关于数据库:零基础入门PolarDBX搭建高可用系统并联动数据大屏

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一、PolarDB-X 简介

PolarDB-X 是一款面向超高并发、海量存储、简单查问场景设计的云原生分布式数据库系统。其采纳 Shared-nothing 与存储计算拆散架构，反对程度扩大、分布式事务、混合负载等能力，具备企业级、云原生、高可用、高度兼容 MySQL 零碎及生态等特点。

PolarDB-X 最后为解决阿里巴巴天猫“双十一”外围交易系统数据库扩展性瓶颈而生，之后随同阿里云一路成长，是一款通过多种外围业务场景验证的、成熟稳固的数据库系统。

二、PolarDB-X 的外围个性

  • 程度扩大

PolarDB-X 采纳 Shared-nothing 架构进行设计，反对多种 Hash 和 Range 数据拆分算法，通过隐式主键拆分和数据分片动静调度，实现零碎的通明程度扩大。

  • 分布式事务

PolarDB-X 采纳 MVCC + TSO 计划及 2PC 协定实现分布式事务。事务满足 ACID 个性，反对 RC/RR 隔离级别，并通过一阶段提交、只读事务、异步提交等优化实现事务的高性能。

  • 混合负载

PolarDB-X 通过原生 MPP 能力实现对剖析型查问的反对，通过 CPU quota 束缚、内存池化、存储资源拆散等实现了 OLTP 与 OLAP 流量的强隔离。

  • 企业级

PolarDB-X 为企业场景设计了诸多内核能力，例如 SQL 限流、SQL Advisor、TDE、三权分立、Flashback Query 等。

  • 云原生

PolarDB-X 在阿里云上有多年的云原生实际，反对通过 K8S Operator 治理集群资源，反对私有云、混合云、专有云等多种状态进行部署，并反对国产化操作系统和芯片。

  • 高可用

通过多数派 Paxos 协定实现数据强统一，反对两地三核心、三地五正本等多种容灾形式，同时通过 Table Group、Geo-locality 等进步零碎可用性。

  • 兼容 MySQL 零碎及生态

PolarDB-X 的指标是齐全兼容 MySQL，目前兼容的内容包含 MySQL 协定、MySQL 大部分语法、Collation、事务隔离级别、Binlog 等。

三、如何搭建的高可用零碎

1. 创立试验资源及装置环境

开始试验之前，须要先创立 ECS 实例资源，并装置 Docker、kubectl、minikube 和 Helm3，最初装置 MySQL。

2. 应用 PolarDB-X Operator 装置 PolarDB-X
  1. 应用 minikube 创立 Kubernetes 集群。

minikube 是由社区保护的用于疾速创立 Kubernetes 测试集群的工具，适宜测试和学习 Kubernetes。应用 minikube 创立的 Kubernetes 集群能够运行在容器或是虚拟机中，该试验场景以 CentOS 8.5 上创立 Kubernetes 为例。

a. 新建账号 galaxykube，并将 galaxykube 退出 docker 组中。【minikube 要求应用非 root 账号进行部署】，切换到账号 galaxykube，进入到 home/galaxykube 目录。执行如下命令，启动一个 minikube。

minikube start --cpus 4 --memory 12288 --image-mirror-country cn --registry-mirror=https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn --kubernetes-version 1.23.3

b. 执行如下命令，应用 kubectl 查看集群信息。

kubectl cluster-info
  1. 部署 PolarDB-X Operator。

a. 执行如下命令，创立一个名为 polardbx-operator-system 的命名空间。

kubectl create namespace polardbx-operator-system

b. 执行如下命令，装置 PolarDB-X Operator。

helm repo add polardbx https://polardbx-charts.oss-cn-beijing.aliyuncs.com
helm install --namespace polardbx-operator-system polardbx-operator polardbx/polardbx-operator

c. 执行如下命令，查看 PolarDB-X Operator 组件的运行状况。期待所有组件都进入 Running 状态，示意 PolarDB-X Operator 曾经装置实现。

