高可用性和持久化策略

课程目标

了解高可用性的基本概念和重要性
掌握数据库复制技术的原理和应用
理解集群架构的设计原则
学会配置和管理负载均衡
掌握故障转移的策略和实现方法
理解数据库持久化机制的工作原理
了解数据一致性的保障机制
掌握高可用性系统的监控和维护方法
了解不同数据库的高可用性方案
学会设计和实施高可用性系统

1. 高可用性概述

1.1 高可用性的定义

高可用性（High Availability，HA）是指系统在计划内和计划外的停机时间最少，确保服务持续可用的能力。通常用可用性百分比来表示，如99.9%（三个九）、99.99%（四个九）等。

1.2 可用性级别

可用性级别	年度停机时间	适用场景
99%	87.6小时	非关键系统
99.9%	8.76小时	一般业务系统
99.99%	52.6分钟	关键业务系统
99.999%	5.26分钟	金融、电信等核心系统
99.9999%	31.6秒	超核心系统

1.3 高可用性的重要性

业务连续性：确保服务持续可用，避免业务中断
数据安全：防止数据丢失和损坏
客户满意度：提供稳定可靠的服务体验
合规要求：满足行业监管和合规要求
竞争优势：提高企业的市场竞争力

1.4 高可用性的挑战

硬件故障：服务器、存储、网络等硬件设备故障
软件故障：操作系统、数据库、应用程序故障
人为错误：配置错误、操作失误等
自然灾害：地震、火灾、洪水等不可抗力因素
性能瓶颈：系统负载过高导致服务不可用
安全威胁：黑客攻击、病毒感染等

1.5 高可用性的实现策略

冗余设计：多实例、多副本、多路径
故障转移：自动检测和切换到备用系统
负载均衡：分散系统负载，避免单点过载
数据复制：确保数据在多个节点上的一致性
监控和告警：及时发现和处理问题
灾难恢复：应对重大故障的恢复策略

2. 数据库复制技术

2.1 复制的基本概念

数据库复制是指将数据从一个数据库服务器（主库）复制到一个或多个数据库服务器（从库）的过程。复制技术是实现数据库高可用性的基础。

2.2 复制的类型

同步复制：主库等待从库确认后才提交事务
异步复制：主库不等待从库确认，直接提交事务
半同步复制：主库等待至少一个从库确认后才提交事务

2.3 复制的架构

主从复制：一个主库，多个从库
主主复制：多个主库，互相复制
级联复制：从库作为其他从库的主库
环形复制：多个节点形成环形，依次复制

2.4 MySQL复制

2.4.1 MySQL复制原理

主库将变更记录到二进制日志（binary log）
从库连接主库，请求二进制日志
从库接收并存储二进制日志到中继日志（relay log）
从库重放中继日志中的变更

2.4.2 MySQL复制配置

bash

# 主库配置 (my.cnf)
[mysqld]
server-id = 1
binlog-format = ROW
log-bin = /var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db = mydatabase

# 从库配置 (my.cnf)
[mysqld]
server-id = 2
relay-log = /var/lib/mysql/relay-bin
read-only = 1

# 配置从库连接主库
CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST = 'master_host',
MASTER_USER = 'repl_user',
MASTER_PASSWORD = 'repl_password',
MASTER_LOG_FILE = 'mysql-bin.000001',
MASTER_LOG_POS = 4;

# 启动从库复制
START SLAVE;

# 查看复制状态
SHOW SLAVE STATUS\G

2.4.3 MySQL复制类型

基于语句的复制（SBR）：复制SQL语句
基于行的复制（RBR）：复制行数据的变更
混合复制（MBR）：根据情况自动选择复制方式

2.5 PostgreSQL复制

2.5.1 PostgreSQL复制类型

流复制：实时复制WAL（预写式日志）
逻辑复制：基于逻辑解码的复制
级联复制：从库作为其他从库的主库
同步复制：等待从库确认后才提交

2.5.2 PostgreSQL流复制配置

bash

# 主库配置 (postgresql.conf)
listen_addresses = '*'
wal_level = replica
max_wal_senders = 10
wal_keep_size = 1GB
hot_standby = on

