GreatSQL 构建高效 HTAP 服务架构指南（MGR）
引言
全文约定：$为命令提示符、greatsql>为 GreatSQL 数据库提示符。在后续阅读中，依据此约定进行理解与操作
上一篇已经介绍了如何在主从复制架构中，搭建一个专属 HTAP 服务。本篇将在 MGR 架构中部署一个专属 HTAP 服务。
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 -aLinux 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-releaseCentOS Linux release 7.6.1810 (Core)
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组件配置
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)
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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;
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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)
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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;
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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)
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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';
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为 InnoDB 表加上 Rapid 辅助引擎
greatsql> ALTER TABLE htap_test_db.orders SECONDARY_ENGINE = rapid;
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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)
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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: 13123584Max_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)
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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;
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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: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 93611 filtered: 33.33 Extra: Using where; Using filesort; Using secondary engine RAPID1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)
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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)
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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 |+----------------------------------------------------------------------+
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查看增量导入任务状态
greatsql> SELECT * FROM information_schema.SECONDARY_ENGINE_INCREMENT_LOAD_TASK\G*************************** 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:1COMMITTED_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)
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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.orders\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: orders partitions: NULL type: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 103611 filtered: 100.00 Extra: Using secondary engine RAPID1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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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: ALLpossible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 103611 filtered: 33.33 Extra: Using where; Using filesort; Using secondary engine RAPID1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)
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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;
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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)
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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
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
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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
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创建一个 MySQL Router 用户
$ /sbin/groupadd mysqlrouter$ /sbin/useradd -g mysqlrouter mysqlrouter -d /dev/null -s /sbin/nologin
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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 restartor $ systemctl start mysqlrouteror $ 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
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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 mysqlrouterroot 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 mysqlroutertcp 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
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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=0.0.0.0bind_port=6447# 更改后destinations=192.168.6.214:3306,192.168.6.215:3306,192.168.6.56:3306routing_strategy=first-available# 更改前#destinations=metadata-cache://mgr/?role=SECONDARY#routing_strategy=round-robin-with-fallbackprotocol=classic
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测试读写分离效果
在启动 rouyter 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 |+-------------+
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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 |+-------------+
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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');"
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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！
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