MySQL Scaleout. Kristian Köhntopp, Consultant, MySQL GmbH. Handy aus?

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1 MySQL Scaleout Kristian Köhntopp, Consultant, MySQL GmbH Handy aus? 1

2 Warum machen wir das? Performance Tuning hat Grenzen Optimierung der bestehenden Anwendung durch Änderung der Datenbank-Konfiguration, Kompatible Änderung des Schemas (Typen, Indices), Kompatible Änderung von SQL Query Strings, Lokale Änderungen der Anwendung, PT ist gut für ein Wachstum von 2x bis 3x Aber auch nur, wenn der Kunde vorher schlecht war. Ein Wachstum von 10x oder mehr zieht immer eine Änderung der Architektur nach sich Bei einem boomenden Geschäft dient PT dazu, sich die Zeit für das Scaleout zu erkaufen 2

3 Beispiel Mail Dienste in einem Mail-Server SMTP SMTP AUTH LDAP? SSL IMAP POP Spam Antivirus Vacation/Autoresponder Addressbook LDAP? Mailinglisten/Mass Mailer Web Interface 3

4 Beispiel Mail Wie sieht eine Lösung aus für 2 Benutzer (Meine Freundin und mich?) 200 Benutzer (Ein Verein wie Toppoint.de?) Benutzer (Eine große Firma?) Benutzer (Projektgröße hamburg.de) Benutzer (web.de) Benutzer (Google Mail, Yahoo!, Hotmail) Die gebotenen Dienste sind immer dieselben. Die Lösungen haben zum Teil keine erkennbare Ähnlichkeit. Infrastrukturentwicklung und wachstumsinduzierter Entwicklungsaufwand werden häufig unterschätzt. So etwas tötet Firmen! 4

5 Pure Kistengröße Theoretische Grenze: Wachstumsgrenzen E von Sun = 72 CPUs, 576 GB RAM, Petabytes Storage Praktisch so nicht umsetzbar: Investitionsklotz zu groß Bang/Buck Ratio nicht wirklich attraktiv Aber hoher Geek-Acceptance-Faktor Realistische Grenze: 8 Core, 64 GB RAM, 28 Spindeln lokal oder SAN 5

6 Synchrone Paradigmen Wachstumsgrenzen Die gewohnte Art zu programmieren saturiert nur einen Core F() -> Code von F wird ausgeführt, Hauptstrang wartet Das ist ein guter Ansatz für eine kurze Time-To-Market Einigermaßen gut verstanden Vergleichsweise leicht zu debuggen Personell gut zu bestücken 6

7 Wachstumsgrenzen Asynchrone Calls erfordern Umdenken und Umstrukturieren des Codes Send F() -> Return Handle H(F). Hauptstrang arbeitet, F() arbeitet. F benachrichtigt Hauptstrang, daß ein Result vorliegt. Resynchronisation result(h(f)) -> Hauptstrang. Aufgabe des Hauptstranges ist nun: Vermeide Waits. Halte so viele Subthreads so busy wie möglich. Thread Local Storage, Debugging, Ungeeignete API (in Unix) Queues, Locks, Deadlocks Latenz 7

8 Wachstumsgrenzen Wenn man sowieso asynchron arbeitet: Parameter einpacken (Marshalling) Request versenden Parameter auspacken (Unmarshalling) F aufrufen Result verpacken und zurücksenden Viele Kopien von F() auf vielen Kisten haben Load Balancing Livetesting, Liste von Kopien aktuell handhaben ggf. doppelte Funktionsaufrufe (weiche Fehler behandeln) MapReduce, Hadoop! Vorteil: Subthreads müssen nicht auf der lokalen Hardware laufen Nachteil: Latenzmaschine 8

9 Folgerungen für die Architektur SOA oder MapReduce Vertikale Strukturierung vs. horizontale Strukturierung Asynchronizität ist zwingend 2PC ist keine Lösung! Netzwerklatenz begrenzt die Commit-Frequenz Wir müssen mit Inkonsistenzen leben! ACID? Optimistisches Locking! Sigma2 Sigma3 als Fehlerrate Locality wird wichtiger als Normalität Redundanzen! Ausfälle! Bei n-> unendlich ist p(ausfall) -> 1 Redundanzen! 9

10 Reads skalieren ist leicht! Das Write-Problem Wir haben jede Menge Kopien Wir legen nur mittleren Wert auf Konsistenz Writes sind anstrengend Writes müssen persistent gemacht werden. Das erzeugt zwingend Disk-Aktivität. Das erzeugt zwingend Replikationstraffic für die Read-Kopien. Mal n Writes sind entweder 2PC oder wir haben einen SPOF Write anywhere -> 2PC + Locking Latenz Writes central -> SPOF -> Wir brauchen ein HA-Konzept. 10

11 LB -> Webfrontends Webfrontends stateless Was ist mit Sessions? Sessions in memcached Realisierung Eine Datenbank ist sinnlos, wenn die Daten die Form Key -> BLOB haben. Skalierung des memcached als Array SessionID % Arraysize = Adresse Memcached-Ausfall? Ignorieren, Multicast-Buddies, DHT? DHT vermutlich Overkill (behandelt hauptsächlich Churnrate) 11

