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Fabric: Hochverfügbarkeit und Sharding für MySQL

Das Framework Fabric ist in einer ersten stabilen Version erschienen. Damit sollen MySQL-Datenbank-Cluster ausfallsicherer werden und besser skalieren.

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Fabric bringt Hochverfügbarkeit für MySQL.
Fabric bringt Hochverfügbarkeit für MySQL. (Bild: MySQL)

Seit vergangenem Herbst steht das Werkzeug Mysqlfabric als experimentelle Neuerung in einer sogenannten Laborversion zur Verfügung. Nun hat Oracle das Tool erstmals stabil als Teil der MySQL Utilities veröffentlicht. Das erweiterbare Framework zur Verwaltung von Cluster-Servern sorgt für Hochverfügbarkeit und für das sogenannte Sharding zur besseren Skalierung.

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Die Software besteht zum einen aus dem Fabric-Prozess selbst, der die Verwaltungsanfragen verarbeitet, sowie den sogenannten Konnektoren, welche die Verbindung zu den eigentlichen Datenbank-Servern aufrechterhalten, indem sie Routen-Informationen zwischenspeichern und so entsprechende Aufgaben oder Anfragen an die korrekten Server weiterleiten.

Serverüberwachung und Sharding

Gegenüber der Replikation wird die Hochverfügbarkeit mittels Fabric dadurch erreicht, dass mehrere Server zu einem Verbund zusammengefasst werden, in dem immer jeweils einer eine Primärrolle einnimmt. Dieser wird von Fabric überwacht und bei einem Ausfall übernimmt einer der Sekundärserver die Primärrolle. Dank der Konnektoren sind derartige Änderungen der Topologie für Anwendungen transparent.

Um die Schreibleistung und Kapazität der MySQL-Server zu erhöhen, kann Fabric dazu genutzt werden, die Daten nach dem Prinzip des Sharding über mehrere Server-Gruppen zu verteilen. Dabei können die Administratoren selbst festlegen, welche Daten wie verteilt werden sollen.

Konnektoren, die mit Fabric zusammenarbeiten können, stehen derzeit für Java, PHP und Python bereit. Fabric steht als Teil der MySQL Utilities 1.4.3 für Windows, Mac OS X, und verschiedene Linux-Distributionen sowie im Quellcode unter der GPLv2 zum Download bereit.

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tingelchen 29. Mai 2014

Ihre Berechtigung haben diese Tools schon. Nicht immer hat man große Datenmengen und muss...


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