kubectl get pods --namespace polardbx-operator-system
  1. 部署 PolarDB-X 集群。

a. 创立 polardb-x.yaml，按 i 键进入编辑模式，将如下代码复制到文件中，而后按 ECS 退出编辑模式，输出:wq 后按下 Enter 键保留并退出。

apiVersion: polardbx.aliyun.com/v1
kind: PolarDBXCluster
metadata:
  name: polardb-x
spec:
  config:
    dn:
      mycnfOverwrite: |-
        print_gtid_info_during_recovery=1
        gtid_mode = ON
        enforce-gtid-consistency = 1
        recovery_apply_binlog=on
        slave_exec_mode=SMART
  topology:
    nodes:
      cdc:
        replicas: 1
        template:
          resources:
            limits:
              cpu: "1"
              memory: 1Gi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 500Mi
      cn:
        replicas: 2
        template:
          resources:
            limits:
              cpu: "2"
              memory: 4Gi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 1Gi
      dn:
        replicas: 1
        template:
          engine: galaxy
          hostNetwork: true
          resources:
            limits:
              cpu: "2"
              memory: 4Gi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 500Mi
      gms:
        template:
          engine: galaxy
          hostNetwork: true
          resources:
            limits:
              cpu: "1"
              memory: 1Gi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 500Mi
          serviceType: ClusterIP
  upgradeStrategy: RollingUpgrade

b. 创立 PolarDB- X 集群，查看 PolarDB- X 集群创立状态。

3. 连贯 PolarDB- X 集群

1. 执行如下命令，查看 PolarDB- X 集群登录明码。

kubectl get secret polardb-x -o jsonpath="{.data['polardbx_root']}" | base64 -d - | xargs echo "Password:"

2. 执行如下命令，将 PolarDB- X 集群端口转发到 3306 端口。

kubectl port-forward svc/polardb-x 3306

3. 执行如下命令，连贯 PolarDB- X 集群。

mysql -h127.0.0.1 -P3306 -upolardbx_root -p<PolarDB- X 集群登录明码 >
4. 启动业务

·筹备压测数据

  1. 创立压测数据库 sysbench_test，输出 exit 退出数据库，切换到账号 galaxykube。
  2. 进入到 /home/galaxykube 目录，创立筹备压测数据的 sysbench-prepare.yaml 文件。
  3. 按 i 键进入编辑模式，将如下代码复制到文件中，而后按 ECS 退出编辑模式，输出:wq 后按下 Enter 键保留并退出。
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: sysbench-prepare-data-test
  namespace: default
spec:
  backoffLimit: 0
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: sysbench-prepare
          image: severalnines/sysbench
          env:
            - name: POLARDB_X_USER
              value: polardbx_root
            - name: POLARDB_X_PASSWD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: polardb-x
                  key: polardbx_root
          command: ['sysbench']
          args:
            - --db-driver=mysql
            - --mysql-host=$(POLARDB_X_SERVICE_HOST)
            - --mysql-port=$(POLARDB_X_SERVICE_PORT)
            - --mysql-user=$(POLARDB_X_USER)
            - --mysql_password=$(POLARDB_X_PASSWD)
            - --mysql-db=sysbench_test
            - --mysql-table-engine=innodb
            - --rand-init=on
            - --max-requests=1
            - --oltp-tables-count=1
            - --report-interval=5
            - --oltp-table-size=160000
            - --oltp_skip_trx=on
            - --oltp_auto_inc=off
            - --oltp_secondary
            - --oltp_range_size=5
            - --mysql_table_options=dbpartition by hash(`id`)
            - --num-threads=1
            - --time=3600
            - /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/parallel_prepare.lua
            - run

