在大量并发读请求、读多写少的业务场景下，本文利用 Sysbench 性能测试工具，调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力，并最终提高应用系统 QPS。

1. MySQL Group Replication（MGR）于 2016 年 12 月被推出，提供了高可用、高扩展、高可靠的 MySQL 集群服务。但其仅解决了数据同步问题和集群内部的自动故障转移。当 Master 宕机，应用系统可能需要修改数据库连接地址，才能保证服务的可用性。为解决上述问题，可在 MRG 上层增加代理层，例如 ProxySQL。

2. ProxySQL 于 2015 年被推出，是一个开源、高性能、高可用性、协议感知的 MySQL 代理。

   1) 可通过每个节点的 read_only 值，自动调整它们是属于读组还是写组；

   2) 可定制基于用户、基于 schema、基于语句的规则对 SQL 语句进行路由，实现读写分离；

   3) 支持搭建 ProxySQL Cluster 来达到高可用，节点之间的配置可自动同步。

3. 负载均衡是将流量分发至多台节点设备上处理的服务。

   1) 可通过消除单点故障，提升应用系统的可用性；

   2) 可减缓大量的并发访问，提高应用系统的处理能力。

4. Sysbench 是一个开源的、模块化的、跨平台的多线程性能测试工具。

基于 Sysbench 的 oltpreadonly 压测模式，对比【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MGR 的读写分离】和【应用直连 MySQL Master】这两种架构的只读性能:

1. 建立读写分离架构的只读性能基线数据；

2. 验证读写分离架构在大量并发读请求场景下的有效性；

3. 分析各模块和参数对读写分离架构性能的影响。

在 Sysbench oltpreadonly 压测模式下，【4 层负载均衡 +ProxySQL Cluster+MGR 读写分离】架构的 QPS 与并发线程数关系如下表所示。

ps：“/”表示由于 Sysbench 机器 CPU 耗尽，未能完成测试，无实验结果。

首先简单浏览下实验对比架构和结果，

ps：“/”表示由于 Sysbench 机器 CPU 耗尽，未能完成测试，无实验结果。实验结果表明：

1. 在不引入负载均衡、ProxySQL Cluster 等中间件的理想情况下，【应用直连 MGR 2 个只读实例】QPS 最大值能达到 100w，为【应用直连 MySQL Master】的只读 QPS 最大值 37w 的 2.7 倍。该结果验证了 MGR 架构在大量并发读请求场景下的有效性。

但实际上，如要保证应用系统高可用，则需引入负载均衡、ProxySQL Cluster 等中间件，而这些中间件或多或少会带来性能损失。实验发现，【4 层负载均衡 +ProxySQL Cluster+MGR 读写分离】架构的只读 QPS 最大值为 89w，约为【应用直连 MySQL Master】的只读 QPS 最大值 37w 的 2.4 倍，该结果验证了【4 层负载均衡 +ProxySQL Cluster+MGR 读写分离】架构在大量并发读请求场景下的有效性。

1. 【4 层负载均衡 +ProxySQL Cluster+MGR 读写分离】架构的 QPS 最大值约为【直连 MGR 2 个只读实例】QPS 最大值 100w 的 89%。其中，ProxySQL Cluster 带来约 11% 的性能损失，负载均衡几乎没有带来性能损失。但是 ProxySQL 的 CPU 占用率最高仅 57%，还需后续探索能否进一步有效利用 ProxySQL。

2. 根据 https://github.com/sysown/ProxySQL/issues/1724，参考 CPU 核数增加 ProxySQL 的 mysql-threads 变量值，即增加 ProxySQL 用于处理 MySQL 流量的后台线程数，能有效提升 QPS（如将线程数从 4 增加至 16，QPS 提升了 3.3 倍），但目前还没压测出 ProxySQL 的 CPU 利用率提升到 100% 的场景。

3. 横向拓展 ProxySQL 实例数目，能有效提升 QPS（实例数从 1 增加至 2，QPS 提升 1 倍）。

4. 将 7 层负载均衡换成 4 层，由在应用层进行流量分发改成在传输层，降低网络性能损耗，在实验中提升了 1 倍 QPS。

5. 根据 https://ProxySQL.com/blog/benchmarking-ProxySQL-144/，增大 ProxySQL 的 mysql-max_stmts_per_connection 变量值（20 增加至 100），让单个连接可以处理更多的 prepared 语句，但实验中未能影响 QPS。

此外，还安装了 nodeexporter、mysqlexporter、proxysql_exporter 来监控 OS、MySQL 和 ProxySQL，方便定位问题。

• 每秒执行请求数 QPS（Queries Per Second）数据库每秒执行的 SQL 数，包含 INSERT、SELECT、UPDATE、DETELE、COMMIT 等。QPS 值越高越好。

• 95% Latency (ms) 95% 请求的延迟时间表征的是全部 query 请求中的 95% 在发出至收到结果的平均往返时间。延迟越小越好。

为减少误差，每轮实验重复 3 次。每次任务执行完之后，等待 300s，让系统及时处理未完成任务，才进入下一轮压测。压测后除了利用 Sysbench 自带的 cleanup 清理数据，还额外把 binlog 清理干净，以防磁盘空间变少而影响下一次压测。其他模块设置见下文。

