面向金融级 MGR 应用场景优化--叶金荣 | 3306π上海站专访

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了面向金融级 MGR 应用场景优化--叶金荣 | 3306π上海站专访相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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会议议程

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嘉宾介绍

叶金荣

公司:万里数据库

主题:面向金融及MGR应用场景优化

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采访明细

1.叶老师作为mysql这些年的布道者,培养了非常多,非常优秀的MySQL人才,也分享了很多有价值的文章,首先我们有请叶老师向朋友们做下自我介绍吧。

大家好,我是叶金荣,目前就职于万里数据库,负责开源生态建设及培训相关事务。我是Oracle MySQL ACE Director,同时也是腾讯云TVP成员。长期致力于推广普及MySQL技术,最近这段时间则更关注于MySQL MGR方面。

2.万里数据库最近在MGR的领域大放异彩,推出的GreatSQL版本也是非常稳定,同时也修复了很多Bug,小编也想请叶老师向朋友更全面的介绍下,万里数据库是一家怎么样的企业呢?

万里数据库公司成立于2000年,是原中国MySQL研发中心,也是国内最早并且唯一参与国际主流数据库核心代码开发的厂商,专注数据库领域20年,以做中国优秀的分布式数据库为目标。

其实我在2007年左右就和万里数据库结缘了,当时我在北京第一次搞了个小型MySQL沙龙,就联系万里数据库提供了一些小赞助纪念品,是一个可以手动发电的手电,挺好玩的。

3.提及GreatSQL,很多朋友都想了解下与MySQL官方MGR会有哪些不同,成就了目前GreatSQL的稳定性的优势呢?叶老师简单介绍几点给3306π的小伙伴们吧?

GreatSQL的自我定位是作为中国的Percona,所以我们选择Percona Server作为基础,在这个基础上,主要做了几个事情:

1. 针对企业级应用场景,尤其是金融级业务场景的需求,为MGR增加了地理标签功能,这个功能可以提升MGR在同城多IDC部署时的整体服务可靠性。

2. 官方社区版本的流控判断机制相对比较粗糙,例如只简单的判断等待应用或认证事务队列大小即触发流控,并且触发流控时只是瞬间控制下,之后又继续放行新的事务请求。GreatSQL针对这些情况进行优化,流控评估维度包括了主从节点间事务延迟以及大事务因素,这样做更完善、更有效。

3. 数个提升MGR服务稳定性的特性,例如磁盘爆满时的应对处理、节点异常时的快速判断及应对性能抖动等等。

4. 还有个重要的特性,GreatSQL合并了由华为鲲鹏计算团队贡献的数个Patch,突破性的实现了InnoDB并行查询功能,没记错的话,这应该是国内第一个开源MySQL分支支持该特性。

4.本次叶老师带给大家的主题是《面向金融级MGR应用场景优化》,小编看到后第一想到的问题是, MGR与我们一直用的最广泛的主从结构,对于支持金融场景,会有哪些优缺点呢?请叶老师简单谈谈您的想法

我个人浅见,金融业务的MySQL应用场景,主要面临3个难题:

1. 如何提高整体服务稳定性。传统异步复制非常容易产生延迟,后来的增强半同步倒是有所改进,但万一从节点响应延迟较大时,主节点也会跟着受到很大影响。

2. 如何保障数据的一致性。无论异步复制还是增强半同步复制,都存在众多因素会导致数据不一致,相信大家都知道,毋庸赘述。

3. 如何提高整体服务的持续性。首先,在MGR之前,并没有官方提供的配套高可用方案;其次,在主从复制在切换过程中,通常要进行辅助的数据校验及数据补差等工作;再者,业务运行过程中也要持续不断校验数据。简言之,就是费劲、太麻烦了。

而MGR面对上述三个问题,基本上都有相应的解决方案,所以我个人非常看好MGR在金融行业里,将来肯定能遍地开花。

5.叶老师经验丰富,同时培养了众多MySQL学子,这其中一定有叶老师非常成熟的学习方法,小编最后想请叶老师谈谈,3306π的小伙伴如何在MySQL道路上学习会更加有效,更能提升或保持自己的竞争力呢?

可以先说下我的MySQL学习方法、路径。我不是个特别聪明的人,所以比较只能运用曾国藩的“结硬寨、打呆仗”方法论了。落实到具体方法,就是把MySQL的主要知识点都吃透(主要是阅读文档,以及源码级的系列解读文章),并且结合实际操作反复练习。

MySQL相对于Oracle来说是比较简单,但发展至今也已是一个非常复杂的软件了,想要完全吃透是不太可能的,所以更要抓住重点,也就是实际工作中常用的那些部分。

此外,如果有条件的话,还是建议能从源码层更深入理解MySQL,这能从本质上提升对MySQL的认知。

关注我的微信公众号“老叶茶馆”,发送“新手”,即可看到我关于MySQL学习的一些经验方法总结。


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关于3306π

围绕 MySQL 核心技术,将互联网行业中最重要的数据化解决方案带到传统行业中;囊括其他开源技术RadonDB、ClickHouse、Redis、MongoDB、Hbase、Hadoop、ElasticSearch、Storm、Spark等;分享干货知识,即便是赞助商,也要求如此,拒绝放水

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