引言：

上一期介绍了对于单个实例主备切换的涉及的业务细节，这次我们更深一步，讨论下真实场景中主库故障，或者网络出现故障时涉及到的问题。如果有不妥的地方，欢迎大家指正。

主库故障：

故障分类

一般的，我们会发现mysql 不可用的原因有几下几类：

1，主机硬件损坏，导致主机hang死，或者操作系统crash。此时客户端连接主机上的mysql进程时的表现是连接超时。因为不会回复ack包。此种情况与网络中断不能回包的表现是一样的，所以对于外部是无法判定是主机down还是网络故障的。我们遇到过raid 卡损坏，磁盘故障，电源模块损坏，起火等等。

2，操作系统配置或者环境问题，比如ipfilter 某个参数配置过小或者BUG，设置出错等，导致drop 掉某些包，会导致实例部分连接没有响应，但是主机可能还可以登录。此时与1的外部表现也是相同的。

3，mysql 自身BUG，或者某些异常 sql 导致mysql 自身crash，此种情况是mysql 进程crash，主机是完好的，所以可以通过连接主机其他端口验证出是进程故障还是主机故障。

4，mysql 实例性能问题，比如用户执行一个大事务，刷pageCache或者写log，导致磁盘IOUTIL 打满，此时表现是连接超时，或者连接可以建立，但是执行update语句超时。此时主库log 一般是可以正常传送到被库的。

针对以上故障，我们可能需要进行故障切换，故障切换最重要的两条原则，1）保证数据安全，保证数据可靠性。2）在一定时间内能快速响应，提高可用性。

可靠性保障：

可靠性概述

可靠性保障最重要的就是要确保被库与主库数据保持一致，进一步就是说主库写入的binlog都要能够传递到备库。在异步模式下，是无法保证的，在半同步模式下，大部分情况可以保证，为什么说是大部分情况，因为有可能是备库刚刚down机，启动后，正在IO线程追主库log，此时复制还是异步模式，但追上后，才会自动转为半同步模式。如果此时主库再down机，那么也一定会有部分log还在主库上。如果说要保证一定传到备库，保证数据强一致，那么当备库down机时，主库就不应该继续提供服务，此种用法在其他主流数据库中也可以设置，但是很少使用，因为对可用性影响较大，因为如果一旦备库down机，或者主备间网络断开，那么主库可用性立即就受到影响，这种对于一般用户来说是不可接受的。进一步，有人引入了一主多备模式，当有一个备库返回已经收到最后一条日志后，就可以给用户返回commit成功，这样提高了主库的可用性，同时也提高了成本。

言归正传，在一主一备的阿里云主流模式下，我们对于需要较高可靠性的用户，推荐使用半同步模式。集团内部的MHA系统提供了当主库故障时，从原主库同步log到备库，追上一段后，再提供服务的方案，此种方案能work的前提是原主库依然可以连接并且读取磁盘，并且会牺牲一段可用性时间，好处是可以补充一段binlog，让备库数据与主库一致。其实是可以作为一个比较好的补充手段。

RDS这里对用户实例做了24小时不间断的被库延迟监控，所以对于数据延迟的实例会提前报警，避免当主机完全不可恢复时，数据丢失。

##如何应对

考虑这样的场景，主备库分别部署在A，B两个机房做容灾，HA的两个节点也分别部署在两个机房，当A,B机房间发生网络故障，但是A,B机房自身正常时，两边的HA 都分别看见对端的实例节点放生故障，会将自己机房的实例提升为主库，那么此时如果两个机房都有流量进来，那么就可能导致数据库“双写”，也就是会发生著名的“脑裂”问题。

如果要解决“脑裂”问题，两个节点是不够的。那么我们引入了第三个节点，部署在另外一个机房，该节点无数据，只负责“脑裂”判定。这样构成了一个三个节点的三角模式（mongoDB，mssql 都是类似做法），三个点可以分别部署zookeeper 客户端并且选主，同一时刻，3个节点间只能有一个为leader。

3个节点中任意两个节点活着，那么实例可用。如果3个节点中两个或者3个节点挂掉，实例不可用。当A机房挂掉，或者实例在A机房的主机挂掉，那么leader 在B,C机房产生，此时由于B 机房可以连通leader 那么认为自己可以继续服务；C 机房挂掉，那么leader 在A,B中产生，A,B 都能连通leader ，那么仍然都可以继续服务。

网络故障场景

考虑网络故障情况，

A为主，B为备，C为裁判：

1）当A机房与B机房网络不通，3个节点都正常，A到C，B到C都正常。

leader 在A，那么A，C为多数派，A继续提供服务。

leader 在B，那么A摘除自己，B,C之间重新选择leader ，将B提升为新主库。

leader 在C，那么A, B服务不受影响，但是备库复制线程中断。

2）当A机房与C机房网络不通，

leader 在A，那么C 不能获取状态，摘除，B能与A leader 连接，继续work，A由于与B连通，投票多数，那么继续work ，不受影响。

leader 在B，那么A，C节点都与leader B可以通信，那么整体都可以work, 无任何影响。

leader 在C，那么A与C不通，那么A自己down掉自己，B与leader C通，所以B可以work , 将B中实例节点提升为主库。

3）当A与B,C机房都不通，

leader在A，B,C重新选leader ，那么A自己不work，然后B提升为主库。

leader在B或者C, 不必选leader , A自己不work，然后B提升为主库。

4）当B与C不通，与A通，B为备库，自己摘除自己，不影响可用。

leader在A，B与leader A通，那么不受影响。

leader在B，A和B构成多数派，继续提供服务。

leader在C，那么由于A与C通，B摘除自己，主库A继续提供服务。

5）当B与A，C都不通，A，C之间通，那么在A,C间重新选leader ，然后A继续提供服务。

6）当C与A,B 都不通，那么A,B将重新选择leader ，A继续提供服务。

当B 为主库时，分析与上面类似，综上，可以认为当主库本身节点与leader 节点不通，或者自己是leader节点，但是与另外两个节点都不通，自己成为少数派时，会发生failover，其余情况都可以正常工作。解决了“脑裂“问题，关键点就在于当节点自身发现是少数派时，自我管理，自己将自己杀掉。

同时，HA 按照正常逻辑提升备库为新主库，保证可用性。

#结合现实

回到现实中，因为条件有限，有些时候没办法都部署三机房，所以在两机房时，如果是C节点与B部署在一边，A节点此时是主库，那么当C所在的机房整体down机，那么数据库主节点A由于与leader节点不通，将自己关闭自己的写入，并且此时由于B与C所在节点down机，B也无法提供服务，那么此时实例就无法提供服务。

如果A节点主库与 B.C所在的机房网络不通，但是B,C机房可以提供服务，那么主库会自动failover到B节点，此时B和C选出一个leader ，继续提供服务，没有问题。

总结

本期主要从实际角度出发，阐述了一些场景，下一期会从2pc,3pc,分区一致性等理论角度来探讨下如何保证节点间的数据一致性。以及mysql 主库故障并且log 未传递到备库时，恢复备库可能的手段。

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