GreatSQL 构建高效 HTAP 服务架构指南（MGR）

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整体方案架构图

本服务架构采用 GreatSQL MGR 架构，在 MGR 架构中部署一个专属 HTAP 服务节点。Primary 节点采用默认 InnoDB 引擎，Secondary 节点使用辅助引擎 Rapid 加速查询构建专属 HTAP 只读节点。加上 MySQL Router 等之类的代理/中间件负责读写分离来完成 HTAP 服务架构。

高查询效率：
- Rapid引擎的引入使得从节点能够加速查询处理，特别适用于 OLAP（联机分析处理）场景。
读写分离及读负载均衡：
- 利用代理/中间件实现读写分离，确保主节点（写操作）和从节点（读操作）的读写负载得到有效均衡。
高可用：
- GreatSQL 针对 MGR 做了大量的改进和提升工作，进一步提升 MGR 的高可靠等级，例如：地理标签、读写节点VIP、仲裁节点等。
- 详见：[GreatSQL 高可用] https://greatsql.cn/docs/8.0.32-25/5-enhance/5-2-ha.html
高灵活和扩展：
- GreatSQL 的可插拔存储引擎架构使得系统可以根据需要选择适合的存储引擎。Rapid引擎作为辅助引擎，可以动态安装或卸载，为用户提供了极大的灵活性和可扩展性。
部署 MGR 架构 环境准备及版本介绍 服务器配置 $ uname -a Linux gip 3.10.0-957.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 8 23:39:32 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ cat /etc/centos-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 组件配置 IP角色版本备注192.168.6.215:3306Primary 节点GreatSQL 8.0.32-25 192.168.6.214:3306Secondary 节点GreatSQL 8.0.32-25专属 HTAP 只读节点192.168.6.54:3306Secondary 节点GreatSQL 8.0.32-25高可用备节点192.168.6.215:3306MySQL Router8.4.0 TLS代理/中间件。可根据需求灵活替换 安装 GreatSQL GreatSQL 安装版本为 8.0.32-25 版本，并分别安装三个实例 GreatSQL 安装步骤详见：https://greatsql.cn/docs/8.0.32-25/4-install-guide/0-install-guide.html 部署 MGR 架构 MGR 部署方案在 GreatSQL 用户手册中有详细介绍，可以使用 MySQL Shell for GreatSQL 或手动部署详见：https://greatsql.cn/docs/8.0.32-25/6-mgr/1-deploy-mgr.html 这里就不在过多赘述了。部署成功后，在MGR架构中，可以查看MGR状态 greatsql> SELECT * FROM performance_schema.replication_group_members; --------------------------- -------------------------------------- ---------------- ------------- -------------- ------------- ---------------- ---------------------------- | CHANNEL_NAME | MEMBER_ID | MEMBER_HOST | MEMBER_PORT | MEMBER_STATE | MEMBER_ROLE | MEMBER_VERSION | MEMBER_COMMUNICATION_STACK | --------------------------- -------------------------------------- ---------------- ------------- -------------- ------------- ---------------- ---------------------------- | group_replication_applier | 4c78e67d-338a-11ef-995c-00163edb666e | 192.168.6.56 | 3306 | ONLINE | SECONDARY | 8.0.32 | XCom | | group_replication_applier | d7ebbeef-3384-11ef-8022-00163e832e1f | 192.168.6.214 | 3306 | ONLINE | SECONDARY | 8.0.32 | XCom | | group_replication_applier | e3fb309c-3389-11ef-8b02-00163e8e122e | 192.168.6.215 | 3306 | ONLINE | PRIMARY | 8.0.32 | XCom | --------------------------- -------------------------------------- ---------------- ------------- -------------- ------------- ---------------- ---------------------------- 3 rows in set (0.00 sec) 生成测试数据 主库写入数据 -- 创建测试数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS htap_test_db; USE htap_test_db; -- 创建接近生产环境的表 CREATE TABLE `orders` ( `order_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `customer_id` int NOT NULL, `product_id` int NOT NULL, `order_date` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `order_status` char(10) NOT NULL DEFAULT 'pending', `quantity` int NOT NULL, `order_amount` decimal(10,2) NOT NULL, `shipping_address` varchar(255) NOT NULL, `billing_address` varchar(255) NOT NULL, `order_notes` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`order_id`), KEY `idx_customer_id` (`customer_id`), KEY `idx_product_id` (`product_id`), KEY `idx_order_date` (`order_date`), KEY `idx_order_status` (`order_status`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; 在 Primary 节点往该表插入十万行数据 greatsql> SELECT COUNT(*) FROM htap_test_db.orders; ---------- | COUNT(*) | ---------- | 100000 | ---------- 1 row in set (0.01 sec) 如果在 Secondary 节点进行一个复杂 SQL 查询，需要用时 2~3 秒左右 SELECT order_id,customer_id,product_id,order_date,order_status, quantity,order_amount,shipping_address,billing_address, order_notes, SUM( order_amount ) OVER ( PARTITION BY customer_id ) AS total_spent_by_customer, COUNT( order_id ) OVER ( PARTITION BY customer_id ) AS total_orders_by_customer, AVG( order_amount ) OVER ( PARTITION BY customer_id ) AS average_order_amount_per_customer FROM orders WHERE order_status IN ( 'completed', 'shipped', 'cancelled' ) AND quantity > 1 ORDER BY order_date DESC, order_amount DESC LIMIT 100; 运行三次结果平均值为 3.09 秒 # 第一次 100 rows in set (2.90 sec) # 第二次 100 rows in set (3.14 sec) # 第三次 100 rows in set (3.23 sec) 构建专属 HTAP 只读节点 以下所有操作都在 GreatSQL 192.168.6.214:3306 Secondary 节点中进行 使用 Rapid 引擎 进入 Secondary 节点，先关闭 super_read_only 并加载 Rapid 引擎 greatsql> SET GLOBAL super_read_only =off; greatsql> INSTALL PLUGIN Rapid SONAME 'ha_rapid.so'; 为InnoDB表加上Rapid辅助引擎 greatsql> ALTER TABLE htap_test_db.orders SECONDARY_ENGINE = rapid; 将表数据一次性全量导入到 Rapid 引擎中 greatsql> ALTER TABLE htap_test_db.orders SECONDARY_LOAD; Query OK, 0 rows affected (1.72 sec) 检查导入情况，注意关键词 SECONDARY_ENGINE="rapid" SECONDARY_LOAD="1" greatsql> SHOW TABLE STATUS like 'orders'G *************************** 1. row *************************** Name: orders Engine: InnoDB Version: 10 Row_format: Dynamic Rows: 93611 Avg_row_length: 140 Data_length: 13123584 Max_data_length: 0 Index_length: 9502720 Data_free: 4194304 Auto_increment: 200001 Create_time: 2024-06-27 11:00:46 Update_time: NULL Check_time: NULL Collation: utf8mb4_0900_ai_ci Checksum: NULL Create_options: SECONDARY_ENGINE="rapid" SECONDARY_LOAD="1" Comment: 1 row in set (0.01 sec) 打开 Rapid 引擎的总控制开关，并把优化器阈值调小 greatsql> SET use_secondary_engine = ON; greatsql> SET secondary_engine_cost_threshold = 0; secondary_engine_cost_threshold 的默认值是100000，可根据实际情况设置查看该 SQL 的执行计划，注意关键词 Using secondary engine RAPID 表示使用了 Rapid 引擎 greatsql> EXPLAIN SELECT ... 省略 ... ORDER BY order_date DESC,order_amount DESC LIMIT 100; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: orders partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 93611 filtered: 33.33 Extra: Using where; Using filesort; Using secondary engine RAPID 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec) 执行三次结果平均值为 0.086 秒，比之前提升近 36 倍！ # 第一次 100 rows in set (0.10 sec) # 第二次 100 rows in set (0.08 sec) # 第三次 100 rows in set (0.08 sec) 启动增量导入任务 因为在生产环境中数据是无时不刻在产生，所以需要启用增量导入，此时才可保证数据始终导入在 Rapid 引擎内启动增量导入任务 greatsql> SELECT START_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK('htap_test_db', 'orders'); ---------------------------------------------------------------------- | START_SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK('htap_test_db', 'orders') | ---------------------------------------------------------------------- | success | ---------------------------------------------------------------------- 查看增量导入任务状态 greatsql> SELECT * FROM information_schema.SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASKG *************************** 1. row *************************** DB_NAME: htap_test_db TABLE_NAME: orders START_TIME: 2024-06-27 11:26:37 START_GTID: aaaaaaaa-aaaa-aaaa-aaaa-aaaaaaaaaaa1:1-100011, e3fb309c-3389-11ef-8b02-00163e8e122e:1 COMMITTED_GTID_SET: aaaaaaaa-aaaa-aaaa-aaaa-aaaaaaaaaaa1:1-100011, e3fb309c-3389-11ef-8b02-00163e8e122e:1 READ_GTID: READ_BINLOG_FILE: ./binlog.000013 READ_BINLOG_POS: 1710 DELAY: 0 STATUS: RUNNING END_TIME: INFO: 1 row in set (0.01 sec) 在给主库插入 1 万条数据，确认主从复制和 Rapid 引擎的增量导入没有问题，产生的新数据也可以使用 Rapid 引擎加速查询。请注意，Rapid 引擎在增量导入数据时可能存在短暂延迟。大量 Insert、Delete 数据，可能无法立即通过 Rapid 引擎查询到这些最新变动的数据。等增量任务导入完成后 Rapid 引擎才能查询到最新变动的数据。 # Secondary 节点查看数据是 110000 条和 Primary 节点一致 greatsql> SELECT COUNT(*) FROM htap_test_db.orders; ---------- | COUNT(*) | ---------- | 110000 | ---------- 1 row in set (0.02 sec) greatsql> EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM htap_test_db.ordersG *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: orders partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 103611 filtered: 100.00 Extra: Using secondary engine RAPID 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 此处启用了 Rapid 引擎所以COUNT(*)速度会很快，若没启用 Rapid 引擎则可能耗时较长查看执行计划，从 rows 列可以看到，扫描的行数增加了，表示新数据已经增量导入到 Rapid 引擎中 greatsql> EXPLAIN SELECT ... 省略 ... ORDER BY order_date DESC,order_amount DESC LIMIT 100; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: orders partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 103611 filtered: 33.33 Extra: Using where; Using filesort; Using secondary engine RAPID 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec) 操作完成后，记得把 super_read_only 打开，避免误写入数据，打开 super_read_only=ON 后，Rapid 引擎增量任务可正常运行 greatsql> SET GLOBAL super_read_only =on; 此方案真正上线后，还需增添额外的高可用切换逻辑处理，例如：至此，MGR 架构下和构建 HTAP 专属只读节点完成，接下来是使用中间件实现读写分离 实现读写分离 这里使用的是 MySQL Router 中间件实现的读写分离，MySQL Router 对 MGR 兼容度高，契合度好。使用 MySQL Router 需要用 MySQL Shell 纳管 MGR 集群，否则 MySQL Router 会报错: Error: Error executing MySQL query "SELECT * FROM mysql_innodb_cluster_metadata.schema_version": SELECT command denied to user 'repl'@'192.168.6.215' for table 'schema_version' (1142) 若使用 MySQL Shell 构建的 MGR 集群则不需要再次纳管，若手动构建的 MGR 集群请参阅文章进行纳管
https://greatsql.cn/thread-503-1-1.html

安装 MySQL Router 下载过程省略，可自行到 MySQL 网站上下载这里选择的是最新的长期支持版 MySQL Router 8.4.0 版本解压安装包，并进入 MySQL Router 的 bin 目录 $ tar -xvJf mysql-router-8.4.0-linux-glibc2.17-x86_64.tar.xz 可以做一个环境变量 $ echo 'export PATH=/usr/local/mysql-router-8.4.0-linux-glibc2.17-x86_64/bin:$PATH' >> ~/.bash_profile $ source ~/.bash_profile 创建一个 MySQL Router 用户 $ /sbin/groupadd mysqlrouter $ /sbin/useradd -g mysqlrouter mysqlrouter -d /dev/null -s /sbin/nologin 初始化 MySQL Router $ mysqlrouter --bootstrap repl@192.168.6.215:3306 --user=root # 输出结果如下 ...部分省略 After this MySQL Router has been started with the generated configuration $ /etc/init.d/mysqlrouter restart or $ systemctl start mysqlrouter or $ mysqlrouter -c /usr/local/mysql-router-8.4.0-linux-glibc2.17-x86_64/mysqlrouter.conf ...