4. 执行如下命令，运行筹备压测数据的 sysbench-prepare.yaml 文件，初始化测试数据。

kubectl apply -f sysbench-prepare.yaml

5. 执行如下命令，获取工作进行状态。

kubectl get jobs

·启动压测流量。

  1. 创立启动压测的 sysbench-oltp.yaml 文件。
  2. 按 i 键进入编辑模式，将如下代码复制到文件中，而后按 ECS 退出编辑模式，输出:wq 后按下 Enter 键保留并退出。
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: sysbench-oltp-test
  namespace: default
spec:
  backoffLimit: 0
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: sysbench-oltp
          image: severalnines/sysbench
          env:
            - name: POLARDB_X_USER
              value: polardbx_root
            - name: POLARDB_X_PASSWD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: polardb-x
                  key: polardbx_root
          command: ['sysbench']
          args:
            - --db-driver=mysql
            - --mysql-host=$(POLARDB_X_SERVICE_HOST)
            - --mysql-port=$(POLARDB_X_SERVICE_PORT)
            - --mysql-user=$(POLARDB_X_USER)
            - --mysql_password=$(POLARDB_X_PASSWD)
            - --mysql-db=sysbench_test
            - --mysql-table-engine=innodb
            - --rand-init=on
            - --max-requests=0
            - --oltp-tables-count=1
            - --report-interval=5
            - --oltp-table-size=160000
            - --oltp_skip_trx=on
            - --oltp_auto_inc=off
            - --oltp_secondary
            - --oltp_range_size=5
            - --mysql-ignore-errors=all
            - --num-threads=8
            - --time=3600
            - /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua
            - run
  1. 执行如下命令，运行启动压测的 sysbench-oltp.yaml 文件，开始压测。
kubectl apply -f sysbench-oltp.yaml
  1. 执行如下命令，查找压测脚本运行的 POD。
kubectl get pods
  1. 执行如下命令，查看 QPS 等流量数据。
kubectl logs -f 指标 POD
5. 体验 PolarDB- X 高可用能力

通过后面的筹备工作，咱们曾经用 PolarDB-X+Sysbench OLTP 搭建了一个正在运行的业务零碎。本步骤将通过应用 kill POD 的形式，模仿物理机宕机、断网等导致的节点不可用场景，并察看业务 QPS 的变动状况。

  1. 切换到账号 galaxykube，获取 CN POD 的名字。返回后果如下，以‘polardb-x-xxxx-cn-default’结尾的是 CN POD 的名字。

2. 删除任意一个 CN POD，查看 CN POD 主动创立状况。返回后果如下，可查看到 CN POD 曾经处于主动创立中。通过几十秒后，被 kill 的 CN POD 主动恢复正常。切换至终端二，可查看 kill CN 之后业务 QPS 的状况。

3. 切换至终端三，获取 DN POD 的名字。返回后果如下，以‘polardb-x-xxxx-dn’结尾的是 DN POD 的名字。

4. 执行如下命令，删除任意一个 DN POD，查看 DN POD 主动创立状况。返回后果如下，您可查看到 DN POD 曾经处于主动创立中。通过几十秒后，被 kill 的 DN POD 主动恢复正常。切换至终端二，可查看 kill DN 之后业务 QPS 的状况。

5. 切换至终端三，获取 CDC POD 的名字。返回后果如下，以‘polardb-x-xxxx-cdc-defaul’结尾的是 CDC POD 的名字。

6. 删除任意一个 CDC POD, 查看 CDC POD 主动创立状况。返回后果如下，您可查看到 CDC POD 曾经处于主动创立中。通过几十秒后，被 kill 的 CDC POD 主动恢复正常。切换至终端二，您可查看 kill CDC 之后业务 QPS 的状况。

四、如何联动的数据大屏

1. 创立试验资源 / 装置 PolarDB-X

开始试验之前，须要先创立 ECS 实例资源, 之后装置并启动 Docker，最初装置 PolarDB-X

2. 在 PolarDB- X 中筹备订单表

PolarDB- X 反对通过 MySQL Client 命令行、第三方客户端以及合乎 MySQL 交互协定的第三方程序代码进行连贯。本试验应用 MySQL Client 命令行连贯到 PolarDB- X 数据库。

  1. 装置 MySQL，查看 MySQL 版本号。执行如下命令，登录 PolarDB- X 数据库。
mysql -h127.0.0.1 -P8527 -upolardbx_root -p123456

