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mysql主从复制和数据库集群的区别_架构对比解析

P粉602998670

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发布时间:2026-02-20 06:49:27

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来源于php中文网

原创

主从复制是单向异步日志同步,集群是多节点协同的强一致系统;前者依赖binlog与i/o、sql线程异步回放,存在秒级延迟,后者要求多数节点落盘才提交,rpo=0但写入延迟高。

mysql主从复制和数据库集群的区别_架构对比解析

主从复制是单向异步日志同步,集群是多节点协同的强一致系统

主从复制本质是「主库写完就返回,从库慢慢追」——靠 binlog + I/O Thread + SQL Thread 三段式异步拉取回放,延迟从几十毫秒到数秒不等。集群(如 MySQL Cluster 或 Galera)则要求事务在多数节点落盘后才提交,靠 ndbd(数据节点)或 wsrep(Galera 插件)实现同步/准同步确认,RPO=0,但写入延迟明显上升。

常见错误现象:SHOW SLAVE STATUS\G 显示 Seconds_Behind_Master 持续增长;而集群中某个 ndb_mgmd 管理节点宕机,ndb_mgm -e "show" 仍显示全部数据节点 Started,业务无感知。

  • 主从适合读多写少、能容忍秒级延迟的场景,比如 CMS、后台报表
  • 集群必须部署在低延迟局域网(
  • 主从用社区版 MySQL 即可,集群必须用专用版本(如 mysql-cluster-community-server),不兼容外键、大事务、复杂 JOIN

主从只支持单点写入,集群默认多主可写

主从架构里 read-only=ON 是硬性约束,一旦从库误执行 INSERT,就会导致 GTID 冲突或主从数据错位;而集群(如 Galera)所有节点都开放写权限,应用可直连任意节点,负载天然均衡,无需中间件做路由。

但这也带来新问题:集群写冲突无法靠数据库自动解决。例如两个节点同时更新同一行,会触发 WSREP: Conflict detected,其中一个事务被强制回滚——这和 InnoDB 行锁逻辑不同,是基于全局事务序号(seqno)的乐观并发控制。

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  • 主从切换需人工干预或依赖 MHA/Orchestrator,切换期间写服务中断
  • 集群故障转移是自动的:ndb_mgmd 检测到数据节点失联,1–2 秒内重平衡分片,剩余节点继续提供读写
  • 主从加从库只能扩展读能力;集群加数据节点可线性提升写吞吐(前提是分片键设计合理)

主从每台机器存全量数据,集群自动分片、节点只存部分数据

主从复制下,每个从库都是完整副本,扩容靠堆机器,磁盘和内存开销线性增长;MySQL Cluster 是 shared-nothing 架构,表按主键哈希自动切分,ndbd 节点只存自己负责的那部分数据,整体容量和并发能力可水平扩展。

这意味着:主从做备份只需 mysqldumpxtrabackup 备一份;而集群备份必须用 ndb_mgm -e "START BACKUP",否则只备份 SQL 节点会丢数据——因为数据根本不在 mysqld 进程里。

  • 主从不支持自动分片,想分库分表得靠应用层或中间件(如 ShardingSphere
  • 集群分片逻辑对应用透明,但跨分片 JOINORDER BY 性能极差,必须避免
  • 主从重建从库:mysqldump 导出 + CHANGE MASTER TO;集群重建节点:停掉 ndbd → 清空数据目录 → ndbd --initial → 自动同步

配置和运维复杂度差异极大,别拿主从经验套集群

主从配置几行 my.cnf + 一条 CHANGE MASTER TO 就能跑起来;集群要协调管理节点(ndb_mgmd)、数据节点(ndbd)、SQL 节点(mysqld)三类角色,网络、内存、磁盘、时钟同步全都要调优。

最容易被忽略的是:集群对系统资源极其敏感。比如 ndbd 默认使用 8GB 内存,但若实际数据只有 2GB,却未调小 DataMemoryIndexMemory,会导致内存浪费甚至 OOM;而主从即使 innodb_buffer_pool_size 配大了,顶多是缓存冗余。

  • 主从监控看 Seconds_Behind_MasterSlave_IO_Running/Slave_SQL_Running
  • 集群监控必须盯住 ndb_mgm -e "show" 中的 Connected 状态、MaxNoOfConcurrentOperations 是否打满、以及各节点 MemoryUsage 百分比
  • 主从升级可滚动重启;集群升级必须停全部 ndbd 节点,且要求版本严格一致,否则 ndb_mgmd 拒绝加入
主从和集群不是“升级关系”,而是两种不同设计哲学的产物:一个求稳、易控、成本低;一个求极致可用与扩展,但代价是复杂度陡增、事务能力受限、运维门槛高。选错方案比没做高可用更危险。

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