# 创建复制用户
CREATE USER replicator REPLICATION LOGIN ENCRYPTED PASSWORD 'password';

# 配置pg_hba.conf
host replication replicator 192.168.1.0/24 md5

# 从库配置
# 1. 停止从库
pg_ctl stop -D /var/lib/postgresql/data

# 2. 清空数据目录
rm -rf /var/lib/postgresql/data/*

# 3. 从主库克隆数据
pg_basebackup -h master_host -U replicator -D /var/lib/postgresql/data -P -X stream

# 4. 创建recovery.conf
cat > /var/lib/postgresql/data/recovery.conf << EOF
standby_mode = 'on'
primary_conninfo = 'host=master_host port=5432 user=replicator password=password'
trigger_file = '/tmp/promote_me'
EOF

# 5. 启动从库
pg_ctl start -D /var/lib/postgresql/data

# 6. 查看复制状态
SELECT * FROM pg_stat_replication;

2.6 MongoDB复制

2.6.1 MongoDB复制集

MongoDB使用复制集（Replica Set）实现高可用性，复制集由多个MongoDB实例组成，包括一个主节点和多个从节点。

2.6.2 MongoDB复制集配置

bash

# 初始化复制集
mongosh --host mongodb1:27017

rs.initiate({
  _id: "myReplicaSet",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongodb1:27017" },
    { _id: 1, host: "mongodb2:27017" },
    { _id: 2, host: "mongodb3:27017" }
  ]
});

# 查看复制集状态
rs.status();

# 添加节点
rs.add("mongodb4:27017");

# 移除节点
rs.remove("mongodb4:27017");

# 查看复制延迟
rs.printSecondaryReplicationInfo();

2.7 复制的最佳实践

选择合适的复制类型：根据业务需求选择同步或异步复制
监控复制延迟：及时发现和处理复制延迟问题
定期验证数据一致性：确保主从数据一致
合理配置复制参数：根据硬件和网络情况调整参数
使用复制过滤：只复制必要的数据库或表
备份从库：减少对主库的影响

3. 数据库集群架构

3.1 集群的基本概念

数据库集群是指由多个数据库服务器组成的集合，协同工作以提供高可用性和可扩展性。

3.2 集群的类型

共享存储集群：多个节点共享同一个存储
无共享集群：每个节点有自己的存储，通过复制保持数据一致
混合集群：结合共享存储和复制技术

3.3 MySQL集群

3.3.1 MySQL InnoDB Cluster

MySQL InnoDB Cluster是MySQL官方提供的高可用性解决方案，由以下组件组成：

MySQL Server with Group Replication
MySQL Router
MySQL Shell

3.3.2 MySQL InnoDB Cluster配置

bash

# 使用MySQL Shell配置集群
mysqlsh

# 连接到第一个节点
\connect admin@mysql1:3306

# 创建集群
var cluster = dba.createCluster('myCluster');

# 添加其他节点
cluster.addInstance('admin@mysql2:3306');
cluster.addInstance('admin@mysql3:3306');

# 查看集群状态
cluster.status();

# 配置MySQL Router
mysqlrouter --bootstrap admin@mysql1:3306 --user=mysqlrouter

# 启动MySQL Router
systemctl start mysqlrouter

3.4 PostgreSQL集群

3.4.1 Patroni + PostgreSQL

Patroni是一个用于管理PostgreSQL集群的工具，结合etcd、Consul或ZooKeeper实现自动故障转移。

3.4.2 Patroni配置

yaml

# patroni.yml
scope: postgres
ttl: 30
retry_timeout: 10
retry_max: 3

postgresql:
  listen: 0.0.0.0:5432
  data_dir: /var/lib/postgresql/data
  bin_dir: /usr/lib/postgresql/13/bin
  pgpass: /tmp/pgpass0
  parameters:
    unix_socket_directories: '/tmp'
    shared_buffers: 128MB
    wal_level: logical
    max_wal_senders: 10
    max_replication_slots: 10

