MySQL Cluster. Vortrag im Rahmen des Seminars Ausgewählte Themen in Hardwareentwurf und Optik Philipp Bachmann 1

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1 MySQL Cluster Vortrag im Rahmen des Seminars Ausgewählte Themen in Hardwareentwurf und Optik Philipp Bachmann 1

2 Inhalt 1) Einführung 2) System-Architektur 3) Hohe Verfügbarkeit 4) Performance 5) Fazit Philipp Bachmann 2

3 Motivation DB oft zentraler Bestandteil eines Software-Systems Verfügbarkeit der Daten wichtig z.b. bedeutet Ausfall bei Onlineshop: Imageschaden/Verärgerte Kunden Umsatzeinbußen Beispiel Neckermann: Session-Daten des Online-Shops Anfragen pro Tag MySQL Cluster erfüllt Anforderungen: Hohe Performance und Ausfallsicherheit bei geringen Kosten Philipp Bachmann 3

4 Von MySQL... Relationale Datenbank Daten in Tabellen gespeichert Spalten/Attribute - ArtikelNr, ArtikelBez, Zeilen/Datensätze ein Artikel Abfragesprache: Structured Query Language (SQL) SELECT * FROM tblartikel WHERE ArtikelNr = 5 Verknüpfung von Tabellen über gemeinsame Attribute SELECT * FROM Bestellung AS b INNER JOIN tblartikel AS a WHERE a.artikelnr = b.artikelnr AND b.bestellnr = 42 Primary Key: Eindeutige Identifizierung eines Datensatzes Client/Server Architektur ArtikelNr ArtikelBez 1 Auto 2 Wein... 5 DVD... 6 Buch Philipp Bachmann 4

5 und Transaktionen... Transaktion: Gruppe von SQL Anweisungen die als atomar angesehen werden Beispiel: Bestellung eines Artikels START TRANSACTION SELECT Anzahl FROM tbllager WHERE ArtikelNr = 5 UPDATE tbllager SET Anzahl = Anzahl 1 WHERE AritkelNr = 5 COMMIT ACID-Transaktionen Atomicity ganz oder gar nicht Consistency der Daten vor und nach Transaktion Isolation keine gegenseitige Beeinflussung Durability erfolgreiche Transaktion ist dauerhaft Philipp Bachmann 5

6 über Storage Engines... Client PHP Skript SQL Query Parse MySQL Server Optimize Retrieve/ Store MySQL Database Management Level Java Client MySQL Console MyISAM InnoDB Memory NDB Storage Engine Level Tabellen in Storage Engines gespeichert MyISAM: disk based, schnell, keine Transaktionen Memory: memory based, sehr schnell InnoDB: disk based, ACID Unterstützung, mehr Overhead Abstraktionsschicht Philipp Bachmann 6

7 zu MySQL Cluster NDB (Network Database) Storage Engine von MySQL Cluster Einfache Migration Gleiche Client-Anwendungen nutzbar SQL: ALTER TABLE tblartikel ENGINE=NDB Achtung bei Performance + besonderen Features MySQL Server MySQL Cluster MyISAM InnoDB Memory NDB??? Philipp Bachmann 7

8 MySQL Cluster - Features 99,999% Verfügbarkeit Kein Single Point of Failure durch eine verteilte, fehlertolerante Architektur Automatischer, schneller Failover Kosteneffizient OpenSource, commodity off-the-shelf Hohe Performance In-memory Datenbank, Parallelisierung Skalierbar je nach benötigten Ressourcen Philipp Bachmann 8

9 Inhalt 1) Einführung 2) System-Architektur 3) Hohe Verfügbarkeit 4) Performance 5) Fazit Philipp Bachmann 9

10 Allgemeines zur Architektur 3 Knotentypen Data Node: Speichert und repliziert Daten Application Node: Verarbeitet Daten Management Node Shared Nothing Architektur Transporter: TCP/IP, SCI, Shared Memory MySQL Cluster NDB API NDB Storage Engine Philipp Bachmann 10

