知識星球翻譯：開源中國
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原文：https://githubengineering.com/mysql-high-availability-at-github/
GitHub 使用 MySQL 作為所有非 git 倉庫資料的主要儲存, 它的可用性對 GitHub 的訪問操作至關重要。GitHub 站點本身、GitHub 的 API、身份驗證等等都需要進行資料庫訪問。我們執行著多個 MySQL 叢集來為不同的服務和任務提供支援。我們的叢集使用經典的主從配置, 主叢集中的某個節點能夠接受寫入。其餘的從叢集節點非同步同步來自主伺服器的更改, 並提供資料的讀取服務。
主節點的可用性尤為重要。沒有主伺服器, 叢集無法接受寫入：任何需要保留的寫入資料都不能持久化儲存，任何傳入的更改（如提交、問題、使用者建立、審閱、新儲存庫等）都將失敗。
為了支援寫操作，我們顯然需要有一個可用的資料寫入節點，一個主叢集。但同樣重要的是，我們需要能夠識別或找到該節點。
在一個寫入失敗，提示說主節點崩潰的場景中，我們必須確保能啟用一個新的主節點，並快速表明其身份。檢測故障所需的時間、進行故障轉移並公佈新的主節點所花費的時間，構成了總的停機時間。
本文將介紹 GitHub 的 MySQL 高可用性和主服務發現解決方案，它使我們能夠可靠地執行跨資料中心操作，容忍資料中心隔離，並使得出現故障時耗費的停機時間變得更短。
高可用標的
本文描述的解決方案，迭代並改進了之前在 GitHub 實現的高可用(HA)解決方案。隨著規模的擴大，MySQL 的高可用策略必須適應變化。我們希望為 GitHub 中的 MySQL 和其他服務，提供類似的高可用策略。
在考慮高可用和服務發現時，有些問題可以引導你找到合適的解決方案。包含但不限於：
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你能容忍多長的中斷時間？
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崩潰檢測的可靠性如何？你能容忍錯誤報告（過早的故障轉移）嗎？
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故障轉移的可靠性如何？什麼情況下可以失敗？
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解決方案在跨資料中心的場景下效果如何？在低延遲和高延遲的網路情況下如何？
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解決方案是否允許一個完整的資料中心故障或者出現網路隔離？
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有沒有防止或緩解腦裂（兩臺伺服器都宣稱是某個叢集的主節點，不知情對方的存在，並且都能接受寫操作）的機制。
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你能允許資料丟失嗎？在多大程度上？
為了說明上面的一些情況，首先讓我們討論一下之前的高可用方案，並說說我們為什麼要修改它。
移除基於 VIP 和 DNS 的服務發現
在之前的迭代版本中，我們：
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使用 orchestrator 來做檢測和故障轉移
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使用 VIP 和 DNS 做主節點的發現
在這個迭代版本中，客戶端使用名字服務（比如 mysql-writer-1.github.net）來發現寫節點。名字可以解析為一個虛擬 IP(VIP)，這個 VIP 指向主節點。
因此，在正常情況下，客戶端只需要解析名稱，連線到解析後的 IP上，然後發現主節點也正在另一邊監聽連結（也就是客戶端連上了主節點）。
考慮這個跨越三個不同資料中心的複製拓撲：
當主節點發生故障時，必須在副本集中選出一個伺服器，提升為新的主節點。
orchestrator 將會檢測到故障，選舉出一個新的主節點，然後重新分配 name（名稱）和 VIP（虛擬 IP）。客戶端實際上並不知道主節點的真實身份：它們只知道 name（名字），而這個名字現在必須解析給新的主節點。不過，需要考慮：
VIP 是需要協作的：它們由資料庫伺服器自己宣告和擁有。為了獲得或釋放 VIP，伺服器必鬚髮送 ARP 請求。擁有 VIP 的伺服器必須在新提升的主節點獲得 VIP 之前先釋放掉。這還有一些額外的影響：
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有秩序的故障轉移操作會首先通知故障主節點並要求它釋放 VIP，然後再通知新提升的主節點並要求它獲取 VIP。如果無法通知到原主節點或者拒絕釋放 VIP 怎麼辦？首先要考慮到，該伺服器上存在故障場景，它不可能會不及時響應，或根本不響應。
