mysql fabric 切换_Mysql Fabric实现学习笔记

MySQL Fabric提供了高可用性和数据分片的管理功能,通过监控和自动故障转移来确保服务稳定性。系统支持扩展的MySQL连接器,采用XML-RPC协议。在分片方面,支持HASH和RANGE两种分片方式。Fabric使用Python编写,包含用于创建、管理和维护分片的命令行工具。安装Fabric需要MySQL 5.6.10+、Python 2.6+和特定版本的Python或J连接器。安装过程涉及创建管理用户、配置文件以及初始化persister。

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Mysql Fabric用来管理mysql服务,提供扩展性和容易使用的系统,管理mysql分片和高可用部署(当前实现了两个特性:高可用和使用数据分片的横向扩展,能单独使用或结合使用这两个特性。)。

架构图:

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应用请求一个扩展的mysql连接器版本,使用XML-RPC协议访问Fabric,当前可以使用python和J连接器。Fabric管理启动

GTIDs(全局事务标识)的mysql集合,检查和维护服务器之间的一致性。集合中的服务器叫高可用组。不属于Fabric高可用组的成员实例,叫备用存储(backing store)。

Fabric组织服务器在一个组(叫高可用组),管理不同分片或简单提供高可用。例如如果使用标准异步复制,Fabric可以配置自动监控mysql服务状态。如果组中当前master错误,组中有一个服务器能变成master,它选择一个新的服务器做为master。

除了高可用操作如故障转移和切换,Fabric也允许分片操作,如分片创建和移除。

高可用和数据分片在两个层实现:

1、 mysqlfabric进程处理任何管理请求,接收通过mysqlfabric命令行接口或其他支持XML/RPC接口的进程的管理任务。当使用HA特 性,该进程能监控master服务器,当master故障时能进行故障恢复,提升一个slave为新的master。mysql服务器的状态存储在 state store(一个mysql数据库实例),mysqlfabric进程也复制给连接器提供存储路由信息;

2、 应用代码使用mysql连接器访问数据库,从特定程序语言转换指令到Mysql wire protocol,与mysql服务器进程进行通信。Fabric-aware连接器存储从mysql fabric取来的路由信息缓存,使用这些信息发送事务或查询到正确的mysql服务器。当前支持Fabric-aware mysql连接器的有PHP、python和Java。该方法避免了发送所有查询到proxy引起的瓶颈。

高可用:

Mysql Fabric使用HA group管理两个或更多Mysql服务器,在任何时候,仅仅一个服务器为Primary(mysql master),其他服务器为Secondaries(mysql slave)。使用Mysql复制(异步或半同步)允许数据安全的复制。

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mysql fabric提供两个HA可用性功能:

1、故障检测和提升

fabric进程监控HA group中的mysql master,如果服务器错误,将选择一个slave并提升到master(HA group中所有其他slave将从新master接收更新);

2、路由数据库请求

当fabric提升一个新的master,更新state store,新的路由信息将收录到连接器,并存储到缓存中。通过这种方式,应用不需要知道拓扑改变和写请求需要发送到不同的目标。

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横向扩展-分片:

当因单个Mysql服务器(或HA group)因存储容量或写性能限制,mysql fabric能使用横向扩展数据库服务,分割数据到多个mysql服务器组。每个组可以是单个Mysql实例或HA group。

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由管理员决定数据在服务器之间怎样进行分片,创建分片映射。

fabric支持两种shard key方法:

1、HASH

2、RANGE

当应用需要访问分片数据库,需要指定sharding key,Fabric-aware连接器将应用正确的range或hash映射和路由事务到正确分片;

mysql fabric能分离一个存在的分片到两个新的分片和更新state store,同时缓存路由数据到连接器。同时也支持从一个HA group移动分片到另外一个mysql服务组。

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一个单事务或查询仅仅访问到单个shard,重要的选择shard keys基于理解数据和应用访问模式。

global tables写到'global group',任何附加或改变到这些表的数据将自动复制到所有其他组。模式改变也属于global group,复制到所有其他服务器,确保一致性。

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分片架构图:

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Fabric使用python语言编写,包括一个特殊的库实现所有功能。与Fabric交互,一个特殊的工具mysqlfabric提供一套命令,使用它创建和管理组,定义和维护分片等。

Fabric前提需求:

1、Mysql server版本>= 5.6.10,需要支持GTID;

2、Python版本 >=   2.6;

3、python连接器 >=   1.2.1,J连接器 >=   5.1.27;

4、一个mysql实例(mysql版本必须为5.6或以上版本)用于安装backing store,该服务不是Fabric HA组的成员;