11 Management Node Nodes beziehen Cluster-Konfiguration vom MGM Node Nur beim Starten/Rekonfigurieren von Nodes benötigt Kein schneller Rechner nötig Arbiterfunktion im Fehlerfall Backup-MGM Nodes möglich Administration des Clusters über MGM-Konsole show status shutdown Config Config Philipp Bachmann 11

12 Data Node Speichert Datensätze in a) RAM b) RAM + HDD (mit Page Cache) Partitioning: Zeilen einer Tabelle auf Data Nodes verteilen per Hash-Funktion: MD5(Primary Key) Transaction Coordinator (TC) Tabellen Bearbeitet eine Transaktion eines SQL Nodes Wickelt COMMIT und ROLLBACK ab Data Req. Data Local Query Handler: Bearbeitet Anfragen von TCs Checkpoints zum Speichern der Daten auf HDD Verarbeitung der Daten Philipp Bachmann 12

13 Transaction Coordinator Erste Anfrage einer Transaktion bestimmt Position des TC Bei Zugriff über Primary Key Application Node berechnet MD5(Primary Key) Abbildungsfunktion liefert Data Node mit Daten TC auf diesem platziert Ansonsten: Round Robin Verfahren START TRANSACTION SELECT * FROM tblartikel WHERE AritkelNr=23 COMMIT Transaction Coordinator MD5(23) Data Node 2 ArtikelNr ArtikelNr Philipp Bachmann 13

14 Application Node Java Applikation SQL Normaler MySQL Server Standard SQL Interface Interner Zugriff auf NDB Storage Engine über NDB API Alternative: Zugriff über NDB API MySQL Server NDB API NDB API Java Applikation NDB API NDB Storage Engine Für C++ (NDB API) und Java (NDB/J) vorhanden Mehr als 3 mal so schnell, jedoch kein SQL Kombination sinnvoll MySQL Server: Auswertungen und Wartung NDB API: Performance-kritische Anfragen Load Balancing (extern) bei mehreren Application Nodes Philipp Bachmann 14

15 Beispielanfrage PHP Skript Auto, Buch, DVD, Wein 1 SELECT ArtikelBez FROM tblartikel ORDER BY ArtikelBez 6 2 MySQL Cluster Transaction Coordinator Auswahl nach Round Robin 5 Auto, Wein, DVD, Buch DVD, Buch 4 Local Query Handler 3 tblartikel: ArtikelNr ArtikelBez 1 Auto 2 Wein... tblartikel: ArtikelNr ArtikelBez 5 DVD... 6 Buch Philipp Bachmann 15

16 Inhalt 1) Einführung 2) System-Architektur 3) Hohe Verfügbarkeit 4) Performance 5) Fazit Philipp Bachmann 16

17 Hohe Verfügbarkeit Ziel: % Verfügbarkeit Problem: Ausfall von Knoten oder Netzwerkverbindungen Strategie Fehlerfall erkennen Betrieb aufrecht erhalten Bedingung: Kopie der Daten vorhanden a) Innerhalb des Clusters b) In anderem Ersatz-Cluster Normalbetrieb wiederherstellen Philipp Bachmann 17

18 Synchronous Replication Replik auf andere Data Nodes des Cluster Synchronous: Warte bis Daten auf anderen Data Node kopiert wurden Sehr kurze Failover Time: < 1s Erhöhte Response Zeit bei Anfragen Two Phase Commit Protocol (Update und Commit) 0 bis 4 Repliken wählbar Node Group: Satz von Data Nodes, die alle die gleichen Daten speichern Philipp Bachmann 18

19 Synchronous Replication NumOfReplicas = 2 Primäre Replik Sekundäre Replik tblartikel Auto Buch PC Mixer Node Group 1 tblartikel Auto Buch PC Mixer tblartikel DVD Wein Node Group 2 tblartikel DVD Wein Philipp Bachmann 19

20 Synchronous Replication NumOfReplicas = 2 Primäre Replik Sekundäre Replik tblartikel Auto Buch PC Mixer Node Group 1 tblartikel Auto Buch PC Mixer tblartikel DVD Wein CD Node Group 2 tblartikel DVD Wein CD Transaction Coordinator Update : Commit: 6 Local Query Handlers... 1 INSERT INTO tblartikel (ArtikelNr, AritkelBez,...) VALUES (7, 'CD', ) COMMIT Philipp Bachmann 20