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我們最終可能會出現腦裂情況：兩個註解同時聲稱擁有同一個 VIP。根據最短的網路路徑，不同的客戶端可能會連線到不同的伺服器。
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事實源於兩個獨立伺服器間的協作，並且這個設定是不可靠的。
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即使原主節點確實配合，工作流程也浪費了寶貴的時間：當我們通知原主節點時，切換到新主節點的操作一直在等待。
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即使 VIP 發生變化，現有的客戶端連線也不能保證與原伺服器斷開連線，而且我們可能仍然會經歷腦裂。
VIP 受限於物理位置。它們屬於交換機或者路由器。所以，我們只能將 VIP 重新分配到位於同一位置的伺服器上。特別是，當新提升的伺服器位於不同的資料中心時，我們無法分配 VIP，只能修改 DNS。
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修改 DNS 需要較長的傳播時間。根據配置，客戶端會快取 DNS 一段時間。跨資料中心(cross-DC)故障轉移則意味著更多的中斷時間：為了讓所有客戶端知曉新主節點的身份，需要花費更長的時間。
僅這些限制，就足以促使我們尋求新的解決方案，但考慮更多的是：
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主節點透過 pt-heartbeat 心跳服務進行自行註入，目的是測量延遲和節流。這項服務必須從新提升的主節點開始。如果有可能的話，原主節點的服務將被關閉。
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同樣的，Pseudo-GTID 註入也是主節點自己管理的。它將從新的主節點開始，併在原主節點結束。
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新的主節點被設為可寫。如果可能的話，原主節點被設為只讀。
這些額外的步驟是導致中斷總時間的一個因素，並且引入了它們自己的故障和摩擦。
該解決方案生效了，GitHub 已經成功完成 MySQL 的故障遷移，但我們希望我們的 HA 在以下方面有所改進：
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資料中心不可知
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允許資料中心出現故障
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刪除不可靠的協作工作流
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減少總的中斷時間
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盡可能地進行無損故障轉移
GitHub 的高可用解決方案：orchestrator, Consul, GLB
我們的新策略，除了附帶的改進外，還解決或減輕了上面的許多問題。在今天的高可用設定中，我們有：
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使用 orchestrator 來做監測和故障轉移。我們使用跨資料中心的 orchestrator/raft 方案，如下圖。
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使用 Hashicorp 的 Consul 來做服務發現。
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使用 GLB/HAProxy 作為客戶端和寫節點的代理層。
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使用選播(anycast)做網路路由。
新的設定將完全刪除 VIP 和 DNS 的修改。在我們引入更多元件的同時，我們能夠將元件解耦並簡化任務，並且能夠使用可靠、穩定的解決方案。下麵逐一分析。
正常流程
正常情況下，應用程式透過 GLB/HAProxy 連線到寫節點。
應用程式永遠不知道主節點的身份。和之前一樣，它們使用名字。例如，cluster1 的主節點命名為 mysql-writer-1.github.net。在我們當前的設定中，名字被解析為一個選播(anycast) IP。
