Участник:Rain/Заметки/Onyx: различия между версиями
Rain (обсуждение | вклад) м (→Memcached) |
Rain (обсуждение | вклад) (тестирование memcached) |
||
Строка 85: | Строка 85: | ||
* Redis. Проблемы с репликацией те же, что и в первом пункте, в остальном вроде как является более быстрой альтернативой memcached (что пока не требуется). | * Redis. Проблемы с репликацией те же, что и в первом пункте, в остальном вроде как является более быстрой альтернативой memcached (что пока не требуется). | ||
* Использовать средства приложения: Богдан говорит, что приложение при легкой правке кода может принимать массив серверов, при этом можно указывать их вес (т.е., для 127.0.0.1 указать максимальный приоритет, для других узлов - меньший). | * Использовать средства приложения: Богдан говорит, что приложение при легкой правке кода может принимать массив серверов, при этом можно указывать их вес (т.е., для 127.0.0.1 указать максимальный приоритет, для других узлов - меньший). | ||
==== Тест латентности сети ==== | |||
Провел небольшой тест на латентность сети при работе с мелкими данными в кэше. | |||
Скрипт: | |||
---- | |||
<source lang=php> | |||
<?php | |||
$m = new Memcached(); | |||
$m->addServer("$argv[1]", "$argv[2]"); | |||
for ($i = '1'; $i <= "$argv[3]"; $i++) { | |||
$m->set("$i", "rand()"); | |||
} | |||
?> | |||
</source> | |||
Было сделано 4 тестирования - скрипт на локалхосте + memcached на локалхосте, скрипт на локалхосте + memcached на машине в локальной сети и для обеих вариантов скрипт и memcached менялись местами. Линк 100 Мбит (Реально сервер подключен к гигабитному свичу, но десктоп - к 100 Мбит. При случае протестирую на полностью гигабитной сети). Результаты повторяемые: | |||
Тест на десктопе: | |||
Все локально: | |||
<pre> | |||
rain@debian:~$ time php /tmp/phpset.php localhost 22122 1000000 | |||
real 0m28.818s | |||
user 0m7.656s | |||
sys 0m6.068s | |||
</pre> | |||
Memcached на другой машине в сети: | |||
<pre> | |||
rain@debian:~$ time php /tmp/phpset.php 10.0.2.2 22122 1000000 | |||
real 1m58.699s | |||
user 0m7.284s | |||
sys 0m5.788s | |||
</pre> | |||
Тест на удаленной машине: | |||
Все локально: | |||
<pre> | |||
rain@developer:~$ time php /tmp/file.php 10.0.2.2 22122 1000000 | |||
real 0m34.526s | |||
user 0m6.844s | |||
sys 0m12.541s | |||
</pre> | |||
Memcached на другой машине в сети: | |||
<pre> | |||
rain@developer:~$ time php /tmp/file.php 10.0.2.19 22122 1000000 | |||
real 2m0.241s | |||
user 0m12.253s | |||
sys 0m15.245s | |||
</pre> | |||
---- | |||
==== Ссылки ==== | ==== Ссылки ==== |
Версия 09:48, 28 февраля 2012
Заметки по серверам для carid.com:
Что хотелось бы сделать
Кодировки MySQL
Навести порядок с кодировками базы. Сейчас в настройках на большинстве серверов указан (а местами не указан, а просто используется старое дефолтное значение) latin1. При этом в коде явно указывается использовать юникод через
SET NAMES 'utf8'
(иначе бы не получалось сохранять всякие там "®" и прочие юникодные символы) - хотя кое-где стоит
SET NAMES 'latin1'
(но такие места не должны вызвать проблем, в дальнейшем их можно поправить). Т.е., реально настройки указываются одни, база в свойствах таблиц указывает latin1, а реально данные хранятся другие; как следствие - имеем проблемы при работе с дампами.
По-идее, в настройках сервера можно сходу указать правильные параметры подключения - это не должно сломать текущую логику работы (нужна проверка на тестовом сервере); кодировка все равно задается через set names (но не уверен, что именно происходит при репликации и в чем (и какими настройками это регулируется) там передаются данные). Для перехода на правильные настройки можно использовать следующий алгоритм:
- Прописать правильные настройки на Master-сервере
- Перевести slave-алиасы на мастер-сервер
- STOP SLAVE; на слейв-сервере
- Одновременно перезапускаем Master-сервер
- Заливаем дамп напрямую с Slave-сервера на Master-сервер, заменяя в потоке charset в дампе на юникодный и проверив, что льется юникодный поток.
- Снимаем уже правильный дамп с Master-сервера
- Настраиваем Slave-сервера на работу с юникодом
- Восстанавливаем работу Slave'ов
- Переключаем slave сайта на восстановленные слейвы.
По-идее, основная часть работы (и downtime сайта) займет время однопоточной заливки дампа (т.е., минут 30). Как вариант - написать скрипт, который будет дампить и заливать базы впараллель, тогда downtime уменьшится минут до 10.
