关于Oracle和MySQL的高可用方案，其实一直想要总结了，今天分为几个系列简单说说。通过这样的对比，会对两种数据库架构设计上的细节差异有一个基本的认识。
高可用方案概览
Oracle有一套很成熟的高可用解决方案MAA。用我在OOW上的ppt来看，这个方案自9i开始，到今年已经有16个年头了。
当然，MAA方案虽好，成本还是有的、复杂度还是有的，所以放眼国内的使用情况，RAC不一定是100%有，电信、证券、寿险、银行如果用，基本都是全套方案，有些相对保守，RAC也有使用active-passive模式的，互联网行业如果用，清一色都是单实例和DG结合。
而MySQL因为开源的特点，官方和社区里推出了很更多的解决方案，高可用情况大体如下，仅供参考(数据引用自Percona)。
因为时间的原因，MGR刚推出不久，还在观察期。MGR固然不错，MySQL Cluster方案也有PXC、Galera等方案，个人还是更倾向于MHA。
基本情况说完了，接下来分为几个部分来解读。
Oracle RAC和MySQL MHA
先拿RAC和MHA来做一个基本的对比。
Oracle的解决方案在阿里快速发展时期支撑起了核心业务的需求。大概是这样的架构体系，看起来很庞大。里面的RAC算是一个贵族，用昂贵的商业存储，网络带宽要求极高，前端大量的小机业务还有不菲的license费用。非常典型的IOE的经典架构。
如果要考虑异地容灾，那么资源配置要double，预算翻番。
MySQL的架构方案相对来说更加平民化，普通的PC就可以，但数量级要高，做业务拆分、水平拆分就能够横向扩展出非常多的节点，很多大互联网公司的MySQL集群规模都是几百几百的规模，上千都不稀奇。如此之多的服务资源，发生故障的概率还是有的，保证业务服务的可持续性访问是技术方案的关键。如果按照MHA的架构，基本上就是MHA Manager节点来负责整个集群的状态，好比一个居委会大妈，对住户的大大小小的事情都了如指掌包打听。
当然上面的架构图过于笼统，在MHA的高版本里面还使用了binlogServer，我们从一些细节入手。比如先来说说网络的事情。
Oracle对于网络的要求还是很严格的，一般都是要2块物理网卡，每台服务器需要至少3个IP：Public IP、private IP、VIP，除了共享存储，至少需要2个计算节点。
private IP是节点间互信的，Public IP和VIP在一个网段，简单来说，VIP是对外的，是public IP所在网络的漂移IP，在10g里面都是通过VIP来做负载均衡的，11g开始有了scan-IP，原来的VIP还是保留，所以Oracle里面的网络配置要求还是很高的。抛开共享存储，搭建的核心就是网络配置了，网络通则通。
scan-IP还可以继续扩展，最多支持3个scan-ip，如下图所示：[[208772]]
当然网络层面不只是这些，我们还有必要了解下TAF(Transparent Application Failover)。TAF是Oracle中对应用透明的故障转移，在RAC环境中使用尤其广泛。在RAC中Load Balance这块确实做了很大的改进，从10g版本开始的多个VIP地址的Load Balance，到11g版本中的SCAN，做了很大的简化。
而在Failover的实现中，还是有一定的使用限定，比如11g中默认的SCAN-IP的实现其实默认没有Failover的选项，如果两个节点中的其中一个节点挂了，那么原有的连接中继续查询就会提示session已经断开，需要重新连接。客户端TAF主要会讨论Failover Method和Failover Type的一些简单内容。
(1)Failover Method
Failover Method的主要思路就是换取故障转移时间，或者换取资源来实现。
可以这样来理解，假设我们存在两个节点，如果某个session连接到了节点2，然而节点2突然挂了，为了更快处理Failover这种情况，Failover Method有preconnect和basic两种。
- preconnect这种预连接方式还是会占用较多的资源使用，在各个节点上会预先占用一部分额外的资源，在切换时会相对更加平滑，速度更快。
- basic这种方式，则在发生Failover时，再去切换对应的资源，中间会有一些卡顿，但是对于资源的消耗相对来说要小很多。
简单来说，basic方式会在故障发生时才去判断，而preconnect则是未雨绸缪;从实际的应用来说，basic这种方式更加通用，也是默认的故障转移方式。
(2)Failover Type
Failover Type实现更加丰富而且灵活，非常强大。这时控制粒度可以针对用户SQL的执行情况进行控制，有select和session两种;通过一个小例子说明一下。
比如，我们有个很大的查询在节点2上进行，结果节点2突然宕机了，对于正在执行的查询，比如说有10 000条数据，结果刚好故障发生的时候查出了8 000条，那么剩下的2 000该怎么处理。
第一种方式就是使用select;即会完成故障切换，继续把剩下的2 000条记录返回，当然中间会有一些上下文环境的切换，对于用户是透明的。