使用選播時，名字在任何地方都被解析為相同的 IP，但流量會根據客戶端位置的不同進行路由。需要指出的是，在我們的每個資料中心，都有 GLB（我們的高可用負載均衡）被部署在不同的容器中。指向 mysql-writer-1.github.net 的流量總是路由到本地資料中心的 GLB 叢集。因此，所有客戶端都由本地代理提供服務。
我們在 HAProxy 上執行 GLB。我們的 HAProxy 維護了一個寫連線池：每個 MySQL 叢集一個連線池，其中每個連線池只有一個後端伺服器：叢集的主節點。DC 中的所有 GLB/HAProxy 容器都具有相同的連線池，並且它們都指向相同的後端伺服器。這樣，如果一個應用程式想要寫入 mysql-writer-1.github.net，它連線到哪個 GLB 伺服器並不重要。它總會被路由到實際的 cluster1 主節點上。
對於應用程式而言，服務發現結束於 GLB，並且不再需要重新發現。就這樣，透過 GLB 將流量路由到正確地址。
GLB 如何知道哪些伺服器可以作為後端伺服器，以及如何將更改傳播到 GBL 呢？
Consul 的服務發現
Consul 是著名的服務發現解決方案，它也提供 DNS 服務。然而，在我們的解決方案中，我們用它作為高效的鍵值儲存系統。
在 Consul 的鍵值儲存中，我們寫入了叢集主控的標識。對於每一個叢集，都有一個鍵值對記錄標識叢集的主 FQDN，埠，IPV4，IPV6。
每一個 GLB/HAProxy 節點都執行 consul 模板：每一個服務都在監聽 consul 資料的變更（這裡主要是對叢集主控的資料變更）。consul 模板會生成一個有效的配置檔案並且當配置變更時，能夠自動多載 HAProxy。
因此，Consul 中主控標識的變更會被每一個 GLB/HAProxy 觀察到，然後它們立即重新配置它們自己，在叢集後端池中設定新的主控作為單一物件，並且進行多載以反映這些變更。
在 GitHub 中，每一個資料中心都有一個 Consul 設定，並且每一個設定都具有高可用性。然而，這些設定又互相獨立，它們之間不進行互相複製或資料共享。
那麼 Consul 是如何獲得變更通知，在交叉資料中心中，資訊又是如何分佈的呢？
orchestrator/raft
執行一個 orchestrator/raft 設定：orchestrator 節點之間透過 raft 一致性演演算法進行通訊。每一個資料中心有 1~2 個 orchestrator 節點。
orchestrator 負責失敗檢測，MySQL 故障轉移，以及 Consul 主控的變更通知。故障轉移透過單個 orchestrator/raft 主導節點進行操作，但是對於主控變更，產生新主控的訊息會透過 raft 機制被傳播到所有 orchestrator 節點。
一旦 orchestrator 節點接收到主控變更的訊息，它們會與自己對應的本地 Consul 設定通訊：它們都執行 KV 寫操作。具有多個 orchestrator 節點的資料中心會有多個完全相同的 Consul 寫操作。
整體流程
在主節點故障的場景中：
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orchestrator 節點檢測到故障。
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orchestrator/raft 主導節點開始恢復。一個新的主節點被設定為 promoted 狀態。
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orchestrator/raft 向所有 raft 叢集節點通知主節點變更。
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所有 orchestrator/raft 成員接收到主節點變更的通知。每個成員都向本地 Consul 寫入包含新主節點身份的 KV 記錄。
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每個 GLB/HAProxy 都執行一個 consul 模版，用於監視 Consul KV 儲存的變化，並重新配置和重新載入 HAProxy。
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客戶端流量被重定向到新的主節點上。
每個元件都有明確的責任歸屬，而且整個設計簡單並且解耦。orchestrator 不需要知道負載均衡。Consul 不需要知道這些資訊是從哪裡來的。代理只關心 Consul，客戶端只關心代理。
而且：
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沒有 DNS 的變更需要傳播。
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沒有 TTL。
