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Flask Mysql分布式设计

code • 2022-5-5 • java • 阅读 47

Flask Mysql分布式设计,第1张

Mysql分布式设计

作用

  • 对数据备份, 实现高可用 HA (主要)
  • 通过读写分离, 提高吞吐量, 实现高性能

原理

  • Mysql的复制 是一个异步的复制过程
  • 过程本质为 Slave 从 Master 端获取 Binary Log, 然后再在自己身上完全顺序的执行日志中所记录的各种 *** 作
  • MySQL 复制的基本过程如下:
    1）Slave 上面的 IO 线程连接上 Master， 并请求从指定日志文件的指定位置之后的日志内容;
    2）Master 接收到来自 Slave 的 IO 线程的请求后， 通过负责复制的IO线程 根据请求信息读取日志信息，返回给 Slave 端的 IO 线程。
    3）Slave 的 IO 线程接收到信息后，将接收到的日志内容依次写入到 Slave 端的 Relay Log文件
    4)Slave 的 SQL 线程检测到 Relay Log 中新增加了内容后，会马上解析该文件中的内容, 并在自身执行这些 原始SQL语句。

注：
I/O thread从Binary log中读取到的数据并不是读一条执行一条而是先写入到Relay log中，否则效率会很慢

常用架构

主从架构

  • 性能
    一主多从, 读写分离, 提高吞吐量
  • 可用性
    主库单点, 一旦挂了, 无法写入
    从库高可用

主备架构

  • 性能
    单库读写, 性能一般
  • 可用性
    高可用, 一旦主库挂了, 就启用备库
  • 这种方案被阿里云、美团等企业广泛使用

主备架构搭建除了配置双主同步, 还需要搭配第三方故障转移/高可用方案, 属于DBA和运维专业领域

MySQL + Keepalived 双主热备高可用 *** 作记录
我们通常说的双机热备是指两台机器都在运行，但并不是两台机器都同时在提供服务。当提供服务的一台出现故障的时候，另外一台会马上自动接管并且提供服务，而且切换的时间非常短。MySQL双主复制，即互为Master-Slave(只有一个Master提供写 *** 作)，可以实现数据库服务器的热备，但是一个Master宕机后不能实现动态切换。使用Keepalived，可以通过虚拟IP，实现双主对外的统一接口以及自动检查、失败切换机制，从而实现MySQL数据库的高可用方案

1）先实施Master->Slave的主主同步。主主是数据双向同步，主从是数据单向同步。一般情况下，主库宕机后，需要手动将连接切换到从库上。（但是用keepalived就可以自动切换）
2）再结合Keepalived的使用，通过VIP实现Mysql双主对外连接的统一接口。即客户端通过Vip连接数据库；当其中一台宕机后，VIP会漂移到另一台上，这个过程对于客户端的数据连接来说几乎无感觉，从而实现高可用。


如果我们基于代码层面而不考虑去安装部署keepalive，只需要在配置访问数据库地址时设置为VIP虚拟IP即可

问题: 既然主备互为备份, 为什么不采用双主方案, 提供两台主进行负载均衡?

  • 原因是为了避免数据的冲突，防止造成数据的不一致性。 虽然在两边执行的修改有先后顺序，但由于 Replication 是异步的实现机制，同样可能会导致 晚做的修改被早做的修改所覆盖

  • 不仅B库数据错误, 且A&B库数据不一致

高可用复合架构

  • 性能
    读写分离, 提高吞吐量
  • 可用性
    高可用, 一旦主库挂了, 就启用备库


读写分离
  • sqlalchemy 并没有像 django-orm 一样内置完善的读写分离方案, 但是提供了可以自定义的接口: 官方参考文档, 我们可以借此对 flask-sqlalchemy 进行二次开发, 实现读写分离
engines = {
    'leader':create_engine("sqlite:///leader.db"),
    'other':create_engine("sqlite:///other.db"),
    'follower1':create_engine("sqlite:///follower1.db"),
    'follower2':create_engine("sqlite:///follower2.db"),
}

from sqlalchemy.sql import Update, Delete
from sqlalchemy.orm import Session, sessionmaker
import random

class RoutingSession(Session):
    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
    	#如果是我指定的某个模型类(比如User),就调用这个other这个库
        if mapper and issubclass(mapper.class_, MyOtherClass):
            return engines['other']
           # 如果是增删改就调用leader这个库
        elif self._flushing or isinstance(clause, (Update, Delete)):
            return engines['leader']
        else:
        	# 都不是的话就随机选择一个从库
            return engines[
                random.choice(['follower1','follower2'])
            ]