  authentication:
    replication:
      username: replicator
      password: password
    superuser:
      username: postgres
      password: password

  create_replica_methods:
  - basebackup

  basebackup:
    checkpoint: fast

zookeeper:
  hosts: 127.0.0.1:2181

watchdog:
  mode: off

bootstrap:
  dcs:
    ttl: 30
    loop_wait: 10
    retry_timeout: 10
    maximum_lag_on_failover: 1048576
    postgresql:
      use_pg_rewind: true
      use_slots: true
      parameters:
        wal_level: logical
        max_wal_senders: 10
        max_replication_slots: 10
        hot_standby: "on"
        wal_keep_size: 2GB
        max_connections: 100
        shared_buffers: 128MB

  initdb:
  - encoding: UTF8
  - data-checksums

  users:
    admin:
      password: adminpassword
      options:
        - createrole
        - createdb

    replicator:
      password: password
      options:
        - replication

    standby:
      password: password

3.5 MongoDB集群

3.5.1 MongoDB分片集群

MongoDB分片集群用于处理大规模数据集，由以下组件组成：

分片（Shard）：存储数据的MongoDB实例
配置服务器（Config Server）：存储集群元数据
路由服务器（Mongos）：客户端接入点

3.5.2 MongoDB分片集群配置

bash

# 启动配置服务器
mongod --configsvr --replSet configReplSet --port 27019 --dbpath /data/configdb

# 初始化配置服务器复制集
mongosh --port 27019
rs.initiate({
  _id: "configReplSet",
  members: [
    { _id: 0, host: "config1:27019" },
    { _id: 1, host: "config2:27019" },
    { _id: 2, host: "config3:27019" }
  ]
});

# 启动分片服务器
mongod --shardsvr --replSet shard1ReplSet --port 27018 --dbpath /data/shard1
mongod --shardsvr --replSet shard2ReplSet --port 27020 --dbpath /data/shard2

# 初始化分片复制集
mongosh --port 27018
rs.initiate({
  _id: "shard1ReplSet",
  members: [
    { _id: 0, host: "shard1:27018" }
  ]
});

mongosh --port 27020
rs.initiate({
  _id: "shard2ReplSet",
  members: [
    { _id: 0, host: "shard2:27020" }
  ]
});

# 启动路由服务器
mongos --configdb configReplSet/config1:27019,config2:27019,config3:27019 --port 27017

# 添加分片
mongosh --port 27017
sh.addShard("shard1ReplSet/shard1:27018");
sh.addShard("shard2ReplSet/shard2:27020");

# 启用数据库分片
sh.enableSharding("mydb");

# 集合分片
sh.shardCollection("mydb.users", { "_id": "hashed" });

3.6 集群的最佳实践

合理规划节点数量：根据业务需求和硬件资源确定节点数量
地理分布式部署：提高容灾能力
负载均衡：合理分配客户端连接
监控集群状态：及时发现和处理集群问题
定期测试故障转移：确保故障转移机制正常工作
备份集群数据：定期备份以应对灾难恢复

4. 负载均衡

4.1 负载均衡的基本概念

负载均衡是指将客户端请求分发到多个服务器上，以提高系统的可用性、可靠性和性能。

4.2 负载均衡的类型

硬件负载均衡：使用专用的硬件设备
软件负载均衡：使用软件实现负载均衡
DNS负载均衡：通过DNS解析实现负载均衡
应用层负载均衡：在应用层实现负载均衡

4.3 负载均衡的算法

轮询：依次分发请求
权重轮询：根据服务器权重分发请求
最少连接：分发到连接数最少的服务器
IP哈希：根据客户端IP哈希值分发请求
URL哈希：根据请求URL哈希值分发请求
响应时间：分发到响应时间最短的服务器

