1. 何谓Galera Cluster

何谓Galera Cluster?就是集成了Galera插件的MySQL集群，是一种新型的，数据不共享的，高度冗余的高可用方案，目前Galera Cluster有两个版本，分别是Percona Xtradb Cluster及MariaDB Cluster，都是基于Galera的，所以这里都统称为Galera Cluster了，因为Galera本身是具有多主特性的，所以Galera Cluster也就是multi-master的集群架构，如图1所示：

图1 Galera Cluster架构

图1中有三个实例，组成了一个集群，而这三个节点与普通的主从架构不同，它们都可以作为主节点，三个节点是对等的，这种一般称为multi-master架构，当有客户端要写入或者读取数据时，随便连接哪个实例都是一样的，读到的数据是相同的，写入某一个节点之后，集群自己会将新数据同步到其它节点上面，这种架构不共享任何数据，是一种高冗余架构。

一般的使用方法是，在这个集群上面，再搭建一个中间层，这个中间层的功能包括建立连接、管理连接池，负责使三个实例的负载基本平衡，负责在客户端与实例的连接断开之后重连，也可以负责读写分离(在机器性能不同的情况下可以做这样的优化)等等，使用这个中间层之后，由于这三个实例的架构在客户端方面是透明的，客户端只需要指定这个集群的数据源地址，连接到中间层即可，中间层会负责客户端与服务器实例连接的传递工作，由于这个架构支持多点写入，所以完全避免了主从复制经常出现的数据不一致的问题，从而可以做到主从读写切换的高度优雅，在不影响用户的情况下，离线维护等工作，MySQL的高可用，从此开始，非常完美。

2. 为什么需要Galera Cluster

MySQL在互联网时代，可谓是深受世人瞩目的。给社会创造了无限价值，随之而来的是，在MySQL基础之上，产生了形形色色的使用方法、架构及周边产品。本文所关注的是架构，在这方面，已经有很多成熟的被人熟知的产品，比如MHA、MMM等传统组织架构，而这些架构是每个需要数据库高可用服务方案的入门必备选型。

不幸的是，传统架构的使用，一直被人们所诟病，因为MySQL的主从模式，天生的不能完全保证数据一致，很多大公司会花很大人力物力去解决这个问题，而效果却一般，可以说，只能是通过牺牲性能，来获得数据一致性，但也只是在降低数据不一致性的可能性而已。所以现在就急需一种新型架构，从根本上解决这样的问题，天生的摆脱掉主从复制模式这样的“美中不足”之处了。

幸运的是，MySQL的福音来了，Galera Cluster就是我们需要的——从此变得完美的架构。

相比传统的主从复制架构，Galera Cluster解决的最核心问题是，在三个实例(节点)之间，它们的关系是对等的，multi-master架构的，在多节点同时写入的时候，能够保证整个集群数据的一致性，完整性与正确性。

在传统MySQL的使用过程中，也不难实现一种multi-master架构，但是一般需要上层应用来配合，比如先要约定每个表必须要有自增列，并且如果是2个节点的情况下，一个节点只能写偶数的值，而另一个节点只能写奇数的值，同时2个节点之间互相做复制，因为2个节点写入的东西不同，所以复制不会冲突，在这种约定之下，可以基本实现多master的架构，也可以保证数据的完整性与一致性。但这种方式使用起来还是有限制，同时还会出现复制延迟，并且不具有扩展性，不是真正意义上的集群。

3. Galera Cluster如何解决问题

3.1 Galera的引入现在已经知道，Galera Cluster是MySQL封装了具有高一致性，支持多点写入的同步通信模块Galera而做的，它是建立在MySQL同步基础之上的，使用Galera Cluster时，应用程序可以直接读、写某个节点的最新数据，并且可以在不影响应用程序读写的情况下，下线某个节点，因为支持多点写入，使得Failover变得非常简单。

所有的Galera Cluster，都是对Galera所提供的接口API做了封装，这些API为上层提供了丰富的状态信息及回调函数，通过这些回调函数，做到了真正的多主集群，多点写入及同步复制，这些API被称作是Write-Set Replication API，简称为wsrep API。

通过这些API，Galera Cluster提供了基于验证的复制，是一种乐观的同步复制机制，一个将要被复制的事务(称为写集)，不仅包括被修改的数据库行，还包括了这个事务产生的所有Binlog，每一个节点在复制事务时，都会拿这些写集与正在APPLY队列的写集做比对，如果没有冲突的话，这个事务就可以继续提交，或者是APPLY，这个时候，这个事务就被认为是提交了，然后在数据库层面，还需要继续做事务上的提交操作。