2. 执行 SQL 语句，创立并应用测试库 mydb。

3. 执行如下 SQL 语句，创立订单表 orders。

CREATE TABLE `orders` (`order_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `order_date` datetime NOT NULL,
 `customer_name` varchar(255) NOT NULL,
 `price` decimal(10, 5) NOT NULL,
 `product_id` int(11) NOT NULL,
 `order_status` tinyint(1) NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`order_id`)
)AUTO_INCREMENT = 10001;

4. 执行如下 SQL 语句，给订单表 orders 中插入数据。

INSERT INTO orders
VALUES (default, '2020-07-30 10:08:22', 'Jark', 50.50, 102, false),
       (default, '2020-07-30 10:11:09', 'Sally', 15.00, 105, false),
       (default, '2020-07-30 12:00:30', 'Edward', 25.25, 106, false);
3. 运行 Flink
  1. 装置 JDK。

应用 yum 装置 JDK 1.8，查看是否装置胜利。返回后果如下，示意您已胜利装置 JDK 1.8。

  1. 下载 Flink 和 Flink CDC MySQL Connector。

下载并解压 Flink，进入 lib 目录。执行如下命令，下载 flink-sql-connector-mysql-cdc。

wget https://labfileapp.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/PolarDB-X/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1.jar
  1. 启动 Flink。

a. 执行如下命令，启动 Flink。

./bin/start-cluster.sh

b. 执行如下命令，连贯 Flink。

./bin/sql-client.sh
  1. 在 Flink 中创立与 PolarDB- X 关联的订单表 orders。

a. 执行如下 SQL 语句，创立订单表 orders。

CREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date TIMESTAMP(0),
 customer_name STRING,
 price DECIMAL(10, 5),
 product_id INT,
 order_status BOOLEAN,
 PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '8527',
'username' = 'polardbx_root',
'password' = '123456',
'database-name' = 'mydb',
'table-name' = 'orders'
);

b. 执行如下 SQL 语句，查看订单表 orders。能够查看到 PolarDB- X 的订单表 orders 的数据曾经同步到 Flink 的订单表 orders 中。

select * from orders;
4. 启动压测脚本并实时获取 GMV

通过后面几步操作后，咱们在 PolarDB- X 中筹备好了原始订单表，在 Flink 中筹备好了对应的订单表，并通过 PolarDB-X Global Binlog 与 Flink CDC MySQL Connector 买通了两者之间的实时同步链路。本步骤将领导您如何创立压测脚本，模仿双十一零点大量订单涌入的场景。

  1. 筹备压测脚本。

a. 创立新的终端二，配置文件 mysql-config.cnf。将如下代码增加到配置文件 mysql-config.cnf 中。

[client]
user = "polardbx_root"
password = "123456"
host = 127.0.0.1
port = 8527

b. 增加实现后，按下 Esc 键后，输出:wq 后按下 Enter 键保留并退出。创立脚本 buy.sh，将如下代码增加到脚本 buy.sh 中。增加实现后，按下 Esc 键后，输出:wq 后按下 Enter 键保留并退出。

#!/bin/bash

echo "start buying..."

count=0
while :
do
 mysql --defaults-extra-file=./mysql-config.cnf -Dmydb -e "insert into orders values(default, now(),'free6om', 1024, 102, 0)"
 let count++
 if ! ((count % 10)); then
  let "batch = count/10"
  echo $batch": got 10 products, gave 1024￥"
 fi
 sleep 0.05
done

c. 执行如下命令，为脚本 buy.sh 减少执行权限。

chmod +x buy.sh
  1. 启动 Flink 实时计算。

切换至终端一，在 Flink 中执行如下 SQL 语句，查问 GMV（gmv 列）和订单数（orders 列）。

select 1, sum(price) as gmv, count(order_id) as orders from orders;
  1. 启动压测脚本。

a. 切换至终端二，执行如下命令，启动压测脚本，开始创立订单。

b. 切换至终端一，在 Flink 的实时计算结果中，可查看到实时的 GMV（gmv 列）和订单数（orders 列）。

正文完
数据库
发表至： 数据库
2022-07-05
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