proxysql读写分离组件部署

ProxySQL实现双主双从读写分离部署 文章目录1.环境说明2.安装proxysql和安装mysql和配置主从2.1给四台mysql安装mariadb2.2安装proxysql2.2.1配置mysql-master和mysql-master22.2.2登录proxysql管理端2.2.3使用 insert 语句添加 mysql 主从到 mysql_servers 表中,其中:hostgroup_id 1 表示写组,2表示读组2.2.4在... 阅读详情

一、前言

      在mysql一主两从架构的前提下,引入读写分离组件,可以极大的提高mysql性能,proxysql可以在高可用mysql架构发生主从故障时,进行自动的主从读写节点切换,即当mysql其他从节点当选新的主节点时,proxysql会自动识别,6033端口为mysql命令调用端口,6032端口为proxysql的管理端口

二、部署

     需要先部署mysql主从架构或者mysql高可用架构,mysql主从架构没有高可用功能,mysql高可用架构拥有高可用功能,使用主从架构发生故障没有主从切换功能,所有proxysql也不会进行故障切换

     主从参考:mysql一主两从读写分离搭建_mysql 一主两从搭建-优快云博客

     高可用参考: mysql mha高可用-优快云博客

     在github上下载proxysql rpm安装包

     参考: Releases · sysown/proxysql · GitHub

     我这里使用的是 2.4.0版本的安装包,太新版本的配置了读写组后会出现mysql_servers库的组id不会自动更改识别,但是proxysql的读写分离和故障切换功能都是正常的,并没有影响

     创建proxysql安装包存放目录

      mkdir /opt/proxysql &&  cd /opt/proxysql

      ls

    安装proxysql

     yum -y install proxysql-2.4.0-1-centos7.x86_64.rpm

    开启proxysql服务

    systemctl start proxysql && systemctl enable proxysql

    在mysql创建监控用户

    mysql -u root -p

    grant select,replication client on *.* to 'monitor'@'%' identified by '12345678';

    flush privileges;

    登陆proxysql配置读写分离

mysql -u admin -padmin -h 127.0.0.1 -P6032 --prompt='Admin>'

   插入后端mysql信息

#组id都配置都无所谓,后面通过配置了识别read_only分配读写分离组,id会自动变更到对应组
INSERT INTO mysql_servers(hostgroup_id,hostname,port) VALUES (1,'10.1.60.113',3306);
INSERT INTO mysql_servers(hostgroup_id,hostname,port) VALUES (1,'10.1.60.114',3306);
INSERT INTO mysql_servers(hostgroup_id,hostname,port) VALUES (1,'10.1.60.115',3306);

查看插入的mysql信息

select * from mysql_servers

 配置后端mysql的监控用户

UPDATE global_variables SET variable_value='monitor' WHERE variable_name='mysql-monitor_username';
UPDATE global_variables SET variable_value='12345678' WHERE variable_name='mysql-monitor_password';
update global_variables set variable_value='2000' where variable_name in ('mysql-monitor_connect_interval','mysql-monitor_ping_interval','mysql-monitor_read_only_interval');

查看修改后的配置

SELECT * FROM global_variables WHERE variable_name LIKE 'mysql-monitor_%';

使配置生效与保存配置

load mysql variables to runtime;
save mysql variables to disk;

查看对后端的健康检查结果

SELECT * FROM monitor.mysql_server_connect_log ORDER BY time_start_us DESC LIMIT 3;

SELECT * FROM monitor.mysql_server_ping_log ORDER BY time_start_us DESC LIMIT 3;

 配置主从切换的自动检测即检测read_only状态分配到读组或写组

INSERT INTO mysql_replication_hostgroups (writer_hostgroup,reader_hostgroup,comment) VALUES (1,2,'cluster1');

使配置生效

LOAD MYSQL SERVERS TO RUNTIME;
save MYSQL SERVERS TO disk;

 检查是否生效

SELECT * FROM monitor.mysql_server_read_only_log ORDER BY time_start_us DESC LIMIT 3;

