概述
1： 主从 方案 MysqlReplication
2： 主从可重选举方案 MysqlFabirc
3： 多主多从方案 Mysql Cluster
1，MySQL Replication
mysql复制（MySQL Replication），是mysql自带的功能。
原理简介：
主从复制是通过重放binlog实现主库数据的异步复制。即当主库执行了一条sql命令，那么在从库同样的执行一遍，从而达到主从复制的效果。在这个过程中，master对数据的写操作记入二进制日志文件中(binlog)，生成一个 log dump 线程，用来给从库的 i/o线程传binlog。而从库的i/o线程去请求主库的binlog，并将得到的binlog日志写到中继日志（relaylog）中，从库的sql线程，会读取relaylog文件中的日志，并解析成具体操作，通过主从的操作一致，而达到最终数据一致。
MySQL Replication一主多从的结构，主要目的是实现数据的多点备份（没有故障自动转移和负载均衡）。相比于单个的mysql，一主多从下的优势如下：
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如果让后台读操作连接从数据库，让写操作连接主数据库，能起到读写分离的作用，这个时候多个从数据库可以做负载均衡。
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可以在某个从数据库中暂时中断复制进程，来备份数据，从而不影响主数据的对外服务（如果在master上执行backup，需要让master处于readonly状态，这也意味这所有的write请求需要阻塞）。
就各个集群方案来说，其优势为：
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主从复制是mysql自带的，无需借助第三方。
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数据被删除，可以从binlog日志中恢复。
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配置较为简单方便。
其劣势为：
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从库要从binlog获取数据并重放，这肯定与主库写入数据存在时间延迟，因此从库的数据总是要滞后主库。
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对主库与从库之间的网络延迟要求较高，若网络延迟太高，将加重上述的滞后，造成最终数据的不一致。
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单一的主节点挂了，将不能对外提供写服务。
2，MySQL Fabirc
mysql织物（MySQL Fabirc），是mysql官方提供的。
这是在MySQL Replication的基础上，增加了故障检测与转移，自动数据分片功能。不过依旧是一主多从的结构，MySQL Fabirc只有一个主节点，区别是当该主节点挂了以后，会从从节点中选择一个来当主节点。
就各个集群方案来说，其优势为：
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mysql官方提供的工具，无需第三方插件。
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数据被删除，可以从binlog日志中恢复。
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主节点挂了以后，能够自动从从节点中选择一个来当主节点，不影响持续对外提供写服务。
其劣势为：
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从库要从binlog获取数据并重放，这肯定与主库写入数据存在时间延迟，因此从库的数据总是要滞后主库。
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对主库与从库之间的网络延迟要求较高，若网络延迟太高，将加重上述的滞后，造成最终数据的不一致。
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2014年5月推出的产品，数据库资历较浅，应用案例不多，网上各种资料相对较少。
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事务及查询只支持在同一个分片内，事务中更新的数据不能跨分片，查询语句返回的数据也不能跨分片。
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节点故障恢复30秒或更长（采用InnoDB存储引擎的都这样）。
3，MySQL Cluster
mysql集群（MySQL Cluster）也是mysql官方提供的。
MySQL Cluster是多主多从结构的
就各个集群方案来说，其优势为：
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mysql官方提供的工具，无需第三方插件。
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高可用性优秀，99.999%的可用性，可以自动切分数据，能跨节点冗余数据（其数据集并不是存储某个特定的MySQL实例上，而是被分布在多个Data Nodes中，即一个table的数据可能被分散在多个物理节点上，任何数据都会在多个Data Nodes上冗余备份。任何一个数据变更操作，都将在一组Data Nodes上同步，以保证数据的一致性）。
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可伸缩性优秀，能自动切分数据，方便数据库的水平拓展。
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负载均衡优秀，可同时用于读操作、写操作都都密集的应用，也可以使用SQL和NOSQL接口访问数据。
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多个主节点，没有单点故障的问题，节点故障恢复通常小于1秒。
其劣势为：
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架构模式和原理很复杂。
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只能使用存储引擎 NDB ，与平常使用的InnoDB 有很多明显的差距。比如在事务（其事务隔离级别只支持Read Committed，即一个事务在提交前，查询不到在事务内所做的修改），外键（虽然最新的NDB 存储引擎已经支持外键，但性能有问题，因为外键所关联的记录可能在别的分片节点），表限制上的不同，可能会导致日常开发出现意外。点击查看具体差距比较
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作为分布式的数据库系统，各个节点之间存在大量的数据通讯，比如所有访问都是需要经过超过一个节点（至少有一个 SQL Node和一个 NDB Node）才能完成，因此对节点之间的内部互联网络带宽要求高。
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Data Node数据会被尽量放在内存中，对内存要求大，而且重启的时候，数据节点将数据load到内存需要很长时间。