4.4 MySQL负载均衡

4.4.1 MySQL Router

MySQL Router是MySQL官方提供的负载均衡工具，用于将客户端请求路由到MySQL服务器。

bash

# 配置MySQL Router
mysqlrouter --bootstrap admin@mysql1:3306 --user=mysqlrouter

# 启动MySQL Router
systemctl start mysqlrouter

# 客户端连接
mysql -h 127.0.0.1 -P 6446 -u user -p

4.4.2 ProxySQL

ProxySQL是一个高性能的MySQL负载均衡工具，支持读写分离、连接池、查询路由等功能。

bash

# 安装ProxySQL
apt-get install proxysql

# 配置ProxySQL
sudo proxysql-admin --config-file=/etc/proxysql-admin.cnf --adduser

# 启动ProxySQL
systemctl start proxysql

# 客户端连接
mysql -h 127.0.0.1 -P 6033 -u proxysql_admin -p

4.5 PostgreSQL负载均衡

4.5.1 PgBouncer

PgBouncer是一个轻量级的PostgreSQL连接池和负载均衡工具。

ini

# pgbouncer.ini
[databases]
* = host=127.0.0.1 port=5432 dbname=postgres

[pgbouncer]
listen_addr = *
listen_port = 6432
auth_type = md5
auth_file = /etc/pgbouncer/userlist.txt
pool_mode = transaction
max_client_conn = 1000
default_pool_size = 20

4.5.2 HAProxy

HAProxy是一个通用的负载均衡工具，可用于PostgreSQL负载均衡。

ini

# haproxy.cfg
frontend postgresql
    bind *:5000
    default_backend postgresql_servers

backend postgresql_servers
    balance roundrobin
    option tcp-check
    server pg1 192.168.1.10:5432 check
    server pg2 192.168.1.11:5432 check
    server pg3 192.168.1.12:5432 check

4.6 负载均衡的最佳实践

选择合适的负载均衡器：根据业务需求和预算选择
合理配置负载均衡算法：根据服务器性能和业务特点选择
启用健康检查：及时发现和排除故障节点
实现会话保持：对于需要会话的应用
监控负载均衡器：确保负载均衡器本身的可用性
配置高可用负载均衡器：避免负载均衡器成为单点故障

5. 故障转移

5.1 故障转移的基本概念

故障转移是指当主节点发生故障时，自动或手动将服务切换到备用节点的过程。故障转移是实现高可用性的关键机制。

5.2 故障转移的类型

自动故障转移：系统自动检测和切换
手动故障转移：人工干预进行切换
计划故障转移：预先计划的维护性切换

5.3 故障检测

故障检测是故障转移的前提，常用的检测方法包括：

心跳检测：定期发送心跳包
连接检测：尝试建立连接
查询检测：执行简单查询
状态检测：检查节点状态

5.4 MySQL故障转移

5.4.1 手动故障转移

bash

# 在从库上执行
STOP SLAVE;
RESET MASTER;

# 通知应用程序切换到新的主库

5.4.2 自动故障转移

使用MySQL InnoDB Cluster或第三方工具（如Orchestrator）实现自动故障转移。

5.5 PostgreSQL故障转移

5.5.1 手动故障转移

bash

# 在从库上执行
pg_ctl promote -D /var/lib/postgresql/data

# 或创建触发文件
touch /tmp/promote_me

5.5.2 自动故障转移

使用Patroni等工具实现自动故障转移。

5.6 MongoDB故障转移

MongoDB复制集自动处理故障转移，当主节点故障时，会自动选举新的主节点。

bash

# 查看当前主节点
rs.status().members.find(m => m.stateStr === "PRIMARY")

# 手动触发故障转移
rs.stepDown()

5.7 故障转移的最佳实践

设置合理的故障检测阈值：避免误触发
测试故障转移：定期测试确保机制正常
监控故障转移：及时发现和处理故障转移事件
优化故障转移时间：减少服务中断时间
记录故障转移日志：便于事后分析
制定故障转移流程：明确故障转移的步骤和责任