# 通过class_ 这个属性指定自定义的session类
Session = sessionmaker(class_=RoutingSession)

基本实现思路:
实现自定义的 session类, 继承 SignallingSession类

  • 重写 get_bind方法, 根据读写需求选择对应的数据库地址

实现自定义的 SQLAlchemy类, 继承 SQLAlchemy类

  • 重写 create_session方法, 在内部使用自定义的 Session类

import random
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy, SignallingSession, get_state
from sqlalchemy import orm
from sqlalchemy.sql.dml import UpdateBase

app = Flask(__name__)

# 设置单个数据库URI (用于建表)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@192.168.105.140:3306/test31'

# 设置多个数据库的URI (用于数据 *** 作)
app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = {
    'master': 'mysql://root:mysql@192.168.105.140:3306/test31',
    'slave1': 'mysql://root:mysql@192.168.105.140:8306/test31',
    'slave2': 'mysql://root:mysql@192.168.105.140:3306/test31'
}

# 其他配置
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True


# 1. 自定义Session类, 继承SignallingSession, 并重写get_bind方法
class RoutingSession(SignallingSession):
    def __init__(self, db, autocommit=False, autoflush=True, **options):
    	# 先完成父类方法的默认 *** 作
        super(RoutingSession, self).__init__(db, autocommit, autoflush, **options)
        # 每个Session(请求), 随机一次从库，可以保证每次请求中查询时会使用同一个从库，提高效率并且减少数据不一致的错误现象
        self.slave = random.choice(['slave1', 'slave2'])

    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
        """每次数据库 *** 作(增删改查及事务 *** 作)都会调用该方法, 来获取对应的数据库引擎(访问的数据库)"""

        state = get_state(self.app)

        if mapper is not None:  # 如果该 *** 作中涉及的模型类和数据表建立了映射
            try:
                # SA >= 1.3
                persist_selectable = mapper.persist_selectable
            except AttributeError:
                # SA < 1.3
                persist_selectable = mapper.mapped_table

            info = getattr(persist_selectable, 'info', {})
            bind_key = info.get('bind_key')  # 查询模型类是否指定了访问的数据库

            if bind_key is not None:  # 如果该模型类已指定数据库, 使用指定的数据库
                return state.db.get_engine(self.app, bind=bind_key)

        if self._flushing or isinstance(clause, UpdateBase):  # 如果模型类未指定数据库, 判断是否为写 *** 作 该属性为True
            print('写 *** 作')
            return state.db.get_engine(self.app, bind='master')
        else:

            print('读 *** 作: ', self.slave)
            return state.db.get_engine(self.app, bind=self.slave)


# 2. 自定义SQLALchemy类, 重写create_session方法
class RoutingSQLAlchemy(SQLAlchemy):
    def create_session(self, options):
        return orm.sessionmaker(class_=RoutingSession, db=self, **options)


# 创建组件对象
db = RoutingSQLAlchemy(app)


# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'
    # __bind_key__ = 'master'  # 指定模型访问的数据库
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column('username', db.String(20), unique=True)
    age = db.Column(db.Integer, default=0, index=True)


@app.route('/')
def index():
    """增加数据"""

    print('---读-----------')

    users = User.query.all()
    for user in users:
        print(user.id, user.name, user.age)

    # print('---写-----------')
    #
    # user1 = User(name='zs', age=20)
    # db.session.add(user1)
    # db.session.commit()

    print('---读-----------')

    users = User.query.all()
    for user in users:
        print(user.id, user.name, user.age)

    return "index"


if __name__ == '__main__':
    # 重置所有继承自db.Model的表
    # 如果模型类没有设置__bind_ky__属性(指定对应的数据库), 则DDL *** 作 根据SQLALCHEMY_DATABASE_URI 指定的数据库进行处理
    db.drop_all()
    db.create_all()
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

项目集成

  • 将工具包routing_db 导入 common/models中 , 其中的 routing_sqlalchemy.py文件实现了读写分离
# routing_db/routing_sqlalchemy.py

import random
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy, SignallingSession, get_state
from sqlalchemy import orm
from sqlalchemy.sql.dml import UpdateBase


# 设置多个数据库的URI (用于数据 *** 作)
# app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = {
#     'master': 'mysql://root:mysql@192.168.105.134:3306/test31',
#     'slave1': 'mysql://root:mysql@192.168.105.134:8306/test31',
#     'slave2': 'mysql://root:mysql@192.168.105.134:3306/test31'
# }


class RoutingSession(SignallingSession):
    """自定义Session类, 继承SignallingSession"""

    def __init__(self, db, autocommit=False, autoflush=True, **options):
        super(RoutingSession, self).__init__(db, autocommit, autoflush, **options)
        # 每个Session(请求), 随机一次从库, 避免每个请求访问多个从库影响性能
        self.slave = random.choice(['slave1', 'slave2'])