可以看到已经识别到后端不同mysql节点的read_only状态

 现在查看mysql_servers表也会发现之前配置的相同的id也自动更改为根据主从节点分配的读写组id

这里会出现一种状况,就是写节点也显示可读,因为主节点本身就是可读可写,若要将主节点设置为不可读,需要进行以下配置

set mysql-monitor_writer_is_also_reader='false';
load mysql variables to runtime;
save mysql variables to disk;

 配置读写分离规则

#注意规则配置的顺序代表匹配的顺序,前面的匹配不到才会匹配后面的
#select命令中这有一条特殊的加锁命令,是需要写操作的,所以第一条规则是匹配到写id组
#第二条规则匹配所有读命令,匹配到读id组,这两条规则就可以实现读写分离
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply)values(1,1,'^SELECT.*FOR UPDATE$',1,1);
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply)values(2,1,'^SELECT',2,1);

查看配置的读写分离规则

SELECT match_digest,destination_hostgroup FROM mysql_query_rules WHERE active=1;

使配置生效

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

在proxysql中配置mysql存在的用户

INSERT INTO mysql_users(username,password,default_hostgroup) VALUES ('root','12345678',1);
INSERT INTO mysql_users(username,password,default_hostgroup) VALUES ('deploy','12345678',1);

查看配置的用户

SELECT * FROM mysql_users;

保存与使配置生效

load mysql users to runtime;
save mysql users to disk;

使用以上配置的用户在其他mysql中调用proxysql端口执行命令验证读写分离

mysql -u root -p -h10.1.60.115 -P6033 -e "select * from mysql.user"

查找执行命令表查询命令在哪台主机执行

SELECT * FROM stats.stats_mysql_connection_pool;

可以每执行一条就查询一次就可以看出读写分离的效果了

也可以通过以下命令直接查询命令在哪个组执行了来验证是否进行了读写分离

SELECT hostgroup hg, sum_time, count_star, digest_text FROM stats_mysql_query_digest ORDER BY sum_time DESC;

 可以看到读操作都分配在了组id为2的读组

 至此proxysql 读写分离配置完成,关于主从的故障切换可以通过mysql高可用架构自行验证,当mysql的主节点挂掉,先由高可用组件实现主从的故障切换,选出新的主节点,然后proxysql根据每个mysql节点的read_only变化去变更mysql节点所在的读写组实现读写节点的切换

关于proxysql的高可用可以通过keepalived组件实现,即再部署一个proxysql,在两个proxysql上部署keepalived高可用组件实现

Linux安装ProxySql(图文解说详细版) ProxySQL是一个高性能的开源数据库代理,专门用于在数据库系统和客户端之间进行流量路由和负载均衡。它能够管理和优化数据库连接,提高应用程序的性能和可用性。ProxySQL支持多种数据库系统,包括MySQL、MariaDB、Percona等,使其成为了许多企业和开发者在构建大规模、高性能数据库架构时的首选工具。ProxySQL能够将客户端请求均匀地分配到多个后端数据库服务器上,从而实现负载均衡,提高数据库的吞吐量和响应能力。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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基于ProxySQL-SQL语句的读写分离实现 前段时间与一个同事聊天,过程中却被吐槽。 因为自己的博客中空空如也,一直是技术类文章忠实的读者和使用者,自己却不曾有什么分享 有点惭愧… 最近刚好完成了一些项目,特此做些总结和分享 (附上Larry Ellison的照片,吐槽下MySQL Proxy就别自己写了,这么多年还没有GA版本,还是买吧,毕竟有钱~) 1、读写分离概述 读写分离是数据库架构...

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docker、k8s部署 mysql group replication 和 ProxySQL 读写分离

MySQL Group Replication(简称MGR)是MySQL官方推出的一个高可用与高扩展的解决方案。MySQL组复制它提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务,这里部署的 mysql 版本 5.7.33,架构是一读一写。特别要注意一个关键点: 必须保证各个mysql节点的主机名不一致,并且能通过主机名找到各成员!,这个坑卡了我很久。

weixin_59526725的博客 1913
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