文档介绍：MySQL高可用集群
MySQL架构演变
MySQL-MMM
Atlas
MySQL架构演变
1> 简单网站架构
2> 垂直拆分
3> 主从架构
4> 水平拆分
简单网MySQL高可用集群
MySQL架构演变
MySQL-MMM
Atlas
MySQL架构演变
1> 简单网站架构
2> 垂直拆分
3> 主从架构
4> 水平拆分
简单网站架构
一个简单的小型网站或者应用背后的架构可以非常简单, 数据存储只需要一个mysql instance就能满足数据读取和写入需求，处于这个时间段的网站，一般会把所有的信息存到一个database instance里面。
APP
DAL
MySQL
Instance
，数据存储的瓶颈：
一个机器放不下时。
（B+ Tree）一个机器的内存放不下时。
(读写混合)一个实例不能承受。
只有当以上3件事情任何一件或多件满足时，我们才需要考虑
往下一级演变。 从此我们可以看出，事实上对于很多小公司小
应用，这种架构已经足够满足他们的需求了。
垂直拆分
遇到瓶颈时，首先最简便的拆分方法就是垂直拆分，何谓垂直？就是从业务角度来看，将关联性不强的数据拆分到不同的instance上，从而达到消除瓶颈的目标。以图中的为例，将用户信息数据，和业务数据拆分到不同的三个实例上。对于重复读类型比较多的场景，我们还可以加一层cache，来减少对DB的压力。
APP
Cache
DAL
MySQL
Instance
MySQL
Instance
MySQL
Instance
userinfo1
userinfo2
userinfo
，数据存储的瓶颈:
遇到瓶颈时可以考虑往本文更高V版本升级,
若是读请求导致达到性能瓶颈可以考虑往
,。
主从架构
，通过给Instance挂数据实时备份的思路来迁移读取的压力，在Mysql的场景下就是通过主从结构，主库抗写压力，通过从库来分担读压力，对于写少读多的应用，。
APP
Cache
DAL
M
S
S
userinfo write
userinfo read
userinfo read
，数据存储的瓶颈是什么？
水平拆分
，都可以通过水平拆
分来解决，水平拆分和垂直拆分有较大区别，垂直
拆分拆完的结果，在一个实例上是拥有全量数据的，而水平拆分之后，任何实例都只有全量的1/n的数据
，以下图userinfo的拆分为例，将userinfo拆分为2
个cluster，每个cluster持有总量的1/2数据，2个
cluster数据的总和等于一份完整数据（注：这里不
再叫单个实例 而是叫一个cluster 代表包含主从的一个小mysql集群）
APP
Cache
DAL
M
S
S
mysql cluster
M
S
S
mysql cluster
Mysql-mmm
1>Mysql-mmm简介
2>mysql-mmm组成与原理
3>mysql-mmm架构介绍
Atlas
1>atlas简介
2>atlas主要功能
3>atlas架构介绍
Mysql-mmm简介
MMM(Master-Master replication manager for Mysql)是
一套灵活的脚本程序，用来对mysql replication进行监控和
故障迁移，并能管理mysql Master-Master 复制的配置(同一
时间只有一个节点是可写的)。附带的工具套件可以实现多个
slaves的read负载均衡，因此你可以使用这个工具移除一组
服务器中复制延迟较高的服务器的虚拟IP，它还可以备份数
据，两节点之间再同步等等。
mysql-mmm组成与原理
Mysql-mmm的管理功能主要通过三个脚本来实现
1>mmm_mond
监控进程，负责所有的监控工作，决定和处理所有节点角色活动 。此脚本需要在监管机上运行。
2>mmm_agentd
运行在每个mysql服务器上的代理进程，完成监控的探针工作和执行简单的远端服务设置 。此脚本需要在被监管机上运行。
3>mmm_control
一