    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
        """每次数据库 *** 作(增删改查及事务 *** 作)都会调用该方法, 来获取对应的数据库引擎(访问的数据库)"""

        state = get_state(self.app)

        if mapper is not None:  # 如果该 *** 作中涉及的模型类和数据表建立了映射
            try:
                # SA >= 1.3
                persist_selectable = mapper.persist_selectable
            except AttributeError:
                # SA < 1.3
                persist_selectable = mapper.mapped_table

            info = getattr(persist_selectable, 'info', {})
            bind_key = info.get('bind_key')  # 查询模型类是否指定了访问的数据库

            if bind_key is not None:  # 如果该模型类已指定数据库, 使用指定的数据库
                return state.db.get_engine(self.app, bind=bind_key)

        if self._flushing or isinstance(clause, UpdateBase):  # 如果模型类未指定数据库, 判断是否为写 *** 作
            print('写 *** 作')
            return state.db.get_engine(self.app, bind='master')
        else:

            print('读 *** 作: ', self.slave)
            return state.db.get_engine(self.app, bind=self.slave)


class RoutingSQLAlchemy(SQLAlchemy):
    """自定义SQLALchemy类"""
    def create_session(self, options):
        """重写create_session方法: 使用自定义Session类"""
        return orm.sessionmaker(class_=RoutingSession, db=self, **options)
  • 在 app/settings/config.py文件中 设置主从数据库的URI地址
# app/settings/config.py

class DefaultConfig:
    """默认配置"""

    ...

    SQLALCHEMY_BINDS = {  # 主从数据库的URI
        "master": 'mysql://root:mysql@192.168.105.140:3306/hm_topnews',
        "slave1": 'mysql://root:mysql@192.168.105.140:3306/hm_topnews',
        "slave2": 'mysql://root:mysql@192.168.105.140:8306/hm_topnews'
    }

    ...
  • 在 app/init.py文件 中使用自定义SQLAlchemy类
# app/__init__.py

...

# from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# db = SQLAlchemy()


from models.routing_db.routing_sqlalchemy import RoutingSQLAlchemy

# mysql数据库 *** 作对象
db = RoutingSQLAlchemy()

...

优化
修改前

class LoginResource(Resource):
    """注册登录"""
    def post(self):
        # 获取参数
        parser = RequestParser()
        parser.add_argument('mobile', required=True, location='json', type=mobile_type)
        parser.add_argument('code', required=True, location='json', type=regex(r'^\d{6}$'))
        args = parser.parse_args()
        mobile = args.mobile
        code = args.code

        # 校验短信验证码
        key = 'app:code:{}'.format(mobile)
        real_code = redis_client.get(key)

        if not real_code or real_code != code:
            return {'message': 'Invalid Code', 'data': None}, 400

        # 删除验证码
        # redis_client.delete(key)

        # 校验成功, 查询数据库
        user = User.query.options(load_only(User.id)).filter(User.mobile == mobile).first()

        if user:  # 如果有, 取出用户id, 更新最后登录时间
             user.last_login = datetime.now()

        else:  # 如果没有, 创建新用户
            user = User(mobile=mobile, name=mobile, last_login=datetime.now())
            db.session.add(user)
		#这里commit之后事务就关闭了，那下面返回的user.id就得重新查(意思是这里会查两边)，但是如果提前保存这个userid就可以
        db.session.commit()

        # 生成jwt   （这里会重新查一边）
        token = generate_jwt({'userid': user.id},
                             expiry=datetime.utcnow() + timedelta(days=current_app.config['JWT_EXPIRE_DAYS']))

        # 返回结果
        return {'token': token}, 201

修改后

class LoginResource(Resource):
    """注册登录"""
    def post(self):
        # 获取参数
        parser = RequestParser()
        parser.add_argument('mobile', required=True, location='json', type=mobile_type)
        parser.add_argument('code', required=True, location='json', type=regex(r'^\d{6}$'))
        args = parser.parse_args()
        mobile = args.mobile
        code = args.code

        # 校验短信验证码
        key = 'app:code:{}'.format(mobile)
        real_code = redis_client.get(key)

        if not real_code or real_code != code:
            return {'message': 'Invalid Code', 'data': None}, 400

        # 删除验证码
        # redis_client.delete(key)

        # 校验成功, 查询数据库
        user = User.query.options(load_only(User.id)).filter(User.mobile == mobile).first()

        if user:  # 如果有, 取出用户id, 更新最后登录时间
             user.last_login = datetime.now()

        else:  # 如果没有, 创建新用户
            user = User(mobile=mobile, name=mobile, last_login=datetime.now())
            db.session.add(user)
            db.session.flush()
        userid = user.id

        db.session.commit()
        # 生成jwt
        token = generate_jwt({'userid': userid},
                             expiry=datetime.utcnow() + timedelta(days=current_app.config['JWT_EXPIRE_DAYS']))

        # 返回结果
        return {'token': token}, 201

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/788318.html

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