MySql高可用架构
一、低读低写并发、低数据量
方案一：双机高可用方案
场景：读和写都不高的场景（单表数据低于500万），双机高可用
优缺点：优点是一个机器故障了可以自动切换；缺点是只有一个库在工作，读写并未分离，并发有限制。
数据源配置中的数据库IP地址，可采用虚拟的IP地址。虚拟IP地址由两台数据库机器上的keepalive配置，并互相检测心跳。当其中一台故障后，虚拟IP地址会自动漂移到另外一台正常的库上。
程序代码的配置并不需要修改，数据库的主备配置、故障排除和数据补全，需要DBA和运维人员来维护。
具体配置可参考资料：
http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1362313
http://database.51cto.com/art/201012/237204.htm
http://gaoke.iteye.com/blog/2283890
方案二：主从结构方案
场景：读和写都不是非常高的场景（单表数据低于1000万），高可用。
要实现这种方案需借助数据库中间件Mycat来实现，Mycat的datahost配置如下（注意balance和writetype的设置）
<dataHost
name="localhost1"
maxCon="1000"
minCon="10"
balance="1"
writeType="0"
dbType="mysql"
dbDriver="native"
switchType="1"
slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!--A(主要用于写)-->
<writeHost
host="A"
url="192.168.1.135:3306"
user="root"
password="root"/>
<!--B(主要用于读),A库挂了，B就自动切换为主，B设置为读写都可以-->
<writeHost host="B"
url="192.168.1.136:3306"
user="root"
password="root"/>
</dataHost>
在工程代码中要配置Mycat数据源，并实现对Mycat数据源的数据操作。A与B互为主从。数据库的主从配置、故障排除和数据补全，也需要DBA和运维人员来维护。
优缺点：优点是比方案一并发要高很多，并且一个机器故障了可以自动切换；读写分离，并发有了很大的提升。缺点是引入了一个Mycat节点，若要高可用需要引入至少两个Mycat。常规的解决方案是引入haproxy和keepalive对mycat做集群。
二、高读低写并发、低数据量
方案三：一主多从 + 读写分离
场景：适合写并发不大、读并发大
优缺点：由于配置了多个读节点，读并发的能力有了质的提高。理论上来说，读节点可以多个，可以负载很高级别的读并发。当然，Mycat依然需要设计高可用方案。
项目中需要使用Mycat作为中间件，来配置主库和从库，核心配置如下：
<dataHost name="localhost1"
maxCon="1000"
minCon="10"
balance="1"
writeType="0"
dbType="mysql"
dbDriver="native"
switchType="1"
slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!--主A，写-->
<writeHost host="A" url="192.168.1.135:3306" user="root" password="root"/>
<!-- 从B，读 -->
<writeHost host="B" url="192.168.1.136:3306" user="root" password="root"/>
<!-- 从C，读-->
<writeHost host="C" url="192.168.1.137:3306" user="root" password="root"/>
<!-- 从D，读-->
<writeHost host="D" url="192.168.1.138:3306" user="root" password="root"/>
</dataHost>
主库A故障后，Mycat会自动把从B提升为写库。而C、D从库，则可以通过MHA等工具，自动修改其主库为B。进而实现自动切换的目地。
MHA Manager可以单独部署在一台独立的机器上管理多个master-slave集群，也可以部署在一台slave节点上。MHA Node运行在每台MySQL服务器上，MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时，它可以自动将最新数据的slave提升为新的master，然后将所有其他的slave重新指向新的master。整个故障转移过程对应用程序完全透明。
三、高读写并发、低数据量方案
方案四：MariaDB Galera Cluster方案
多个数据库，在负载均衡作用下，可同时进行写入和读取操作；各个库之间以Galera Replication的方法进行数据同步，即每个库理论上来说，数据是完全一致的。
数据库读写时，只需要修改数据库读写IP为keepalive的虚拟节点即可；数据库配置方面相对比较复杂，需要引入haproxy、keepalive、Galaera等各种插件和配置。
优点：
1）可以在任意节点上进行读
2）自动剔除故障节点
3）自动加入新节点
4）真正并行的复制，基于行级
5）客户端连接跟操作单数据库的体验一致。
- 同步复制，因此具有较高的性能和可靠性。
缺点：
- DELETE操作不支持没有主键的表，没有主键的表在不同的节点顺序将不同
2）处理事务时，会运行一个协调认证程序来保证事务的全局一致性，若该事务长时间运行，就会锁死节点中所有的相关表，导致插入卡住（这种情况和单表插入是一样的）。
2）整个集群的写入吞吐量是由最弱的节点限制，如果有一个节点变得缓慢，那么整个集群将是缓慢的。为了稳定的高性能要求，所有的节点应使用统一的硬件。
3）如果DDL语句有问题将破坏集群，建议禁用。
- Mysql数据库5.7.6及之后的版本才支持此种方案。
四、高读写并发、高数据量方案
方案五：数据库中间件
场景： 读写并发都很大并且数据量非常大的场景
优点：终极的解决高并发高数据量的方法。
缺点：配置和维护都比较麻烦，需要的软硬件设备资源都非常大。
用Mycat进行分片存储，可以解决写负载均衡和数据量过大问题；每个分片配置多个读从库，可以减少单个库的读压力。
这种架构，需配置Haproxy、keepalive和mycat集群，每个分片上又需要配置一主多从的集群。每个分片上的完整配置，具体请参考方案三，可以简单地把方案三理解为一个分片结构。因此，配置和维护量都比较大。