6. 持久化机制

6.1 持久化的基本概念

持久化是指将内存中的数据保存到磁盘，确保数据在系统重启后仍然存在。持久化机制是保证数据安全的关键。

6.2 持久化的类型

物理持久化：将数据直接写入磁盘
逻辑持久化：将操作记录写入日志，然后重放
混合持久化：结合物理和逻辑持久化

6.3 MySQL持久化

6.3.1 MySQL日志

二进制日志（binary log）：记录所有数据变更
重做日志（redo log）：确保事务的持久性
回滚日志（undo log）：用于事务回滚
错误日志（error log）：记录错误信息
慢查询日志（slow query log）：记录慢查询

6.3.2 MySQL持久化配置

ini

# my.cnf
[mysqld]
# 二进制日志
log-bin = /var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-format = ROW
sync-binlog = 1  # 每次事务同步到磁盘

# 重做日志
innodb-redo-log-size = 1G
innodb-flush-log-at-trx-commit = 1  # 每次事务提交时刷新

# 回滚日志
innodb-undo-directory = /var/lib/mysql/undo
innodb-undo-tablespaces = 4

# 表空间
innodb-file-per-table = 1
innodb-flush-method = O_DIRECT  # 直接IO，绕过操作系统缓存

6.4 PostgreSQL持久化

6.4.1 PostgreSQL日志

预写式日志（WAL）：记录所有数据变更
归档日志（archive log）：WAL日志的归档
事务日志：记录事务状态

6.4.2 PostgreSQL持久化配置

ini

# postgresql.conf
# WAL配置
wal_level = replica
fsync = on  # 启用fsync
synchronous_commit = on  # 同步提交
wal_buffers = 16MB
max_wal_size = 1GB
min_wal_size = 80MB

# 归档配置
archive_mode = on
archive_command = 'cp %p /var/lib/postgresql/archive/%f'
archive_timeout = 60  # 60秒强制归档

# 检查点配置
checkpoint_timeout = 5min
max_wal_size = 1GB
min_wal_size = 80MB

6.5 MongoDB持久化

6.5.1 MongoDB持久化机制

journal：类似WAL，确保写入持久性
** oplog**：复制操作日志
数据文件：存储实际数据

6.5.2 MongoDB持久化配置

yaml

# mongod.conf
storage:
  dbPath: /var/lib/mongodb
  journal:
    enabled: true  # 启用journal
  engine: wiredTiger  # 使用WiredTiger存储引擎
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4  # 缓存大小
      journalCompressor: snappy  # journal压缩
    collectionConfig:
      blockCompressor: snappy  # 集合压缩
    indexConfig:
      prefixCompression: true  # 索引前缀压缩

# 复制配置
replication:
  oplogSizeMB: 10240  # oplog大小

6.6 持久化的最佳实践

选择合适的持久化策略：根据业务需求和性能要求
配置适当的日志大小：避免日志过大或过小
监控持久化状态：及时发现和处理持久化问题
定期备份日志：确保日志安全
优化持久化性能：平衡安全性和性能
测试持久化恢复：确保在故障时能够恢复

7. 数据一致性

7.1 数据一致性的基本概念

数据一致性是指多个节点上的数据保持一致的状态。在分布式系统中，数据一致性是一个重要挑战。

7.2 一致性级别

强一致性：所有节点同时看到相同的数据
弱一致性：节点可能看到不同的数据，最终会一致
最终一致性：节点最终会看到相同的数据

7.3 CAP理论

CAP理论指出，在分布式系统中，以下三个特性只能同时满足两个：

一致性（Consistency）：所有节点看到相同的数据
可用性（Availability）：每个请求都能得到响应
分区容错性（Partition tolerance）：系统在网络分区时仍能工作

7.4 数据一致性保障机制

两阶段提交（2PC）：确保分布式事务的一致性
三阶段提交（3PC）：改进的2PC，减少阻塞
Paxos算法：分布式共识算法
Raft算法：简化的Paxos算法
向量时钟：跟踪数据版本

