InnoDB Cluster 与 NDB Cluster 对比及部署指南

一、核心区别对比

特性	InnoDB Cluster	NDB Cluster
存储引擎	InnoDB	NDB (内存优先)
架构设计	基于Group Replication	分布式架构(数据节点+管理节点+SQL节点)
一致性模型	最终一致性/强一致性	强一致性
数据持久化	磁盘存储为主	内存存储为主，定期快照
适用场景	通用OLTP	高吞吐实时处理
扩展性	垂直扩展为主	水平线性扩展
延迟	中等	极低
SQL功能支持	完整SQL支持	部分SQL功能限制

二、服务器部署步骤

InnoDB Cluster 部署

1. 环境准备(所有节点)

# 安装MySQL Server 8.0+
sudo apt-get install mysql-server mysql-shell -y# 启动MySQL
sudo systemctl start mysql

2. 配置节点(所有节点)

# 编辑配置文件 /etc/mysql/my.cnf
[mysqld]
plugin_load_add='group_replication.so'
group_replication_group_name="aaaaaaaa-aaaa-aaaa-aaaa-aaaaaaaaaaaa"
group_replication_start_on_boot=OFF
group_replication_local_address= "当前节点IP:33061"
group_replication_group_seeds= "节点1IP:33061,节点2IP:33061,节点3IP:33061"
server_id=1  # 每个节点唯一
log_bin=mysql-bin
binlog_format=ROW

3. 初始化集群(第一个节点)

mysqlsh
\connect root@节点1IP:3306# 在MySQL Shell中
dba.configureInstance('root@节点1IP:3306')
var cluster = dba.createCluster('myCluster')

4. 添加其他节点

// 在MySQL Shell中
cluster.addInstance('root@节点2IP:3306')
cluster.addInstance('root@节点3IP:3306')

5. 部署MySQL Router(可选)

sudo apt-get install mysql-router -y
mysqlrouter --bootstrap root@集群任一节点IP:3306 --directory /opt/mysqlrouter
/opt/mysqlrouter/start.sh

NDB Cluster 部署

1. 环境准备

# 在所有节点安装
sudo apt-get install mysql-cluster -y

2. 管理节点配置(/etc/mysql-cluster/config.ini)

[ndb_mgmd]
hostname=管理节点IP
datadir=/var/lib/mysql-cluster[ndbd default]
noofreplicas=2
datadir=/var/lib/mysql-cluster[ndbd]
hostname=数据节点1IP[ndbd]
hostname=数据节点2IP[mysqld]
hostname=SQL节点1IP[mysqld]
hostname=SQL节点2IP

3. 启动管理节点

ndb_mgmd -f /etc/mysql-cluster/config.ini

4. 启动数据节点

ndbd --initial

5. 启动SQL节点

systemctl start mysql

6. 验证集群

ndb_mgm
show

三、Docker部署步骤

InnoDB Cluster (Docker)

1. 创建网络

docker network create mysql-cluster-net

2. 启动第一个节点

docker run -d --name=mysql1 --net=mysql-cluster-net \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=rootpass \-v mysql1-data:/var/lib/mysql \mysql:8.0 \--server-id=1 \--log-bin=mysql-bin \--binlog-format=ROW \--gtid-mode=ON \--enforce-gtid-consistency=ON \--plugin-load=group_replication.so \--group_replication_group_name="aaaaaaaa-aaaa-aaaa-aaaa-aaaaaaaaaaaa" \--group_replication_start_on_boot=OFF \--group_replication_local_address="mysql1:33061" \--group_replication_group_seeds="mysql1:33061,mysql2:33061,mysql3:33061"

3. 初始化集群

docker exec -it mysql1 mysqlsh --uri root@localhost:3306

// 在MySQL Shell中
dba.configureInstance('root@localhost:3306', {password: 'rootpass'})
dba.createCluster('myCluster')

4. 添加其他节点

docker run -d --name=mysql2 --net=mysql-cluster-net \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=rootpass \-v mysql2-data:/var/lib/mysql \mysql:8.0 \--server-id=2 \--log-bin=mysql-bin \--binlog-format=ROW \--gtid-mode=ON \--enforce-gtid-consistency=ON \--plugin-load=group_replication.so \--group_replication_group_name="aaaaaaaa-aaaa-aaaa-aaaa-aaaaaaaaaaaa" \--group_replication_start_on_boot=OFF \--group_replication_local_address="mysql2:33061" \--group_replication_group_seeds="mysql1:33061,mysql2:33061,mysql3:33061"

// 在MySQL Shell中
cluster.addInstance('root@mysql2:3306', {password: 'rootpass'})

NDB Cluster (Docker)

1. 创建网络

docker network create ndb-cluster-net

2. 启动管理节点

docker run -d --name=ndb-mgmd --net=ndb-cluster-net \-v ./config.ini:/etc/mysql-cluster/config.ini \mysql/mysql-cluster ndb_mgmd

3. 启动数据节点

docker run -d --name=ndb1 --net=ndb-cluster-net \mysql/mysql-cluster ndbd

4. 启动SQL节点

docker run -d --name=mysql1 --net=ndb-cluster-net \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=rootpass \mysql/mysql-cluster mysqld

5. 验证集群

docker exec -it ndb-mgmd ndb_mgm
show

四、关键注意事项

1. InnoDB Cluster:

   • 至少需要3个节点实现高可用
   • 确保节点间时间同步(NTP)
   • 生产环境建议配置MySQL Router

2. NDB Cluster:

   • 需要至少2个数据节点实现冗余
   • 数据节点内存配置很关键(DataMemory参数)
   • 对网络延迟非常敏感

3. Docker部署:

   • 生产环境建议使用固定IP或DNS名称
   • 数据卷应持久化到宿主机
   • 考虑资源限制(CPU/内存)

五、常用管理命令

InnoDB Cluster

# 查看集群状态
mysqlsh -e "dba.getCluster().status()"# 故障转移
mysqlsh -e "dba.getCluster().forceQuorumUsingPartitionOf('root@主节点:3306')"

NDB Cluster

# 备份集群
ndb_mgm -e "start backup"# 查看内存使用
ndb_mgm -e "all report memoryusage"

两种集群解决方案各有优势，InnoDB Cluster更适合传统OLTP场景，而NDB Cluster适合需要极高吞吐量和低延迟的特殊场景。