第二种方式是session;即直接断开连接，要求重新查询。
在10g版本中借助于VIP的配置达到Load Balance+Failover的配置如下：
racdb=
(DESCRIPTION =
(ADDRESS= (PROTOCOL= TCP)(HOST=192.168.3.101)(PORT= 1521))
(ADDRESS= (PROTOCOL= TCP)(HOST=192.168.3.201)(PORT= 1521))
(LOAD_BALANCE = yes)
(FAILOVER = ON)
(CONNECT_DATA =
(SERVER= DEDICATED)
(SERVICE_NAME = racdb)
(FAILOVER_MODE =
(TYPE= SELECT)
(METHOD= BASIC)
(RETRIES = 30)
(DELAY = 5))))如果11g的SCAN-IP也想进一步扩展Failover，同样也需要设置failover_mode和对应的类型。
RACDB =
(DESCRIPTION =
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = rac-scan)(PORT = 1521))
(CONNECT_DATA =
(SERVER = DEDICATED)
(SERVICE_NAME = RACDB)
)
)从这个角度来看，Oracle的方案真是精细。
再来看看MySQL的方案。
分布式的方案，让MySQL看起来像一把瑞士军刀，对于网络层面的要求，几乎可以说MySQL没有什么要求，申请一主一从的架构，那么就只需要4个IP即可(主、从、VIP、MHA_Manager(考虑一个manager节点))，一主两从是5个。
这一点上，MySQL原生并不支持所谓的负载均衡(这里说的不是读写分离)，可以通过前端的业务来分流，比如使用中间件proxy，或者持续的拆分，达到一定的粒度后，通过架构设计的方式来满足需求。因为基于逻辑的复制，很容易扩展，一主多从都是很常见的，代价也不高，延迟不能说没有，只是很低，能够适应绝大部分的互联网业务需求。
而说到触发MHA切换的条件，从网络层面来看，如下的红点都是潜在的隐患，有的是网络的中断，有的是网络的延迟，发生故障时，保数据还是保性能稳定，都可以基于自己的需求来定制。从这一点上来说，丢失数据的概率是有的。绝对不是强一致性的无损复制。
把上面的图放大，其实会有更多的细节，比如ssh的连接检测和数据库的心跳检测(insert_ping)，在整个方案里面要考虑的场景就很多了。对于网络的切换，目前MHA做的主要是保证数据复制关系，如果要深入使用，还是要做更多的定制，比如结合Proxy的方案，使用ZooKeeper的状态检测，使用keepalive或者VIP的网络层面的切换等。
整体来看两种方案，RAC是集中共享，除了存储层面的共享外，网络层面的组播其实也会提高节点间通信的成本，所以RAC对于网络的需求很大，如果存在延迟是很危险的，发生了脑裂就很尴尬了。MySQL MHA的方案是分布式的。支持大批量的环境，节点间通信的成本相对来说要低很多。但是从数据架构的角度来说，因为是复制的数据分布方式，所以对于存储尽管不是共享存储，对于存储的成本还是高于RAC(不是说存储的价格，是存储的数据量大小)。
Oracle Data Guard和MySQL灾备
然后我们来继续说说灾备的部分。我就拿Oracle的DG和MySQL的方案对比。
在灾备的概念中，Oracle DBA习惯叫做主备，即为Primary、Standby，而MySQL更喜欢叫做主从，即为Master、Slave，无论怎么叫，说得都是同一个意思。
首先在Oracle中，数据是基于物理复制(此处说的都是physical standby)，所以对于数据库的状态和角色就很好定位，从库正常状况下是无法读写的。所以在Oracle中角色转换的概念就很清晰，failover和switchover，failover就是故障转义，switchover就是主备切换。在MySQL中failover的概念很好理解，但是switchover相比来说，就会淡化很多。
Oracle因为是基于物理复制，所以一直以来备库要么就是恢复状态(recover)，要么就是只读不应用状态(read_only)，直到11g这个问题才解决，就是大名鼎鼎的ADG(read only with apply)。而在MySQL里面这都不是事儿，备库可以灵活的开关read_only的参数，当然一般是不希望备库写入的,读绝对不是问题，而且还可以扩展着读，做读写分离。
对于Oracle的备库的理解，我认为除了ADG之外，最有亮点的就是闪回数据库了，可能很多Oracle DBA都对于闪回数据库敬而远之，技术的更新很多，好端端的特性放着不用太可惜了，比如搭建DG，分分钟DG Broker搞定，使用手工方式不见得有多高效。
闪回的概念在MySQL里面也有，目前来说，可以根据binlog抽取的数据做到DML的闪回，和Oracle里面的闪回差距还很大。Oracle里面的闪回五花八门，零零总总算下，差不多就有这些。
