面向金融级 MGR 应用场景优化--叶金荣 | 3306π上海站专访

分手后的思念是犯贱 2022-09-15 05:52 286阅读 0赞

会议议程

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嘉宾介绍

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叶金荣

公司：万里数据库

主题：面向金融及MGR应用场景优化

采访明细

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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。

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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？

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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。

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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？

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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

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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？

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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

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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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