21 Synchronous Replication NumOfReplicas = 2 Primäre Replik Sekundäre Replik tblartikel Auto Buch PC Mixer Transaction Coordinator Update : Commit: Node Group 1 tblartikel Auto Buch PC Mixer 4 2a 3a tblartikel DVD Wein CD Node Group 2 tblartikel DVD Wein CD... 1 INSERT INTO tblartikel (ArtikelNr, AritkelBez,...) VALUES (7, 'CD', ) COMMIT Philipp Bachmann 21 2b 3b

22 Row-based Replication Repliziere Daten von einem MySQL Server/Cluster zu einem anderem MySQL Server/Cluster Anwendungen Hohe Verfügbarkeit MySQL Cluster MySQL Cluster Für Wartungs- und Auswertungsarbeiten Testumgebung Geographische Replikation Entferntes Rechenzentrum Read/Write Scalability Philipp Bachmann 22

23 Row-based Replication Row-based: Änderungen in einzelnen Zeilen werden repliziert Master/Slave Architektur Hierarchien möglich Asychronous: Keine Garantie, dass Slave schon Änderungen des Masters übernommen hat (z.b. Lag) Mehrere Replication Channel NDB binlog injector thread Läuft auf dem Replication Master (MySQL Server) Empfängt alle Änderungen von der NDB Storage- Engine und erzeugt binlog Philipp Bachmann 23

24 Row-based Replication Quelle: [1] Philipp Bachmann 24

25 Fehlerdetektion Verbindungsprobleme Bemerkt von anderen Knoten Heartbeat Protocol: Hohe Auslastung, Speicherprobleme Anordnung der Data Nodes als Ring 3 fehlende Heartbeats => Node ausgefallen Andere Knoten werden über Ausfall informiert Philipp Bachmann 25

26 Network Partition Protocol Prüft ob Netzwerk in 2 Teile aufgespaltet wurde Ziel: Dateninkonsistenz vermeiden bei Split-Brain Szenario Teilnetz wird als Cluster angesehen falls: Mehr als Hälfte der Data Nodes im Teilnetz Bei genau der Hälfte entscheidet Arbiter Node Group 1 NumOfReplicas = 3 Node Group Philipp Bachmann 26

27 Fehlerszenarien MGM Node: Bei Bedarf neu starten Application Node Data Node Applikation nutzt anderen Application Node Fehlerhafter Knoten verbindet sich neu zum Cluster Anfragen gehen an anderen Data Node der Node Group (Replika vorhanden) Laufende Transaktionen des Data Nodes werden abgebrochen und Applikation startet sie erneut Ausgefallener Knoten bezieht seine Partition von anderem Knoten der NodeGroup Philipp Bachmann 27

28 Inhalt 1) Einführung 2) System-Architektur 3) Hohe Verfügbarkeit 4) Performance 5) Fazit Philipp Bachmann 28

29 Performance Operationen auf einzelnen Datensätzen sehr schnell z.b: INSERT INTO tblartikel (51, 'CD',...) Batching Parallele Ausführung Skaliert mit Anzahl Data und Application Nodes Latenz durch Replikation und Architektur Langsamer als andere Storage Engines SELECT * FROM tblartikel WHERE ArtikelNr IN (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) Spart Latenz und Query Parsing/Optimization 2-3 mal so schnell Philipp Bachmann 29

30 Condition Pushdown CD, DVD 6 PHP Skript SELECT ArtikelBez FROM tblartikel 1 WHERE TypNr = '42' 2 MySQL Cluster Auswahl nach Round-Robin CD, DVD Transaction Coordinator 5 DVD 4 Übernimmt Verarbeitung tblartikel: ArtikelNr ArtikelBez TypNr 1 Auto 87 2 CD Parallele Suche tblartikel: ArtikelNr ArtikelBez TypNr 5 Mixer 2 34 DVD Philipp Bachmann 30