当然常用、实用的不见得这么多，MySQL的DML还算是原生态，可以根据binlog抽取来恢复，或根据第三方工具辅助，但DDL就是难上加难了，目前MariaDB的DDL闪回就是一个突破，从我的理解来说，应该能够实现一部分的闪回功能，具体的效果我后面测试一下。
所以说闪回是个大宝藏，到底有多好呢，Oracle的备库方案有了快照数据库，就是物理备库可以临时写入，带来的优点就是主库的碎片，在备库是完全一样的。所以在SQL审核方面有着得天独厚的优势，我在线上的很多DDL审核中都做过测试和实际应用，效果很赞，而且11g中的闪回可以在线开在线关，所以一般10g里面我建议要慎重使用，11g有条件下备库端还是推荐的，满足需求就行。当然闪回数据库不是万金油，有个别场景是不支持的，在此就不展开了。
对于灾备来说，数据库的切换是未雨绸缪的事情，那么到底备库切换的检查是否OK呢，Oracle里面有了DG Broker这么一个神器，还在新版本中做了很多不错的选项，比如新版本中有了validate的选项，可以检测主备切换的条件是否满足。下面是DG Broker的命令中多出来的validate命令，效果还是不错的。
此外，从高可用的角度来说，如果在备库存在连接，做switchover时，会话会持续保持，当然会有短暂的卡顿。这也就是特色的会话保持特性。
Preserving Active Data Guard Application Connections
当然在MySQL里面就不可理解了，切换别说会话保持，卡顿的影响都微乎其微。因为Oracle基于物理复制的方式，物理一致性使得复制扩展性很难，当然也不是说完全不能实现，比如cascade standby，可以级联复制，到了12c改进一版，就是Far Sync，号称是零数据丢失，对于跨区域的数据中心来说，会把延迟降到最低。
如果从技术架构的角度来看，部署的分布图类似下面的形式，中间有远距离的数据传输，可以通过中间的节点来转换，中间这个节点很特别，是不存数据的，只是保持一个内存结构，同步数据。
还有就是延迟，我测试过DG的延迟，和MySQL在基本相似的压力情况下，Oracle基本上控制在0.1秒左右，MySQL的复制就会有一些延迟的放大。
所以总体看下来，Oracle的方案是一种很专业的解决方案，工具全，架构相对复杂，数据同步是强一致性。所以在涉及交易的业务中对它更加偏爱。
再来看看MySQL方向的改进。我们不比单机性能和延迟了，因为这个确实是有差距，而且硬拼也没有太大的意义，我们从整体架构角度来考虑，这些又是Oracle难以实现的地方。
首先说下主从复制，MySQL是典型的逻辑复制，主库端可以承载大批量的并发，但是性能瓶颈很明显，主库的并发最后落到文件上还是串行的，抛开日志传输进程的开销，最大的瓶颈就在于SQL_Thread的应用延迟。就好比中午大家出去吃饭，前台可以并发点很多的菜品，但后台的厨师就好比是SQL_Thread，他得一道菜一道菜做啊。怎么能做得更快呢?比如你叫了5分盖饭，他可以一次性炒出来，这样就能够大大提高效率，所以前台的小姑娘也会建议你和其他人点一样的菜，原因就一个字——快。这用在并行复制上就是类似的道理。MySQL 5.6没法做到细粒度的并行复制，只能在库级别，而在MySQL 5.7中可以做到表级别更细粒度的，这个改进就很明显了。
所以延迟的问题能够解决，后续的扩展就容易多了，MySQL的扩展甚至可以做到指数级的扩展方式，如果允许一些低延时，大量的读请求就可以逐步分解。所以一主多从的架构方式也是见怪不怪。
值得一提的是MHA的一主多从架构中，如果多个从库存在延迟，在切换的时候MHA会补齐差异的日志，这是MHA的一大亮点。
而MySQL的级联复制就更纯粹了，和Oracle相比的最大优势就是一个数据库可以既是主库也可以同时是从库，起到承上启下的作用。
这种扩展方式简直是酸爽，在一些跨数据中心的场景，允许一定延迟的情况下还是有用武之地。比如你需要从北美读数据，可以从北美推送数据库到香港或者新加坡，再推送到北京。有了这种方式就很容易扩展。当然在实时交易中还是存在一些瓶颈和缺陷。
展望和后续补充
如果抛开具体的数据库，整体来说数据量和业务量到达一定程度都会碰到一系列的问题。这些都是痛点也是难点，常见的问题如下：
- 单台服务器无法承载已有的压力
- 数据库单表容量越来越大
- 大量的读写需求无法平衡
- 资源如果扩容，应用改动较大
- 资源的负载没法拆分，或者不易拆分
这时就需要扩展，就需要匹配的解决方案，比如中间件的方案，有的解决了一些通用的问题，有些侧重于某一方面。比如需要考虑sharding来分片，读写分离来做分担读写压力，前端海量访问可以通过大量的水平扩展来分担。
从这个角度来说，MySQL是以架构和规模取胜，通过业务拆分和架构拆分能够实现线性扩展。而Oracle的扩展性虽然没有那么好，但从架构和业务层面来说也能做，这个后续有机会再细细说一说，可以拟一篇分布式方面的文章。
小结
简单总结一下，高可用的方案选择很多，各家有各家的需求，能定制的定制，能开源的开源。大道至简，只要满足了需求，系统稳定不背锅，那就是最好的方案。