这种方式的复制，也被称为是虚拟同步复制，实际上是一种逻辑上的同步，因为每个节点的写入和提交操作还是独立的，更准确的说是异步的，Galera Cluster是建立在一种乐观复制的基础上的，假设集群中的每个节点都是同步的，那么加上在写入时，都会做验证，那么理论上是不会出现不一致的，当然也不能这么乐观，如果出现不一致了，比如主库(相对)插入成功，而从库则出现主键冲突，那说明此时数据库已经不一致，这种时候Galera Cluster采取的方式是将出现不一致数据的节点踢出集群，其实是自己shutdown了。

而通过使用Galera，它在里面通过判断键值的冲突方式实现了真正意义上的multi-master，Galera Cluster在MySQL生态中，在高可用方面实现了非常重要的提升，目前Galera Cluster具备的功能包括如下几个方面：

多主架构：真正的多点读写的集群，在任何时候读写数据，都是最新的。

同步复制：集群不同节点之间数据同步，没有延迟，在数据库挂掉之后，数据不会丢失。

并发复制：从节点在APPLY数据时，支持并行执行，有更好的性能表现。

故障切换：在出现数据库故障时，因为支持多点写入，切的非常容易。

热插拔：在服务期间，如果数据库挂了，只要监控程序发现的够快，不可服务时间就会非常少。在节点故障期间，节点本身对集群的影响非常小。

自动节点克隆：在新增节点，或者停机维护时，增量数据或者基础数据不需要人工手动备份提供，Galera Cluster会自动拉取在线节点数据，最终集群会变为一致。

对应用透明：集群的维护，对应用程序是透明的，几乎感觉不到。 以上几点，足以说明Galera Cluster是一个既稳健，又在数据一致性、完整性及高性能方面有出色表现的高可用解决方案。

不过在运维过程中，有些技术特点还是需要注意的，这样才能做到知此知彼，百战百胜，因为现在MySQL主从结构的集群已经都是被大家所熟知的了，而Galera Cluster是一个新的技术，是一个在不断成熟的技术，所以很多想了解这个技术的同学，能够得到的资料很少，除了官方的手册之外，基本没有一些讲得深入的，用来传道授业解惑的运维资料，这无疑为很多同学设置了不低的门槛，最终有很多人因为一些特性，导致最终放弃了Galera Cluster的选择。

目前熟知的一些特性，或者在运维中需要注意的一些特性，有以下几个方面：

Galera Cluster写集内容：Galera Cluster复制的方式，还是基于Binlog的，这个问题，也是一直被人纠结的，因为目前Percona Xtradb Cluster所实现的版本中，在将Binlog关掉之后，还是可以使用的，这误导了很多人，其实关掉之后，只是不落地了，表象上看上去是没有使用Binlog了，实际上在内部还是悄悄的打开了的。除此之外，写集中还包括了事务影响的所有行的主键，所有主键组成了写集的KEY，而Binlog组成了写集的DATA，这样一个KEY-DATA就是写集。KEY和DATA分别具有不同的作用的，KEY是用来验证的，验证与其它事务没有冲突，而DATA是用来在验证通过之后，做APPLY的。

Galera Cluster的并发控制：现在都已经知道，Galera Cluster可以实现集群中，数据的高度一致性，并且在每个节点上，生成的Binlog顺序都是一样的，这与Galera内部，实现的并发控制机制是分不开的。所有的上层到下层的同步、复制、执行、提交都是通过并发控制机制来管理的。这样才能保证上层的逻辑性，下层数据的完整性等。

图2 galera原理图

图2是从官方手册中截取的，从图中可以大概看出，从事务执行开始，到本地执行，再到写集发送，再到写集验证，再到写集提交的整个过程，以及从节点(相对)收到写集之后，所做的写集验证、写集APPLY及写集提交操作，通过对比这个图，可以很好的理解每一个阶段的意义及性能等，下面就每一个阶段以及其并发控制行为做一个简单的介绍：

a. 本地执行：这个阶段，是事务执行的最初阶段，可以说，这个阶段的执行过程，与单点MySQL执行没什么区别，并发控制当然就是数据库的并发控制了，而不是Galera Cluster的并发控制了。

b. 写集发送：在执行完之后，就到了提交阶段，提交之前首先将产生的写集广播出去，而为了保证全局数据的一致性，在写集发送时，需要串行，这个就属于Galera Cluster并发控制的一部分了。