7.5 MySQL数据一致性

使用事务：确保操作的原子性
使用同步复制：确保从库数据一致
定期验证：使用工具验证主从数据一致性

bash

# 使用pt-table-checksum验证数据一致性
pt-table-checksum --host=master_host --user=admin --password=password

# 使用pt-table-sync修复数据不一致
pt-table-sync --execute --sync-to-master h=slave_host,u=admin,p=password

7.6 PostgreSQL数据一致性

使用同步复制：确保从库数据一致
使用pg_rewind：快速同步分歧的数据

bash

# 使用pg_rewind
pg_rewind --target-pgdata=/var/lib/postgresql/data --source-server='host=master_host port=5432 user=replicator password=password'

7.7 MongoDB数据一致性

使用写关注（write concern）：控制写操作的确认级别
使用读关注（read concern）：控制读操作的一致性级别

javascript

// 写关注
db.collection.insertOne(
  { name: "张三" },
  { writeConcern: { w: "majority", wtimeout: 1000 } }
);

// 读关注
db.collection.find().readConcern("majority");

7.8 数据一致性的最佳实践

根据业务需求选择一致性级别：平衡一致性和可用性
使用适当的复制策略：同步或异步
监控数据一致性：及时发现和处理不一致
定期验证数据：确保长期一致性
设计容错机制：应对网络分区等异常情况
测试一致性恢复：确保在故障后能够恢复一致

8. 高可用性系统监控

8.1 监控的重要性

监控是高可用性系统的眼睛，通过监控可以：

及时发现和处理问题
预测系统故障
优化系统性能
提供决策依据

8.2 监控的指标

8.2.1 系统指标

CPU使用率：服务器CPU使用情况
内存使用率：服务器内存使用情况
磁盘使用率：磁盘空间和I/O情况
网络流量：网络传输情况

8.2.2 数据库指标

连接数：当前连接数和最大连接数
查询性能：查询执行时间和每秒查询数
复制状态：复制延迟和状态
缓存命中率：缓存使用情况
锁等待：锁等待时间和数量
事务状态：活跃事务数和事务持续时间

8.2.3 集群指标

节点状态：集群中各节点的状态
故障转移事件：故障转移的次数和原因
负载均衡状态：负载分布情况
集群健康度：整体集群的健康状态

8.3 监控工具

Prometheus + Grafana：开源监控解决方案
Zabbix：企业级监控系统
Nagios：传统监控工具
Datadog：云原生监控平台
MySQL Enterprise Monitor：MySQL专用监控
PostgreSQL Enterprise Manager：PostgreSQL专用监控

8.4 监控的最佳实践

设置合理的告警阈值：避免告警风暴
配置多级别告警：根据严重程度设置不同级别
实现告警聚合：减少重复告警
建立告警处理流程：明确告警的处理步骤
定期审查监控配置：确保监控覆盖全面
分析监控数据：发现潜在问题和优化机会

9. 高可用性最佳实践

9.1 设计阶段

明确可用性目标：根据业务需求确定可用性级别
进行风险评估：识别潜在的故障点
选择合适的技术栈：根据业务需求和团队技能
设计冗余架构：避免单点故障
规划灾难恢复：制定应对重大故障的策略

9.2 实施阶段

严格遵循最佳实践：按照文档和经验实施
进行充分测试：验证设计和实现
逐步部署：避免一次性大规模变更
监控部署过程：及时发现和处理问题
记录部署过程：便于后续维护和故障排查

9.3 维护阶段

定期检查：检查系统状态和配置
更新和补丁：及时应用安全补丁和更新
性能优化：根据监控数据优化系统
备份和恢复测试：定期测试备份和恢复流程
文档更新：及时更新系统文档

9.4 故障处理

快速响应：及时处理故障
根因分析：找出故障的根本原因
故障修复：彻底修复故障
预防措施：采取措施防止类似故障再次发生
经验总结：记录故障处理经验

9.5 常见问题和解决方案

问题	症状	原因	解决方案
复制延迟	从库数据落后主库	网络延迟、从库负载高	优化网络、增加从库资源、使用并行复制
故障转移失败	主库故障后无法切换	配置错误、网络问题	检查配置、测试故障转移、优化网络
数据不一致	主从数据不同步	复制中断、Bug	验证数据一致性、修复不一致、应用补丁
性能下降	查询变慢、响应延迟	资源不足、索引缺失	增加资源、优化查询、添加索引
连接数耗尽	无法建立新连接	连接泄漏、配置不足	修复连接泄漏、增加最大连接数、使用连接池

