ProxySQL(13)：ProxySQL集群
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ProxySQL有原生的集群功能，但是这个原生的集群功能还正在试验阶段。本文会详细介绍这个原生集群的实现细节。
ProxySQL部署在哪
在拓扑结构中，ProxySQL部署在应用程序和MySQL集群的中间位置。应用程序向ProxySQL发起SQL语句，ProxySQL分析收到的SQL语句，进行匹配、重写等操作，然后路由给后端MySQL集群中的某实例。
如图：
上图描述的是多个application共用一个ProxySQL实例，但需求总是多变的。例如有些app比较繁忙，我们想要将这些繁忙的app使用的ProxySQL分离出来，让不同的application独立使用一个ProxySQL甚至一个ProxySQL集群，让那些不太繁忙的app共用一个ProxySQL。这种情形如下图：
还可以为每个app都配置一个ProxySQL，如下图。
这种配置的好处是明显的，没有单点故障，不需要额外的负载均衡，app+proxysql的节点可以轻松扩展。但是，也有缺点，各ProxySQL之间无法共享查询缓存。但无论如何，这是一种良好的配置方式。
此外，还可以使用多层结构，对ProxySQL群进行负载均衡。如下图：
上图几个注意点：
- 负载软件层，也可以使用ProxySQL对ProxySQL集群进行负载均衡，因为ProxySQL自身就是一个代理，而且是专门负责MySQL协议的代理。
- 在负载均衡层，要保证事务持久，不能让一个事务内的不同语句路由到不同的目标上，也就是说负载的目标是"有状态"的。因此在使用lvs/haproxy时，必须想办法保证事务持久性。通用性方法是，从多个ProxySQL节点中取出一个作为逻辑写节点(可以有backup)，haproxy/lvs通过端口(也可以用户名，但通常采用端口)代理的方式，强制将所有写语句路由到这个固定的ProxySQL节点上。
- 而通过ProxySQL来代理ProxySQL集群，因为ProxySQL内部支持事务持久(在mysql_users表中字段transaction_persistent控制持久性)。
综上分析，通过lvs/haproxy负载ProxySQL或者负载MySQL、Galera、组复制等，实非良策。而ProxySQL因其MySQL协议感知，完全能胜任这样的负载工作。
无论如何，当有多个ProxySQL实例构成一个集群时，需要解决的问题是：如何保证ProxySQL的可用性、如何同步集群中各ProxySQL实例的配置。
目前ProxySQL原生集群功能还在研究当中，在原生集群(ProxySQL Cluster)功能中，使用master、候选master和slave的概念，master和候选master负责投票，负责写入、更改配置，并同步到集群中的其它节点。master故障后，还可以从候选Master中选举一个新的master，如下两图。这些特性能保证ProxySQL集群的可用性、伸缩性。
但是现在，在试验阶段步入稳定可用阶段之前，如何保证ProxySQL的可用性？只能借助第三方工具实现，例如：
- keepalived保证第一层次的代理高可用，缺点是可能会浪费一台机器(除非使用VRRP多实例的互为主从结构)；
- ZooKeeper，ZooKeeper实现的分布式锁服务，可以人为进行master选举，从而协调整个ProxySQL集群。
这两种方案的拓扑图如下：
至于如何保证配置文件的同步性，其实这个不是大问题，只要通过管理工具，集群内的所有ProxySQL实例都以完全相同的配置启动，并以批量管理工具(如ansible/salt)来管理各实例，那么配置同步问题就没有多大问题。
但是需要注意，有些时候ProxySQL内部会自动执行load to runtime，例如某ProxySQL实例发现某个MySQL Server节点拖后腿(replication lag)，会临时避开这个节点，这时会在内部更改配置并load to runtime。这样内部自动更改的配置如何同步到其它ProxySQL实例上去？其实这类内部更改无需同步，因为所有ProxySQL实例都在监控着后端，一个ProxySQL实例发现了问题，其它ProxySQL实例在极短的时间内也一定会发现问题并自动重新配置。
关于ProxySQL的集群拓扑，大概抛完砖了。经过上面的初步分析，ProxySQL可以结合app部署，可以部署单层ProxySQL群，可以部署多层ProxySQL群，还可以相互结合起来部署。可见，ProxySQL的部署方式非常灵活，能实现的需求也很有弹性，具体如何实现，就看自己的了。
ProxySQL原生集群
关于ProxySQL的原生集群功能，我已将官方手册部分进行翻译，ProxySQL Cluster。该手册中已经非常详细地解释了ProxySQL集群的实现细节，所以这里就不多做解释了。