c. 写集验证：这个阶段，就是我们通常说的Galera Cluster的验证了，验证是将当前的事务，与本地写集验证缓存集来做验证，通过比对写集中被影响的数据库KEYS，来发现有没有相同的，来确定是不是可以验证通过，那么这个过程，也是串行的。

d. 写集提交：这个阶段，是一个事务执行时的最后一个阶段了，验证完成之后，就可以进入提交阶段了，因为些时已经执行完了的，而提交操作的并发控制，是可以通过参数来控制其行为的，即参数repl.commit_order，如果设置为3，表示提交就是串行的了，而这也是本人所推荐的(默认值)的一种设置，因为这样的结果是，集群中不同节点产生的Binlog是完全一样的，运维中带来了不少好处和方便。其它值的解释，以后有机会再做讲解。

e. 写集APPLY：这个阶段，与上面的几个在流程上不太一样，这个阶段是从节点做的事情，从节点只包括两个阶段，即写集验证和写集APPLY，写集APPLY的并发控制，是与参数wsrep_slave_threads有关系的，本身在验证之后，确定了相互的依赖关系之后，如果确定没有关系的，就可以并行了，而并行度，就是参数wsrep_slave_threads的事情了。wsrep_slave_threads可以参照参数wsrep_cert_deps_distance来设置。

3.2 流量控制在PXC中，有一个参数叫fc_limit，它的全名其实是叫flow control limit，顾名思义，是流量控制大小限制的意思，它的作用是什么呢?

如果一套集群中，某个节点，或者某几个节点的硬件资源比较差，或者由于节点压力大，导致复制效率低下，等等各种原因，导致的结果是，从节点APPLY时，非常慢，也就是说，主库在一秒钟之内做的操作，从库有可能会用2秒才能完成，那么这种情况下，就会导致从节点执行任务的堆积，接收队列的堆积。

假设从节点真的堆积了，那么Galera会让它一直堆积下去么?这样延迟会越来越严重，这样Galera Cluster就变成一个主从架构的集群了，已经失去了强一致状态的属性了，那么很明显，Galera是不会让这种事情发生的，那么此时，就说回到开头提到的参数了，gcs.fc_limit，这个参数是在MySQL参数wsrep_provider_options中来配置的，这个参数是Galera的一个参数集合，有关于Flow Control的，还包括gcs.fc_factor，这两个参数的意义是，当从节点堆积的事务数量超过gcs.fc_limit的值时，从节点就发起一个Flow Control，而当从节点堆积的事务数小于gcs.fc_limit * gcs.fc_factor时，发起Flow Control的从节点再发起一个解除的消息，让整个集群再恢复。

但我们一般所关心的，就是如何解决，下面有几个一般所采用的方法：

发送FC消息的节点，硬件有可能出现问题了，比如IO写不进去，很慢，CPU异常高等

发送FC消息的节点，本身数据库压力太高，比如当前节点承载太多的读，导致机器Load高，IO压力大等等。

发送FC消息的节点，硬件压力都没有太大问题，但做得比较慢，一般原因是主库并发高，但从节点的并发跟不上主库，那么此时可能需要观察这两个节点的并发度大小，可以参考状态参数wsrep_cert_deps_distance的值，来调整从节点的wsrep_slave_threads，此时应该是可以解决或者缓解的，这个问题可以这样去理解，假设集群每个节点的硬件资源都是相当的，那么主库可以执行完，从库为什么做不过来?那么一般思路就是像处理主从复制的延迟问题一样。

检查存不存在没有主键的表，因为Galera的复制是行模式的，所以如果存在这样的表时，主节点是通过语句来修改的，比如一个更新语句，更新了全表，而从节点收到之后，就会针对每一行的Binlog做一次全表扫描，这样导致这个事务在从节点执行，比在主节点执行慢十倍，或者百倍，从而导致从节点堆积进而产生FC。

可以看出，其实这些方法，都是用来解决主从复制延迟的方法，没什么两样，在了解Flow Control的情况下，解决它并不是难事儿。

3.3 有很多坑?有很多同学，在使用过Galera Cluster之后，发现很多问题，最大的比如DDL的执行，大事务等，从而导致服务的不友好，这也是导致很多人放弃的原因。