InnoDB
Перевод базы на InnoDB. Считаю, что это решит нашу текущую проблему с локами базы при смешной нагрузке (как в случае с мастером, когда маленький апдейт лочит все остальные select'ы и они отжирают все доступные подключения - пример такой ситуации у меня есть; так и в случае со слейвом, когда пришедший репликационный запрос лочит вычитку - а в этот момент, например, какой-то скрипт активно использует сервер - в итоге все надолго умирает и идет отставание репликации - по-идее, благодаря версионности InnoDB репликация должна проходить проще. Можно достаточно легко проверить, переведя какой-то слейв на InnoDB и запустив на нем тяжелый скрипт, делающий много вычитки). На данный момент сменить тип движка нельзя для следующих таблиц:
Используется FULLTEXT: xcart_categories_index xcart_extra_field_values xcart_make_model xcart_order_details xcart_order_messages xcart_products xcart_users_map Ошибка при конвертации: "ERROR 1075 (42000) at line 1: Incorrect table definition; there can be only one auto column and it must be defined as a key" в xcart_counters
- с ошибкой разобраться, для остальных таблиц потенциально можно вынести поиск в отдельную маленькую таблицу, оставив ее в MyISAM (требует правки кода, так что в крайнем случае можно оставить их как есть - все же лучше иметь 8 лочащихся таблиц, чем 300).
Само по себе изменение остальных таблиц должно пройти гладко; на время конвертации можно переключить Slave-сервера на мастер (т.к. мастер мощный, а слейв могут долго работать с таблицей; как следствие - отставание репликации). Помимо ликвидации табличных локов, это позволит держать всю базу в оперативной памяти, т.е., будет не особо важно, насколько быстрый диск (остальные параметры на тему сброса данных на диск можно потюнить).
Момент, необходимый для рассмотрения - держать ли все таблицы в одном ibdata-файле или нет. С одной стороны работа с таблицами, разделенными по файлам проще (нагляднее, проще для восстановления, наглядно видно занимаемое и свободное место, можно мигрировать с диска на диск на ходу (а надо ли, если замена диска все равно подразумевает отключение сервера?) и т.п.), с другой - в случае использования одного файла можно указать в качестве файла полностью FIO Drive - без таблицы разделов (привет выравниванию) и без файловой системы (привет фрагментации).
До этого момента рассматривать варианты, вроде перехода на MySQL-кластер или Percona-сервер - бред, так как первое, фактически - мультимастер-сервер с синхронной репликацией (и не самым хорошим движком), второе хорошо прежде всего XtraDB (который модифицированный InnoDB - т.е., опять-таки упираемся в переход на InnoDB).
После решения проблем подобных миграций при недостатке производительности (но не ранее) можно рассматривать переход на другие базы (на случай, если векторы развития MySQL и остальных баз не изменится) - на данный момент это MariaDB+XtraDB или Percona Server.
Про Foreign Key к Богдану - момент не понял, ведь если его явно не задавать, то возможностью можно просто не пользоваться и проблем это не вызовет.
Оптимизация использования MySQL-серверов, отказоустойчивость
Потенциально можно раскидывать запросы чтения с основного сайта с Master на Slave-сервер для разгрузки мастер-сервера. Подобные оптимизации можно делать только после ликвидации локов (что даст ускорение репликации и большую синхронность между серверами; как следствие - более корректную вычитку данных приложением).
Варианты реализации:
- На уровне приложения. Объявить новую переменную с подключением к слейву, подключения на вычитку данных цеплять на эту переменную. Требует правки кода и знания того, как работает сайт, поэтому пока труднореализуемо.
- Как подпункт: в дальнейшем в таком варианте можно сделать, например, балансировку на уровне DNS'a - объявить для алиаса несколько IP-адресов и он в round robin-режиме будет отдавать разные сервера.
- На уровне подключений:
- mysql-proxy. Без наведения порядка с кодировками не взлетит, так как раскидывает подключения на уровне запросов (т.е., set names может уйти на один сервер, а запрос - на другой и получим кашу. Как вариант - жестко задать настройки (пусть и неправильные), чтобы на любой коннект принудительно устанавливалась нужная кодировка (т.е., set names в конфиге сервера) - должно помочь, но требует проверки). Прост в настройке, может раскидывать запросы на запись и чтения по разным серверам (в т.ч. несколько серверов чтения)
- haproxy. Рулит подключениями на уровне TCP-соединений. Более навороченный вариант, требует больше настройки.
Еще оптимизация - сделать Master-Master-репликацию. Тут есть 2 момента:
- Можно вынести админку, с которой работают импортеры/апдейтеры и прочие отделы на другой мастер-сервер при условии малого пересечения таблиц, в которые пишет админка и сайт (подразумевается, например, что посетитель не пишет в таблицу с перечнем товаров, в которую пишет сотрудник и т.п. Как подвариант - пересекающиеся таблицы писать только на один сервер для исключения ситуации split brain'a)
- HA-кластер. Умирает один мастер - переключаемся каким-то средством балансировки на другой (через haproxy/mysql-proxy/heartbeat и т.п.). Пока второй мастер живой - используется для админки (1-й пункт) или как слейв. Плюс как слейв можно завести 3-й сервер (освободившийся от memcached, например).