10. 课程总结

10.1 关键知识点

高可用性概念：可用性级别、实现策略
数据库复制：同步/异步复制、主从架构
集群架构：共享存储、无共享、混合架构
负载均衡：硬件/软件负载均衡、算法选择
故障转移：自动/手动故障转移、故障检测
持久化机制：日志、存储引擎配置
数据一致性：CAP理论、一致性级别
监控和维护：监控指标、工具选择
最佳实践：设计、实施、维护阶段的建议

10.2 学习建议

动手实践：搭建测试环境，实践各种高可用性方案
深入理解：理解底层原理，而不仅仅是配置
持续学习：关注新技术和最佳实践
案例分析：研究真实的高可用性案例
团队协作：与团队成员共同设计和维护高可用性系统
灾难演练：定期进行故障演练，提高应对能力

10.3 参考资源

书籍：
- 《高可用性MySQL》
- 《PostgreSQL实战》
- 《MongoDB权威指南》
- 《分布式系统原理与实践》
在线资源：
- MySQL官方文档
- PostgreSQL官方文档
- MongoDB官方文档
- GitHub上的开源项目
- 技术博客和论坛
工具：
- Prometheus + Grafana
- Zabbix
- MySQL Router
- ProxySQL
- Patroni
- MongoDB Compass

通过本课程的学习，你应该已经掌握了数据库高可用性和持久化的基本原理和实践技巧，能够设计和实施高可用性数据库系统，确保数据的安全和服务的持续可用。高可用性是一个持续改进的过程，需要不断学习和实践，才能构建更加可靠的系统。

