探讨MySQL数据库一主和多主架构（mysql一主和多主）
探讨MySQL数据库一主和多主架构
MySQL数据库是当前最为流行的关系型数据库之一，其一主多从复制架构被广泛应用于分布式数据库系统中。不过在实际应用中，一主多从的架构可能会存在一些缺陷，比如单点故障、高延迟、读写分离不够灵活等问题。因此，多主架构也逐渐成为了一种备受开发者关注的数据库部署方案。
一主多从复制架构
一主多从复制架构实现了数据的主要写入由主服务器负责，读取则由多个从服务器并行完成的架构。这种架构的优点在于，主服务器能够承担较大的压力，而且在从服务器上进行读取操作时能够快速响应。然而，一主多从架构也存在一些比较明显的缺点。
主服务器作为核心节点，一旦出现故障，整个系统将变得非常脆弱。由于所有的写操作都会经过主服务器，因此读写分离不够灵活，不利于系统的扩展。另外，多个从服务器之间的同步很容易出现延迟和数据不一致的问题，导致数据的准确性受到影响。
多主架构的实现
为了避免以上问题，多主架构应运而生。多主架构的核心就是在多个主节点之间实现数据的复制和同步。不同于一主多从架构，每个主节点都是独立的，并且可以同时进行读写操作。
在多主架构中，每个主节点都有一个独立的数据库实例，并且在节点之间进行数据的复制和同步。当一个节点发生写操作时，其它节点将会立即同步这个操作，从而保证数据的一致性。由于多主架构中没有显式的从节点，因此数据的读取可以任意的发生在各个主节点上，从而实现了更为灵活的读写分离。
实际应用中，MySQL多主架构的实现最常用的方式是使用Galera Cluster。Galera Cluster是一个工业级的、高可用性的数据库群集解决方案。它使用了组播通信技术来保证节点之间的高速同步和数据一致性，从而非常适合于实现多主架构。
下面我们来看看一个MySQL多主架构的实例代码：
CREATE USER ‘cluster’@’localhost’ IDENTIFIED BY ”;
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO ‘cluster’@’localhost’ WITH GRANT OPTION;
先创建一个用户并授权，用于在各个节点上进行数据库同步操作。
node-1:
sudo apt-get install software-properties-common
sudo add-apt-repository –yes ppa:ondrej/mysql-5.7
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mysql-server
安装MySQL服务，并修改配置文件。
[mysqld]
wsrep_node_name = “node1”
wsrep_provider = “/usr/lib/libgalera_smm.so”
wsrep_cluster_address = “gcomm://node1,node2,node3”
wsrep_cluster_name = “galera_cluster”
wsrep_sst_method = rsync
log-bin
binlog_format=ROW
修改wsrep_cluster_address，指定节点之间的通信地址。同时使用binlog_format=ROW，保证主从节点之间的操作指令是行级。
node-2:
sudo apt-get install software-properties-common
sudo add-apt-repository –yes ppa:ondrej/mysql-5.7
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mysql-server
在node-2上执行以上步骤，只需要修改wsrep_node_name对应的名字即可。
node-3:
sudo apt-get install software-properties-common
sudo add-apt-repository –yes ppa:ondrej/mysql-5.7
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mysql-server
同node-2。
在各个节点上启动mysql服务：
sudo service mysql start
在任一节点上创建一个测试表t1：
mysql -uroot -p -e ‘create table t1 (id int, value text);’
在各个节点上查询表t1，查看是否同步成功。
从上面的例子可以看出，使用Galera Cluster实现MySQL多主架构非常简单方便。数据的同步和复制只需要在各个节点之间进行配置，无需考虑主从节点之间的读写分离以及数据的不一致性问题。同时，多主架构也避免了单点故障的问题，非常适合于企业级数据库应用场景。