部分省略 - Read/Write Connections: localhost:6446 - Read/Only Connections: localhost:6447 - Read/Write Split Connections: localhost:6450 ## MySQL X protocol - Read/Write Connections: localhost:6448 - Read/Only Connections: localhost:6449 可以看到在 6446、6447 端口的基础上有一个 6450 端口，这个端口可以作为读写分离端口这就初始化完毕了，按照上面的提示，直接启动 mysqlrouter 服务即可，检查下是否正常启动 mysqlrouter -c /usr/local/mysql-router-8.4.0-linux-glibc2.17-x86_64/mysqlrouter.conf & $ ps -ef | grep -v grep | grep mysqlrouter root 29153 4815 1 16:10 pts/0 00:00:03 mysqlrouter -c /usr/local/mysql-router-8.4.0-linux-glibc2.17-x86_64/mysqlrouter.conf $ netstat -lntp | grep mysqlrouter tcp 0 0 0.0.0.0:6446 0.0.0.0:* LISTEN 29153/mysqlrouter tcp 0 0 0.0.0.0:6447 0.0.0.0:* LISTEN 29153/mysqlrouter tcp 0 0 0.0.0.0:6448 0.0.0.0:* LISTEN 29153/mysqlrouter tcp 0 0 0.0.0.0:6449 0.0.0.0:* LISTEN 29153/mysqlrouter tcp 0 0 0.0.0.0:6450 0.0.0.0:* LISTEN 29153/mysqlrouter tcp 0 0 0.0.0.0:8443 0.0.0.0:* LISTEN 29153/mysqlrouter 现在需要更改下 MySQL Router 中的 [routing:bootstrap_ro] 配置使其读操作优先在专属 HTAP 节点上读 [routing:bootstrap_ro] bind_address=0.0.0.0 bind_port=6447 # 更改后 destinations=192.168.6.214:3306,192.168.6.215:3306,192.168.6.56:3306 routing_strategy=first-available # 更改前 #destinations=metadata-cache://mgr/?role=SECONDARY #routing_strategy=round-robin-with-fallback protocol=classic 测试读写分离效果 在启动 Router 测试读写分离效果，先测试写节点是否指向 PRIMARY 节点 $ for ((i=0;i<=2;i ));do mysql -h192.168.6.215 -urepl -p'GreatSQL@2024' -P6446 -e"select @@server_id;";done; ------------- | @@server_id | ------------- | 3306 | ------------- ------------- | @@server_id | ------------- | 3306 | ------------- ------------- | @@server_id | ------------- | 3306 | ------------- 在测试读节点是否指向 SECONDARY 节点 $ for ((i=0;i<=2;i ));do mysql -h192.168.6.215 -urepl -p'GreatSQL@2024' -P6447 -e"select @@server_id;";done; ------------- | @@server_id | ------------- | 3307 | ------------- ------------- | @@server_id | ------------- | 3307 | ------------- ------------- | @@server_id | ------------- | 3307 | ------------- 最后测试读写分离端口 6450 是否会将读写操作分别指向 PRIMARY 节点和 SECONDARY 节点 $ for ((i=0;i<=2;i ));do mysql -h192.168.6.215 -urepl -p'GreatSQL@2024' -P6450 -e"select @@server_id;";done; ------------- | @@server_id | ------------- | 3308 | ------------- ------------- | @@server_id | ------------- | 3307 | ------------- ------------- | @@server_id | ------------- | 3308 | ------------- # 因为其余两个 SECONDARY 节点设置 super_read_only=OFF，若能写入必定指向 PRIMARY 节点 $ mysql -h192.168.6.215 -uroot -p'GreatSQL@2024' -P6450 -e "INSERT INTO htap_test_db.orders (customer_id, product_id, order_status, quantity, order_amount, shipping_address, billing_address, order_notes) VALUES (274, 467, 'processing', 6, 17.70, 'Shipping Address 2', 'Billing Address 2', 'Order note for order 2');" 由于 3308 节点与 3307 节点皆为 SECONDARY 节点，故而在进行读操作时，会对这两个节点轮询分配，因此 6450 读写分离端口无法指定专门使用专属的 HTAP 节点。倘若有需求，将 3308 节点启用 Rapid 引擎即可。当 PRIMARY 节点发生宕机状况后，若 3308 这个高可用节点成为新的 PRIMARY 节点，那么 3308 节点所设置的 Rapid 引擎并不会对所有的读写操作产生影响。自此构建高效 HTAP 服务器架构（MGR）完成！

部署测试服务架构数据

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