12 Realisierung Persistenzlayer unterhalb von Webfrontends: 2-Tier vs. 3-Tier Gründe für 3-Tier: Web Services Middleware mit Auth, http als RPC-Protokoll = Instant Web Service! Entwicklungstaktische Probleme Kapselung auf Projektebene API mit Async-Calls + Async-Clients = Multithreading + Scaling Gründe für 2-Tier: Weniger Overhead Weniger Entwicklungskomplexität 12

13 Realisierung Standardpfad: Entwicklung als Monolith 2-Tier 3-Tier (oder Tod!) 13

14 Redundanzen in der Datenhaltung Leicht skalierbare Reads Ask any local copy Umgang mit veralteten Daten Redundanzen veralten oder werden ungültig Konsistenzprüfer mit entwickeln Reparaturprogramme mit entwickeln Viele Entwickler haben mit dem Konzept des partiellen Fehlers große Probleme Writes skalieren sich immer noch schlecht Siehe vorne 14

15 Wie Writes skalieren? Nicht schreiben (Sessions) Writes skalieren Später schreiben (innodb_flush_log_at_trx_commit = 2, ACID ist Luxus) Kleine Writes (1:1 Relationen volatiler Daten) Kleine Writes (Redo Log schreibt Columns, nicht Rows, nicht Pages) Lineare Writes (Redo Log statt Random I/O) Partitionen P(X) = { p(1)...p(n), ALL(x,y: x!= y): p(x) p(y) = {}, ALL(x): Up(x) = P } Funktionale Trennung: 3-Tier, lokale Dienste kapseln 15

16 Writes distributieren Wir müssen die Änderungen an alle Kopien verteilen Replikation MySQL Replikation: Leicht aufzusetzen und zu betreiben. Schlecht zu filtern. Skaliert nicht über einen Core hinweg. Konzeptuelle Grenzen von SBR. 5.1 führt RBR ein. RBR ist prinzipiell parallelisierbar. Manuelle Datenpumpen Zum Beispiel mk-table-sync aus Maatkit. Queueing Services, Transaktionsmonitore Und schon sind wir wieder 2PC. 16

17 Standardarchitektur (mit Shared Disk) Active/Passive Web/App Server Active Server Cluster Management = Virtual IP = Passive Server Cluster Agent Cluster Agent = Private IP = = Private IP = SAN 17

18 Standardarchitektur (mit DRBD) Web/App Server Active Server Linux Heartbeat = Virtual IP = Passive Server = Private IP = = Private IP = Primary DRBD DRBD Secondary DRBD 18

19 Der Stack: DRBD (oder Shared Disk) LVM FS (xfs oder ext3) Datenbank Standardarchitektur Darüber heartbeat Viele Kunden bereiten den Failover vor, führen ihn aber manuell durch. Restore: Snapshots mit LVM (z.b. Mylvmbackup). Sicherung pysikalischer Backups. Restore mit lineare Write-Rate der Platten. Partielle Restores nicht möglich. Man braucht einen Scratch-Host. 19

20 Writes & Reads Replikation statt DRBD Web/App Server Writes relay binlog mysqld index & binlogs I/O Thread SQL Thread data Replication binlog data MySQL Master mysqld MySQL Slave 20

21 Replikationstopologien Master > Slave Master > Slaves Masters > Slave (Multi-Source) Master > Slave > Slaves Master < > Master (Multi-Master) Circular (Multi-Master) 21

22 Master-Master Ist kein Multi-Master kein 2PC Lösung des Insert-Problems mit aio und aii Updates ungelöst Besserer Name: Ring-mit-n Probleme: Instanzen sind entkoppelt, insbesondere die Binlog Position Probleme mit Slaves beim Failover Probleme mit Restore wg Binlog Position z.b. Rebuild + logisches Restore z.b. Restore von anderem Host 22

23 Anwendungen anpassen Replication Aware Applications 2 Datenbank-Links (Master, Any Slave) Schreiben zum Master Lesen von beliebigem Slave Wie den Slave auswählen? Leicht lösbar für PHP, Perl, andere Systeme mit transienten Connects Schwerer lösbar für Java, andere Systeme mit Pools Änderung der Anwendung Änderungsaufwand minimieren durch MySQL LB (mysql-proxy) Aber es sind Hints in den Transaktionen notwendig Begin -> Ist dies ein Read oder ein Write? 23

24 Synchronisation? Write zum Master Anwendungen anpassen SHOW MASTER STATUS Auf dem Slave wait_master_pos() mit Timeout Wenn Fail: Read vom Master Wieso vom Master? Verbindung steht schon Erfolg garantiert! Slave Lag macht den Master langsamer 24

25 Architekturen mit unterschiedlichen Slaves Nicht alle Slaves müssen gleich sein Fast + Slow Query Slaves Fulltext Slaves Unterschiedliche Datenstände auf den Slaves Partitionen wie oben Wie bringt man der Anwendung Partitionen bei? Aus WHERE-Bedingung folgt Verbindungswahl Also Änderung der Anwendung oder Rewrite der Query on-the-fly im MySQL LB (Proxy) 25

26 Fazit Alle Großen bauen verteilte, asynchrone Systeme. Das ist ein schwieriges Problem für das noch keine Fertigteile existieren. Aber die Architektur selbst ist erprobt und getestet. Fragen? 26

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