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整個流程不需要原故障主節點的配合，它在很大程度上已被忽略。
其他細節
為了進一步確保流程的安全，我們還提供了以下內容：
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將 HAProxy 的配置項 hard-stop-after 設定為一個非常短的時間。當在寫連線池中使用新的後端伺服器重新載入時，它會自動終止所有到原主節點的連線。
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透過使用 hard-stop-after 配置項，我們甚至不需要客戶端的配合，這也就緩解了腦裂的情況。值得註意的是，這並不是絕對的，我們還是需要一些時間來消滅舊連線。但是，在某個時間點之後，我們就會感到舒服，因為不會出現令人厭惡的意外。
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我們並不嚴格要求 Consul 隨時可用。實際上，我們只需要它在故障轉移期間可用。如果 Consul 恰好這時不可用，GLB 將繼續使用已知的資訊運作，不採用任何極端的行動。
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GLB 被用於驗證新提升的主節點的身份。類似於我們的 context-aware MySQL pools（背景關係感知的 MySQL 執行緒池），在後端伺服器上進行檢查，以確保它確實是一個可寫的節點。如果我們恰好在 Consul 中刪除了主節點的身份，沒有問題；空的條目會被忽略。如果我們在 Consul 中錯誤的寫入了一個非主節點的名稱，沒有問題；GLB 將拒絕更新它並以最後已知的狀態繼續執行。
我們會在以下章節進一步完成備受關註和期望的高可用標的。
orchestrator/raft 失敗檢測
orchestrator使用全面方法來檢測失敗，因此這種方法非常可靠。我們不會觀察到誤報 —— 因為我們沒有進行過早的故障轉移，所以也不會產生不必要的中斷時間。
透過完全的 DC 網路隔離（又稱 DC 柵欄），orchestrator/raft 進一步處理這個問題。一個 DC 網路隔離會引起一些混淆：這個 DC 中的伺服器是可以互相通訊的。他們是與其他 DC 網路隔離，還是其他 DC 被網路隔離？
在一個 orchestrator/raft 設定中，raft 的 leader 節點就是執行故障轉移的那個節點。leader 是取得了大多數節點支援的節點（特定數量）。我們的 orchestrator 節點部署就是這樣，沒有單一資料中心可以佔大多數，任何 n-1 的 DC 也是如此。
在一個完全 DC 網路隔離的事件中，這個 DC 的 orchestrator 節點與其它 DC 中的對應節點失去連線。最終，隔離 DC 中的 orchestrator 節點不能作為 raft 叢集的 leader 節點。如果任何這種節點碰巧成為了 leader 節點，它就會退出。一個新的 leader 節點可以從任何一個其他 DC 分配。leader 節點會得到其他所有 DC 的支援，這些 DC 彼此之間可以進行通訊。
因此，呼叫 shots 的 orchestrator 節點將位於網路隔離資料中心之外。一個隔離 DC 應該有一個主伺服器，orchestrator 會使用可用 DC 中的其中一個伺服器將它替換來初始化故障轉移。我們委託非隔離 DC 中的那些節點來做這個決定，以此來緩解 DC 隔離。
更快的公告
透過發出公告說主分支即將修改，可以進一步減少執行停機的總時間。如何實現這個想法？
當 orchestrator 開始進行故障遷移的時候，它會觀察可用於升級的伺服器佇列。在瞭解自我複製的規則，以及接受提示和限制的情況下，在最好的行動方針中，它能做出基於一定訓練的決策。
它可能意識到一個可以升級的伺服器也是一個理想的候選策略，例如：
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沒有什麼可以阻止伺服器的升級（潛在使用者已經暗示伺服器優先升級），而且
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認為伺服器可以將它所有的版本視為複本。
在這個例子中 orchestrator 首先將伺服器設定為可寫，然後立即公告伺服器的升級（我們的例子中是寫到了 Consul KV），即使非同步開始修複複製樹，這種操作通暢會花費更多幾秒的運算。
有可能當我們的 GLB 伺服器完全多載時，複製樹已經完好無損，但是這不是嚴格要求的。伺服器可以接收到寫操作！
半同步複製
在 MySQL 的半同步複製中，在獲知更改已傳送到一個或多個副本之前，主伺服器不會確認事務已提交。它提供了一種實現無損故障轉移的方法：應用於主伺服器的任何更改都將應用於或等待應用於其中一個副本。