高可用性和持久化策略 ​

课程目标 ​

1. 高可用性概述 ​

1.1 高可用性的定义 ​

1.2 可用性级别 ​

1.3 高可用性的重要性 ​

1.4 高可用性的挑战 ​

1.5 高可用性的实现策略 ​

2. 数据库复制技术 ​

2.1 复制的基本概念 ​

2.2 复制的类型 ​

2.3 复制的架构 ​

2.4 MySQL复制 ​

2.4.1 MySQL复制原理 ​

2.4.2 MySQL复制配置 ​

2.4.3 MySQL复制类型 ​

2.5 PostgreSQL复制 ​

2.5.1 PostgreSQL复制类型 ​

2.5.2 PostgreSQL流复制配置 ​

2.6 MongoDB复制 ​

2.6.1 MongoDB复制集 ​

2.6.2 MongoDB复制集配置 ​

2.7 复制的最佳实践 ​

3. 数据库集群架构 ​

3.1 集群的基本概念 ​

3.2 集群的类型 ​

3.3 MySQL集群 ​

3.3.1 MySQL InnoDB Cluster ​

3.3.2 MySQL InnoDB Cluster配置 ​

3.4 PostgreSQL集群 ​

3.4.1 Patroni + PostgreSQL ​

3.4.2 Patroni配置 ​

3.5 MongoDB集群 ​

3.5.1 MongoDB分片集群 ​

3.5.2 MongoDB分片集群配置 ​

3.6 集群的最佳实践 ​

4. 负载均衡 ​

4.1 负载均衡的基本概念 ​

4.2 负载均衡的类型 ​

4.3 负载均衡的算法 ​

4.4 MySQL负载均衡 ​

4.4.1 MySQL Router ​

4.4.2 ProxySQL ​

4.5 PostgreSQL负载均衡 ​

4.5.1 PgBouncer ​

4.5.2 HAProxy ​

4.6 负载均衡的最佳实践 ​

5. 故障转移 ​

5.1 故障转移的基本概念 ​

5.2 故障转移的类型 ​

5.3 故障检测 ​

5.4 MySQL故障转移 ​

5.4.1 手动故障转移 ​

5.4.2 自动故障转移 ​

5.5 PostgreSQL故障转移 ​

5.5.1 手动故障转移 ​

5.5.2 自动故障转移 ​

5.6 MongoDB故障转移 ​

5.7 故障转移的最佳实践 ​

6. 持久化机制 ​

6.1 持久化的基本概念 ​

6.2 持久化的类型 ​

6.3 MySQL持久化 ​

6.3.1 MySQL日志 ​

6.3.2 MySQL持久化配置 ​

6.4 PostgreSQL持久化 ​

6.4.1 PostgreSQL日志 ​

6.4.2 PostgreSQL持久化配置 ​

6.5 MongoDB持久化 ​

6.5.1 MongoDB持久化机制 ​

6.5.2 MongoDB持久化配置 ​

6.6 持久化的最佳实践 ​

7. 数据一致性 ​

7.1 数据一致性的基本概念 ​

7.2 一致性级别 ​

7.3 CAP理论 ​

7.4 数据一致性保障机制 ​

7.5 MySQL数据一致性 ​

7.6 PostgreSQL数据一致性 ​

7.7 MongoDB数据一致性 ​

高可用性和持久化策略

课程目标

1. 高可用性概述

1.1 高可用性的定义

1.2 可用性级别

1.3 高可用性的重要性

1.4 高可用性的挑战

1.5 高可用性的实现策略

2. 数据库复制技术

2.1 复制的基本概念

2.2 复制的类型

2.3 复制的架构

2.4 MySQL复制

2.4.1 MySQL复制原理

2.4.2 MySQL复制配置

2.4.3 MySQL复制类型

2.5 PostgreSQL复制

2.5.1 PostgreSQL复制类型

2.5.2 PostgreSQL流复制配置

2.6 MongoDB复制

2.6.1 MongoDB复制集

2.6.2 MongoDB复制集配置

2.7 复制的最佳实践

3. 数据库集群架构

3.1 集群的基本概念

3.2 集群的类型

3.3 MySQL集群

3.3.1 MySQL InnoDB Cluster

3.3.2 MySQL InnoDB Cluster配置

3.4 PostgreSQL集群

3.4.1 Patroni + PostgreSQL

3.4.2 Patroni配置

3.5 MongoDB集群

3.5.1 MongoDB分片集群

3.5.2 MongoDB分片集群配置

3.6 集群的最佳实践

4. 负载均衡

4.1 负载均衡的基本概念

4.2 负载均衡的类型

4.3 负载均衡的算法

4.4 MySQL负载均衡

4.4.1 MySQL Router

4.4.2 ProxySQL

4.5 PostgreSQL负载均衡

4.5.1 PgBouncer

4.5.2 HAProxy

4.6 负载均衡的最佳实践

5. 故障转移

5.1 故障转移的基本概念

5.2 故障转移的类型

5.3 故障检测

5.4 MySQL故障转移

5.4.1 手动故障转移

5.4.2 自动故障转移

5.5 PostgreSQL故障转移

5.5.1 手动故障转移

5.5.2 自动故障转移

5.6 MongoDB故障转移

5.7 故障转移的最佳实践

6. 持久化机制

6.1 持久化的基本概念

6.2 持久化的类型

6.3 MySQL持久化

6.3.1 MySQL日志

6.3.2 MySQL持久化配置

6.4 PostgreSQL持久化

6.4.1 PostgreSQL日志

6.4.2 PostgreSQL持久化配置

6.5 MongoDB持久化

6.5.1 MongoDB持久化机制

6.5.2 MongoDB持久化配置

6.6 持久化的最佳实践

7. 数据一致性

7.1 数据一致性的基本概念

7.2 一致性级别

7.3 CAP理论

7.4 数据一致性保障机制

7.5 MySQL数据一致性

7.6 PostgreSQL数据一致性

7.7 MongoDB数据一致性