31 Join SELECT * FROM tblbestellung AS b INNER JOIN tblartikel AS a WHERE a.artikelnr = b.artikelnr AND b.bestellnr = 42 Join wird im MySQL Server berechnet Komplette Tabelle Artikel benötigt Erfordert hohe Bandbreite Extrem langsam Joins wenn möglich vermeiden Verknüpfung der Tabellen Data Request tblbestellung mit Nr = 42 tblartikel NDB STORAGE ENGINE tblartikel Philipp Bachmann 31

32 3 Schichten der Skalierbarkeit Applikation Applikation Applikation Applikationsschicht MySQL Schicht NDB Cluster Data Node Schicht Philipp Bachmann 32

33 DBT2 Benchmark Freie Implementierung des TPC-C Tests Spezielle Version für MySQL Cluster Simuliert typische e-commerce Anwendung Großhandel mit mehreren Warenlagern und Verkaufsgebieten Zufällige Auswahl von 5 Transaktionstypen New Order, Delivery, Order Status, Payment, Stock Level Je SQL Anweisungen Ergebnis: New Order Transactions Per Minute (NOTPM) Philipp Bachmann 33

34 Benchmark Results NoOfReplicas 2 NoOfReplicas 4 +72% Avg. Resp. Time: 42 ms +64% NOTPM % Avg. Resp. Time: 50ms MySQL Servers 4 Data Nodes, 1 MGM Node, 1 Warenlager pro MySQL Server, 10 Terminals pro Warenlager Gigabit Ethernet, AMD Opteron Prozessor 2.2 Ghz, 4 GB RAM Philipp Bachmann 34

35 Benchmark Results MySQL Server #MySQL=#Data Nodes +9% % NOTPM Data Nodes NoOfReplicas 1, 1 MGM Node, 2 Warenlager pro MySQL Server, 10 Terminals pro Warenlager Gigabit Ethernet, AMD Opteron Prozessor 2.2 Ghz, 4 GB RAM Philipp Bachmann 35

36 Fazit Nicht geeignet für viele typische DB Anwendungen Komplexe Joins, Latenz Anpassung an Cluster-Architektur nötig Sehr hohe Verfügbarkeit Nach Anpassung: Gute Skalierbarkeit Gute Performance Eingesetzt von Neckermann, Nokia, Alcatel-Lucent, Italtel, Toto-Lotto Niedersachsen Philipp Bachmann 36

37 Quellen (1/2) [1] MySQL Cluster New Features - Updated for 6.2 and 6.3 [2] MySQL Clustering Alex Davies, Harrison Fisk MySQL Press [3] High Performance MySQL: Optimization, Backups, Replication, and More Baron Schwartz, Peter Zaitsev, Vadim Tkachenko, and Jeremy Zawodny O'Reilly Media, Inc [4] MySQL 5.1 Cluster DBA Certification Study Guide Jon Stephens, Mike Kruckenberg, Roland Bouman, Stewart Smith, Solomon Chang Lulu Enterprises [5] MySQL 5.1 Reference Manual Philipp Bachmann 37

38 Quellen (2/2) [6] MySQL Cluster Architecture Overview - High Availability Features of MySQL Cluster [7] MySQL Cluster Evaluation Guide - Getting the most out of a MySQL Cluster evaluation [8] A Guide to High Availability Clustering - How MySQL Supports % Availability [9] Benchmarking Highly Scalable MySQL Clusters - Measuring the performance of highly scalable MySQL Clusters on Multi Core Intel Xeon servers with Dolphin Express interconnect [10] neckermann.de achieves cost-effective - database scalability with MySQL Cluster Alle Onlinequellen zuletzt besucht am Philipp Bachmann 38

39 Distribution Awareness Ziel: Latenz vermeiden Strategie: Datenlokalität ausnutzen Beispiel: Bestellungen eines Kunden auf selben Data Node PRIMARY KEY(BestellNr, KundenNr); PARTITION BY KEY (KundenNr); TC wird auf Data Node mit Daten platziert Keine Kommunikation mit anderen Data Nodes nötig Bei 4 Data Nodes um 30%, bei 8 100%-200% schneller Philipp Bachmann 39

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