一致性帶來的成本是：可用性風險。如果沒有副本確認收到更改，主伺服器將被阻塞並且寫入操作將停止。幸運的是，這裡有一個超時設定，在這之後主伺服器可以恢復到非同步複製樣式，使寫入操作再次可用。
我們已經把我們的超時設定在一個合理的低值：500ms。將更改從主伺服器傳送到本地 DC 副本，通常也傳送到遠端 DC，這個閾值是綽綽有餘的。設定這個超時時間之後，我們可以觀察到完美的半同步行為（無需回退到非同步複製），並且在確認失敗的情況下，可以在非常短的阻塞週期內獲得讓人滿意的表現。
我們在本地 DC 副本上啟用半同步，並且在主伺服器宕機的情況下，我們期望（儘管不嚴格地執行）無損故障轉移。對完整的 DC 故障進行無損故障轉移的代價很高昂，我們並不期待這麼做。
在試驗半同步超時的同時，我們還觀察到一種對我們有利的行為：主伺服器在發生故障時，我們能夠影響最佳候選人的標識。透過在指定的伺服器上啟用半同步，並將它們標記為候選伺服器，我們可以透過影響故障的結果來減少總的停機時間。在我們的試驗中，我們觀察到，我們通常最終會得到最佳候選伺服器，並因此釋出快速公告。
心跳註入
我們沒有在已提升/已降級的主裝置上管理 pt-heartbeat 服務的啟動/關閉，作為替代，我們選擇隨時隨地執行它。這需要進行打一些補丁，以便使 pt-heartbeat 可以支援伺服器端來回更改它們的 read_only 狀態或其完全崩潰。
在我們目前的設定中，在主伺服器及其副本上執行 pt-heartbeat 服務。在主伺服器上，他們產生心跳事件。在副本伺服器上，他們識別到伺服器是隻讀的，並定期重新檢查其狀態。只要伺服器升級為主伺服器，該伺服器上的 pt-heartbeat 會將伺服器標識為可寫，並開始註入心跳事件。
orchestrator 所有權委託
我們進一步委託到 orchestrator：
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偽-GTID註入
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設定被提升的主控作為可寫的，清除它的複寫狀態
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如果可能，設定老的主控為只讀狀態
對於新主控，以上所有這些操作減少了衝突的可能性。一個剛剛被提升的主控應該是線上的並且可接入，否則我們就不應該提升它。然後讓 orchestrator 直接應用變更到被晉升的主控上也應該是合理的。
限制和缺點
代理層使得應用程式不知道主伺服器的身份，但是對於主伺服器它也掩蓋了應用程式的身份。所有主伺服器看到的連線都來自代理層，我們丟失了關於連線實際來源的資訊。
隨著分散式系統的發展，我們仍然遺留了未處理的場景。
值得註意的是，在資料中心隔離場景中，假設主伺服器位於 DC 中，DC 中的應用程式仍然能寫入主伺服器。一旦網路恢復正常，可能會導致狀態不一致。我們正努力在非常獨立的 DC 中，透過實現一個可靠的 STONITH 來緩解這種腦裂。和以前一樣，在將主伺服器之前需要花費一些時間，可能出現短暫的腦裂。而避免腦裂的操作成本非常高。
更多的場景存在：故障轉移時 Consul 的終端；部分 DC 隔離；其他的。我們知道，使用這種性質的分散式系統不可能消除所有的漏洞，因此，我們將焦點放在最重要的案例上。
結果
orchestrator/GLB/Consul 設定給我們提供以下功能：
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可靠的故障檢測
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資料中心不可知的故障遷移
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典型的無損故障遷移
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對資料中心網路隔離的支援
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緩解腦裂的問題（仍在實現中）
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無合作相關的依賴
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多數場景下大約 10~13 秒的斷電恢復能力。（我們觀察到一些場景下最長 20 秒的斷電恢復和極端場景下最長 25 秒的情況）
結語
編排/代理/服務發現範例在解耦架構中使用眾所周知的可信元件，這使得部署、運維和觀察變得更加容易，並且每個元件可以獨立擴充套件或縮減。我們將不斷測試我們的設定，以繼續尋求改進。
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