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問題闡述

Mysql Galera集群是迄今OpenStack服務***的Mysql部署方案，它基于Mysql/InnoDB，我的OpenStack部署方式從原來的主從復制轉換到Galera的多主模式。

Galera雖然有很多好處，如任何時刻任何節點都可讀可寫，無復制延遲，同步復制，行級復制，但是Galera存在一個問題，也可以說是在實現 真正的多主可寫上的折衷權衡，也就是這個問題導致在代碼的數據庫層的操作需要棄用寫鎖，下面我說一下這個問題。

這個問題是Mysql Galera集群不支持跨節點對表加鎖，也就是當OpenStack一個組件有兩個會話分布在兩個Mysql節點上同時寫入一條數據，其中一個會話會遇到 死鎖的情況，也就是得到deadlock的錯誤，并且該情況在高并發的時候發生概率很高，在社區Nova，Neutron該情況的報告有很多。

這個行為其實是Galera預期的結果，它是由樂觀鎖并發控制機制引起的，當發生多個事務進行寫操作的時候，樂觀鎖機制假設所有的修改都能 沒有沖突地完成。如果兩個事務同時修改同一個數據，先commit的事務會成功，另一個會被拒絕，并重新開始運行整個事務。 在事務發生的起始節點，它可以獲取到所有它需要的鎖，但是它不知道其他節點的情況，所以它采用樂觀鎖機制把事務(在Galera中叫writes et)廣播到所有其他節點上，看在其他節點上是否能提交成功。這個writeset會在每個節點上進行驗證測試，來決定該writeset是否被接受， 如果檢驗失敗，這個writeset就會被拋棄，然后最開始的事務也會被回滾;如果檢驗成功，事務就被提交，writeset也被應用到其他節點上。 這個過程如下圖所示:

在Python的SQLAlchemy庫中，有一個“with_lockmode(‘update’)”語句，這個代表SQL語句中的“SELECT … FOR UPDATE”，在我參與過的計費項目和社區的一些項目的代碼中有大量的該結構，由于寫鎖不能在集群中同步，所以這個語句在Mysql集群中就沒有得到它應有的效果，也就是在語義上有問題，但是***Galera會通過報deadlock錯誤，只讓一個commit成功，來保證Mysql集群的ACID性。

一些解決方法

• 把請求發往一個節點，這個在HAProxy中就可以配置，只設定一個節點為master，其余節點為backup，HAProxy會在master失效的時候 自動切換到某一個backup上，這個也是很多解決方案目前使用的方法，HAProxy配置如下:

server xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx:3306 check 
 
server xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx:3306 check backup 
 
server xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx:3306 check backup  

• 對OpenStack的所有Mysql操作做讀寫分離，寫操作只在master節點上，讀操作在所有節點上做負載均衡。OpenStack沒有原生支持，但 是有一個開源軟件可以使用，maxscale。

***解決方法

上面的解決方法只是一些workaround，目前情況下最***的解決方法是使用lock-free的方法來對數據庫進行操作，也就是無鎖的方式，這就 需要對代碼進行修改，現在Nova，Neutron，Gnocchi等項目已經對其進行了修改。

首先得有一個retry機制，也就是讓操作執行在一個循環中，一旦捕獲到deadlock的error就將操作重新進行，這個在OpenStack的oslo.db中已 經提供了相應的方法叫wrap_db_retry，是一個Python裝飾器，使用方法如下:

from oslo_db import api as oslo_db_api 
 
@oslo_db_api.wrap_db_retry(max_retries=5, retry_on_deadlock=True, 
 
retry_on_request=True) 
 
def db_operations(): 
 
...  

然后在這個循環之中我們使用叫做”Compare And Swap(CAS)”的無鎖方法來完成update操作，CAS是***在CPU中使用的，CAS說白了就是先比較，再修改，在進行UPDATE操作之前，我們先SELEC T出來一些數據，我們叫做期望數據，在UPDATE的時候要去比對這些期望數據，如果期望數據有變化，說明有另一個會話對該行進行了修改， 那么我們就不能繼續進行修改操作了，只能報錯，然后retry;如果沒變化，我們就可以將修改操作執行下去。該行為體現在SQL語句中就是在 UPDATE的時候加上WHERE語句，如”UPDATE … WHERE …”。

給出一個計費項目中修改用戶等級的DB操作源碼:

@oslo_db_api.wrap_db_retry(max_retries=5, retry_on_deadlock=True, 
                       retry_on_request=True) 
def change_account_level(self, context, user_id, level, project_id=None): 
session = get_session() 
with session.begin(): 
# 在會話剛開始的時候，需要先SELECT出來該account的數據，也就是期望數據 account = session.query(sa_models.Account).\ 
        filter_by(user_id=user_id).\ 
        one()] 
# 在執行UPDATE操作的時候需要比對期望數據，user_id和level，如果它們變化了，那么rows_update就會被賦值為0 ,就會走入retry的邏輯 
    params = {'level': level} 
    rows_update = session.query(sa_models.Account).\ 
        filter_by(user_id=user_id).\ 
        filter_by(level=account.level).\ 
        update(params, synchronize_session='evaluate') 
# 修改失敗，報出RetryRequest的錯誤，使上面的裝飾器抓獲該錯誤，然后重新運行邏輯 if not rows_update: 
        LOG.debug('The row was updated in a concurrent transaction, ' 
                  'we will fetch another one') 
        raise db_exc.RetryRequest(exception.AccountLevelUpdateFailed()) 
return self._row_to_db_account_model(account)  

數據的一致性問題

該問題在OpenStack郵件列表中有說過，雖然Galera是生成同步的，也就是寫入數據同步到整個集群非常快，用時非常短，但既然是分布式系 統，本質上還是需要一些時間的，尤其是在負載很大的時候，同步不及時會很嚴重。

所以Galera只是虛擬同步，不是直接同步，也就是會存在一些gap時間段，無法讀到寫入的數據，Galera提供了一個配置項，叫做wsrep_sync_ wait，它的默認值是0，如果賦值為1，就能夠保證讀寫的一致性，但是會帶來延遲問題。