Memcached
Убрать единый сервер Memcached и создать собственный Memcached на каждом веб-сервере. Плюсы:
- Убираем единую точку отказа
- Убираем оверхед при перегонке мелких данных по сети.
- Не держим лишний мощный, но практически не используемый сервер
Недостаток такого варианта - выделение памяти на каждом сервере. На деле из 36 Гб на веб-серверах используется 2-3 Гб. Memcached за долгое время набрал данных лишь на 8 Гб (на данный момент - 13), из них многое - из-за постоянных тестов. Эффективность кэша на момент 8 Гб - порядка 80 процентов, что мало. Итого, если выделить даже по 16 Гб под memcached на каждом сервере - этого с головой хватит и для нужд веб-сервера, и для memcached. По процессору - даже единый memcached практически не нагружает процессор (нагрузка на уровне пары процентов для одного ядра сервера). При разделении нагрузка на каждый отдельный memcached уменьшится до 3 раз на текущий момент. Когда начнем упираться в процессор на веб-сервере - наличие на нем memcached будет далеко не самой большой проблемой (иначе говоря, мы скорее заведем новый сервер впараллель к трем существующим, чем упремся в процессор).
Варианты реализации:
- Репликация данных: не затрагивает приложение, но repcached на данный момент умеет работать только в режиме master<->master или мастер с несколькими слейвами (кстати, пробовал репликацию цепочкой - не взлетело, да и не является отказоустойчивой). Для наших трех серверов не подходит. Из того, что протестировал между двумя серверами - плюс в том, что при восстановлении сервера реплицируются все данные, т.е., снова разогревать кэш не придется.
- Redis. Проблемы с репликацией те же, что и в первом пункте, в остальном вроде как является более быстрой альтернативой memcached (что пока не требуется).
- Использовать средства приложения: Богдан говорит, что приложение при легкой правке кода может принимать массив серверов, при этом можно указывать их вес (т.е., для 127.0.0.1 указать максимальный приоритет, для других узлов - меньший).
Тест латентности сети
Провел небольшой тест на латентность сети при работе с мелкими данными в кэше.
Скрипт:
<?php
$m = new Memcached();
$m->addServer("$argv[1]", "$argv[2]");
for ($i = '1'; $i <= "$argv[3]"; $i++) {
$m->set("$i", "rand()");
}
?>
Было сделано 4 тестирования - скрипт на локалхосте + memcached на локалхосте, скрипт на локалхосте + memcached на машине в локальной сети и для обеих вариантов скрипт и memcached менялись местами. Линк 100 Мбит (Реально сервер подключен к гигабитному свичу, но десктоп - к 100 Мбит. При случае протестирую на полностью гигабитной сети). Результаты повторяемые:
Тест на десктопе:
Все локально:
rain@debian:~$ time php /tmp/phpset.php localhost 22122 1000000 real 0m28.818s user 0m7.656s sys 0m6.068s
Memcached на другой машине в сети:
rain@debian:~$ time php /tmp/phpset.php 10.0.2.2 22122 1000000 real 1m58.699s user 0m7.284s sys 0m5.788s
Тест на удаленной машине:
Все локально:
rain@developer:~$ time php /tmp/file.php 10.0.2.2 22122 1000000 real 0m34.526s user 0m6.844s sys 0m12.541s
Memcached на другой машине в сети:
rain@developer:~$ time php /tmp/file.php 10.0.2.19 22122 1000000 real 2m0.241s user 0m12.253s sys 0m15.245s
Ссылки
- https://www.linux.org.ru/forum/admin/7465868 - пронаблюдать тред
Безопасность
Разное
Заметки на различные тематики:
- Варианты балансировки обращения к базе:
- mysql-proxy (ro, rw)
- haproxy (ro, rw)
- DNS round robin (ro)
- iptables DNAT range (ro)
- Оптимизация/изменение настроек MySQL:
- Увеличить время хранения бинлогов - должно с запасом покрывать выходные, т.е., 3-4 дня.
- Сделать более синхронную обработку логов (опция sync_binlog=1 + еще какая-то, не помню)
- Не запускать slave-сервер автоматом при перезапуске.
- Вынести каталог с сервер-специфичными файлами (в частности, var) из каталога httpdocs
- Было бы интересно собрать полную (в т.ч. User Agent'ы) статистику посещений сайта.
- LOW_PRIORITY_UPDATES актуально только для движков с табличными локами, т.е., на InnoDB апдейты будут идти с нормальным приоритетом.
Что сделано
На данный момент из полезного сделано:
- inotify-based синхронизация контента между 6 (master -> web{1,3}/import/backup) серверами. Практически не вызывает нагрузки, контент копируется в реальном времени.