5、应用利用Fabric,必须有一个Fabric-aware连接器安装在运行应用的系统上;

安装Mysql Fabric:

环境:

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下载Fabric链接:

下载页面:

安装:

配置Mysql Fabric:

1、需要创建一个账号访问backing store,用户账号对数据库fabric必须有完全权限:

要保证用户root@'%'有with grant option授权,不然不能再给其他用户进行授权。

172.17.42.1为运行Fabric Node的服务器IP地址,根据实际情况进行替换,账号和密码也根据实际情况进行替换。

2、对fabric进行管理的所有mysql服务器,需要对所有数据库创建拥有完全权限的用户,Mysql Fabric使用同样的用户帐户访问到所有Mysql服务器进行管理:

建议不要使用root,为fabric创建单独的账号。

3、修改fabric配置文件:

默认配置文件:/usr/local/etc/mysql/fabric.cfg

在[storage]段设置backing store的用户账号和密码;

详细配置文件如下:

4、State store创建fabric数据库和相关表:使用以上授权用户

如果xmlrpc密码没有设置,将提示进行设置。

如果数据库已经存在,将报以下错:

[INFO] 1409095063.460048 - MainThread - Initializing persister: user (fabric), server (172.17.0.49:3306), database (fabric).

Error: ("Command (CREATE DATABASE fabric, ()) failed: 1007 (HY000): Can't create database 'fabric'; database exists", 1007)

5、查看创建的表:

6、开启和停止mysql fabric Nodes:

使用mysqlfabric命令开启和停止mysql fabric节点。

打印日志到标准输出,监听在[protocol.xmlrpm]段定义的端口。放置fabric到后台,使用--daemonize选项(

mysqlfabric manage start --daemonize),将打印日志到syslog(配置文件默认定义在/var/log/fabric.log ).

查看启动的xmlrpm监听端口:

停止fabric:

日志:

[INFO] 1409095626.823267 - XML-RPC-Session-1 - Executor has stopped.

[INFO] 1409095626.823651 - XML-RPC-Session-1 - Fabric node stopped.

