10):
            myrouter = MySQLRouter(conn_list = conn_list,operation = "read")
            conn = myrouter.get_connection()
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute("SELECT id,cast(update_date as char), CONCAT('instance port is: ', CAST( @@PORT AS CHAR)) AS port FROM t01;")
            result = cursor.fetchone()
            print(result)
            cursor.close()
            conn.close()

    这里用过服务器的一个优先级,将写请求指向最高优先级的master服务器,读请求随机指向非最高优先级的slave,
    对于更新请求,都在master上执行,slave复制了master的数据,每次读到的数据都不一样,并且每次都请求的执行,基本上都随机地指向了两台slave服务器
    通过查询返回一个端口号,来判断读请求是否平均分散到了不通的slave端。

    与“MySQL Router拿来当玩具玩玩就好”相比,这里的实现一样low,因为对数据的请求需要请求明确指定是读还是写。

    不过,对于自动读写分离,无非是一个SQL语句执行的是的读或写判断问题,并非难事,这个需要解析请求的SQL是读的还是写的问题。
    某些数据库中间件可以实现自动的读写分离,但是要明白,对于那些支持自动读写分离的中间件,往往是要受到一定的约束的,比如不能用存储过程什么的,为什么呢?
    还是上面提到的SQL解析的问题,因为一旦使用了存储过程,无法解析出来这个SQL到底是执行的是读还是写,最起码不是太直接。
    对于SQL读写的判断,也就是维护一个读或者写的枚举正则表达式,非读即写,只是要格外关注这个读写的判断的效率问题。

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