DDL执行卡死传说：使用过的同学可能知道，在Galera Cluster中执行一个大的改表操作，会导致整个集群在一段时间内，是完全写入不了任何事务的，都卡死在那里，这个情况确实很严重，导致线上完全不可服务了，原因还是并发控制，因为提交操作设置为串行的，DDL执行是一个提交的过程，那么串行执行改表，当然执行多久，就卡多久，直到改表执行完，其它事务也就可以继续操作了，这个问题现在没办法解决，但我们长期使用下来发现，小表可以这样直接操作，大一点或者更大的，都是通过osc(pt-online-schema-change)来做，这样就很好的避免了这个问题。

挡我者死：由于Galera Cluster在执行DDL时，是Total Ordered Isolation(wsrep_OSU_method=TOI)的，所以必须要保证每个节点都是同时执行的，当然对于不是DDL的，也是Total Order的，因为每一个事务都具有同一个GTID值，DDL也不例外，而DDL涉及到的是表锁，MDL锁(Meta Data Lock)，只要在执行过程中，遇到了MDL锁的冲突，所有情况下，都是DDL优先，将所有的使用到这个对象的事务，统统杀死，不管是读事务，还是写事务，被杀的事务都会报出死锁的异常，所以这也是一个Galera Cluster中，关于DDL的闻名遐迩的坑。不过这个现在确实没有办法解决，也没办法避免，不过这个的影响还算可以接受，先可以忍忍。

不死之身：继上面的“挡我者死”，如果集群真的被一个DDL卡死了，导致整个集群都动不了了，所有的写请求都Hang住了，那么可能会有人想一个妙招，说赶紧杀死，直接在每个节点上面输入kill connection_id，等等类似的操作，那么此时，很不愿意看到的信息报了出来：You are not owner of thread connection_id。此时可能有些同学要哭了，不过这种情况下，确实没有什么好的解决方法(其实这个时候，一个故障已经发生了，一年的KPI也许已经没有了，就看敢不敢下狠手了)，要不就等DDL执行完成(所有这个数据库上面的业务都处于不可服务状态)，要不就将数据库直接Kill掉，快速重启，赶紧恢复一个节点提交线上服务，然后再考虑集群其它节点的数据增量的同步等，这个坑非常大，也是在Galera Cluster中，最大的一个坑，需要非常小心，避免出现这样的问题。

4. 适用场景

现在对Galera Cluster已经有了足够了解，但这样的“完美”架构，在什么场景下才可以使用呢?或者说，哪种场景又不适合使用这样的架构呢?针对它的缺点，及优点，我们可以扬其长，避其短。可以通过下面几个方面，来了解其适用场景。

数据强一致性：因为Galera Cluster，可以保证数据强一致性的，所以它更适合应用于对数据一致性和完整性要求特别高的场景，比如交易，正是因为这个特性，我们去哪儿网才会成为使用Galera Cluster的第一大户。

多点写入：这里要强调多点写入的意思，不是要支持以多点写入的方式提供服务，更重要的是，因为有了多点写入，才会使得在DBA正常维护数据库集群的时候，才会不影响到业务，做到真正的无感知，因为只要是主从复制，就不能出现多点写入，从而导致了在切换时，必然要将老节点的连接断掉，然后齐刷刷的切到新节点，这是没办法避免的，而支持了多点写入，在切换时刻允许有短暂的多点写入，从而不会影响老的连接，只需要将新连接都路由到新节点即可。这个特性，对于交易型的业务而言，也是非常渴求的。

性能：Galera Cluster，能支持到强一致性，毫无疑问，也是以牺牲性能为代价，争取了数据一致性，但要问：”性能牺牲了，会不会导致性能太差，这样的架构根本不能满足需求呢?”这里只想说的是，这是一个权衡过程，有多少业务，QPS大到Galera Cluster不能满足的?我想是不多的(当然也是有的，可以自行做一些测试)，在追求非常高的极致性能情况下，也许单个的Galera Cluster集群是不能满足需求的，但毕竟是少数了，所以够用就好，Galera Cluster必然是MySQL方案中的佼佼者。

5. 总结

综上所述，Galera Cluster是一个完全可依赖的，MySQL数据一致性的绝杀利器，使用中完全不需要担心数据延迟，数据不一致的问题，DBA从此就从繁复的数据修复、解决复制延迟、维护时担心影响业务的问题中彻底解脱了。可以说Galera Cluster是DBA及业务系统的福音，也是MySQL发展的大趋势，我希望它会越来越好，也希望也有越来越多的人使用它，共同维护这个美好的大环境。

本文作者：王竹峰

来源：51CTO