<think>嗯,用户想深入学习Python,那我得好好想想怎么组织这个回答。首先,用户可能已经掌握了基础语法,现在想更上一层楼。那得从哪些方面入手呢? 首先,基础巩固很重要。虽然用户可能已经学过,但有时候基础不牢会导致后面学习困难。所以推荐他们复习官方文档,比如Python的教程部分,或者看《流畅的Python》这样的书。不过用户可能已经知道这些,所以需要强调深入理解特性,比如装饰器、生成器这些高级主题。 接下来是面向对象编程。很多人在初学的时候可能只是简单了解类和对象,但实际项目中如何设计类结构、继承、多态这些可能不够熟练。可以建议他们通过实际案例来练习,比如设计一个游戏的角色系统,或者管理系统的类结构。 然后是项目实战。用户可能对做项目感兴趣,但不知道从哪里开始。推荐小项目比如爬虫、Web应用、数据分析,然后逐步增加复杂度。比如用Flask或Django做博客系统,或者用Pandas做数据分析项目。还可以提到开源项目参与,但新手可能觉得有难度,所以需要引导他们如何找到适合的项目,比如通过GitHub的标签或者贡献文档开始。 接下来是底层原理部分。比如CPython的实现,GIL机制,内存管理这些。这部分可能比较难,但对于深入理解Python运行机制很有帮助。用户如果对性能优化感兴趣,会需要这些知识。可以推荐《Python源码剖析》或者相关博客文章。 然后是性能优化和高级工具。比如使用Cython、Numba加速代码,或者掌握并发编程。异步编程现在很常用,特别是Asyncio在Web开发中的应用,这部分需要详细说明。同时提到调试和测试的重要性,比如使用pytest和unittest,可能用户在实际开发中遇到过测试不足的问题。 算法和数据结构也是基础,虽然Python有内置的数据结构,但理解其原理对写出高效代码很重要。推荐LeetCode刷题,或者参考《算法导论》这样的书籍。同时设计模式的应用可以帮助写出更优雅的代码,比如单例、工厂模式等。 学习社区和资源方面,推荐优质资源如Real Python、Stack Overflow,还有参加本地技术活动。可能用户需要更多的实践机会和交流,所以提到这些社区会有帮助。同时,持续学习跟踪新特性,比如Python3.10的模式匹配,保持知识更新。 最后,系统化整理知识,通过写博客或笔记来加深理解。教别人是很好的学习方法,用户可能想分享经验,所以鼓励他们输出内容。 总结的时候,分步骤来,从基础到项目,再到底层和优化,最后社区和持续学习。要强调实践的重要性,因为编程最终还是要动手做项目。同时要提醒用户不要急于求成,保持耐心和兴趣。 可能用户没有明确说明他们的学习目标,比如是Web开发、数据分析还是自动化脚本,所以回答里需要涵盖不同方向,让用户根据自己的兴趣选择。另外,用户可能时间有限,所以推荐高效的学习路径,比如优先做项目,再补足理论。或者他们可能遇到瓶颈,不知道如何突破,所以需要给出多个方面的建议,帮助他们找到突破口。</think>深入学习 Python 需要系统性地从基础到高级逐步推进,结合理论学习和实践项目。以下是具体的学习路径和建议: --- ### 一、**巩固基础** 1. **深入理解语言特性** - **官方文档**:精读 [Python 官方教程](https://docs.python.org/3/tutorial/),尤其是高阶部分(如装饰器、上下文管理器、生成器、元类等)。 - **书籍推荐**: - 《流畅的 Python》:深入讲解 Python 核心特性和设计哲学。 - 《Effective Python》:90 条编写高效 Python 代码的实践技巧。 - **特性实践**:手动实现装饰器、迭代器、上下文管理器等,理解其底层逻辑。 2. **面向对象编程(OOP)** - 掌握类、继承、多态、抽象类等概念,尝试设计复杂类结构(如实现一个 ORM 框架的简化版)。 --- ### 二、**项目实战** 1. **从小项目开始** - **爬虫**:使用 `requests` + `BeautifulSoup`/`Scrapy` 抓取数据,结合数据库(如 SQLite/MySQL)存储。 - **Web 开发**:用 `Flask`/`Django` 搭建博客、电商系统,学习 REST API 设计。 - **数据分析**:用 `Pandas` + `Matplotlib` 分析真实数据集(如 Kaggle),输出可视化报告。 - **自动化工具**:编写文件批量处理、邮件自动发送等脚本。 2. **参与开源项目** - 在 GitHub 上寻找标有 `good first issue` 的 Python 项目,学习代码规范、协作流程。 - 推荐项目:`requests`、`flask`、`pandas` 等知名库的源码。 --- ### 三、**理解底层原理** 1. **CPython 实现** - 了解 Python 解释器如何工作(如字节码、GIL 全局锁、垃圾回收机制)。 - 推荐资源:《Python 源码剖析》或 [CPython 源码](https://github.com/python/cpython)。 2. **性能优化** - 使用 `cProfile` 分析性能瓶颈,学习优化技巧(如向量化操作、避免全局变量)。 - 掌握 `Cython` 加速关键代码,或用 `numba` 加速数值计算。 --- ### 四、**掌握高级工具与框架** 1. **并发与异步编程** - 多线程/多进程:`threading`、`multiprocessing`。 - 异步编程:深入 `asyncio` 库,用 `aiohttp` 实现高并发服务。 2. **领域专项** - **数据科学**:`NumPy`、`SciPy`、`Scikit-learn`、`TensorFlow/PyTorch`。 - **Web 后端**:`FastAPI`、`Django REST Framework`、`Celery`(异步任务)。 - **DevOps**:用 `Fabric` 自动化部署,编写 `Ansible` 模块。 3. **调试与测试** - 使用 `pdb` 或 IDE 调试工具,编写单元测试(`pytest`/`unittest`)。 --- ### 五、**算法与设计模式** 1. **算法基础** - 刷 LeetCode(从简单到困难),重点掌握动态规划、树、图等算法。 - 书籍推荐:《算法导论》《Python 算法教程》。 2. **设计模式** - 实现常见设计模式(如工厂、观察者、单例),理解其在 Python 中的灵活应用。 --- ### 六、**持续学习与社区** 1. **优质资源** - 网站:[Real Python](https://realpython.com)、[Stack Overflow](https://stackoverflow.com)。 - 社区:参与 PyCon 大会、本地 Python Meetup,关注知乎/掘金等技术平台。 2. **跟踪新特性** - 关注 Python 版本更新(如 3.11 的性能改进、模式匹配语法)。 --- ### 七、**系统化输出** - 写技术博客或笔记,总结知识点(如用 Jupyter Notebook 记录实验)。 - 尝试在团队内部分享,或录制教学视频,通过“教”来深化理解。 --- ### 学习路线示例 ``` 基础语法 → 项目实践 → 源码/底层 → 领域深耕(如 Web/数据科学)→ 架构设计 ``` **关键点**:避免“只看不写”,通过项目发现问题并反向学习理论。例如,在实现 Web 项目时,自然需要学习数据库、HTTP 协议、异步编程等知识。
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