• MGR：单主模式。共 3 个节点，其中 1 个只写节点，2 个只读节点。max_connection 设为 3000。

• Master-Master：主主同步，仅其中 1 个 Master 提供读写服务。max_connection 设为 3000。

• mysql_user 表的 transaction_persistent 字段：设置为 1，表示在某节点内启动的事务将保留在该节点内，而与其他转发规则无关。用于避免以下问题：一个事务有混合的读操作和写操作组成，事务未提交前，如果事务中的读操作和写操作路由到不同节点，读取到的结果是脏数据。

 insert into mysql_users(username,password,default_hostgroup,transaction_persistent) values('MGR','MGR',1,1);

• mysql_servers 表的 max_connections：允许连接到该后端实例的最大连接数，不能大于 MySQL 设置的 max_connections，因此设为 3000。

• mysql_group_replication_hostgroups 表：配置 MGR writerhostgroup、readerhostgroup 等组别对应的 hostgroupid。ProxySQL 会通过视图来监控 MGR 节点是否正常，是否开启了只读、挤压事务数等来调整单个 MGR 节点所属的 hostgroupid，具体调整结果可在 runtime_mysql_servers 中查看。    insert into mysql_group_replication_hostgroups(writer_hostgroup,backup_writer_hostgroup,reader_hostgroup,offline_hostgroup,active,max_writers,writer_is_also_reader,max_transactions_behind,comment) values(1,2,3,4,1,1,0,100,'mgr-test');

  -- 可以看出有写组有 1 个节点，读组有 2 个节点，均在正常工作

• 查询规则配置：根据 SQL 的正则表达式匹配，读请求转发至读组，写请求转发至写组。

-- 将写请求转发到写组

INSERT INTO mysql_query_rules (rule_id,active,username,match_digest,destination_hostgroup,apply) VALUES (200,1,'mgr','^SELECT.*FOR UPDATE$',1,1);

-- 将读请求转发到读组

INSERT INTO mysql_query_rules (rule_id,active,username,match_digest,destination_hostgroup,apply) VALUES (201,1,'mgr','^SELECT',3,1);

• 全局变量 mysql-threads：是 ProxySQL 用于处理 MySQL 流量的后台线程数。默认值为 4，实验中发现，增加值至 16 可大幅提升 QPS，因此除了该变量的参数调优实验，其他实验中该变量值均为 16。    

set mysql-threads=16;show variables like 'mysql-threads';

• 实验基于 Sysbench 的 oltpreadonly 只读模式。该模式下，一个事务包含 14 个读 SQL（10 条主键点查询、4 条范围查询）。

• oltpreadonly 模式的压测命令

准备数据:

sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=dbtest --tables=1 --table-size=10000000 --report-interval=1 --threads=XXX --rand-type=uniform --time=120 --auto-inc=on /usr/local/share/sysbench/oltp_read_only.lua prepare

运行 workload:

sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=dbtest --tables=1 --table-size=10000000 --report-interval=1 --threads=XXX --rand-type=uniform --time=120 --auto-inc=on --skip_trx=on /usr/local/share/sysbench/oltp_read_only.lua run

清理数据:

sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=dbtest --tables=1 --table-size=10000000 --report-interval=1 --threads=XXX --rand-type=uniform --time=120 --auto-inc=on /usr/local/share/sysbench/oltp_read_only.lua cleanup

普通变量：

• time：压测总持续时间（秒），超时后任务未完也会被终止。

• threads：并发压测的线程数。取值范围[16,32,64,128,256,512,1024,1500,2048,2500,3000,3500,4096]。

重点变量：

• skip_trx[=on|off]：默认为 off，即启动显式事务；值为 on 时，不启动显式事务，以 AUTOCOMMIT 模式执行所有查询。

• 压测时设置：sysbench --skiptrx=on；ProxySQL 的 mysqluser 表的 transaction_persistent=1。原因如下：

• ProxySQL 的 mysqluser 表的 transactionpersistent 字段设为 1 时，在某节点内启动的事务将保留在该节点内，而与其他转发规则无关。用于避免以下问题：一个事务有混合的读操作和写操作组成，事务未提交前，如果事务中的读操作和写操作路由到不同节点，读取到的结果是脏数据。因此，如果不开启 skip_trx，sysbench 所有请求都会被 ProxySQL 转发到写组，如此便测不了读写分离的性能。

• sysbench 默认使用 prepared statements，因本实验需要测试使用 prepared statements 的情况，故在此不作关闭该功能的参数说明。

• 设置变量 --mysql-host=[host1,host2,...,hostN]，即可对多个 MySQL 同时发起读请求。可用于并发压测多个 MySQL 实例时的 QPS。

https://github.com/akopytov/sysbench/issues/19

总共设计了 6 个实验场景（架构图详见实验结果分析），实验目的如下：

实验 1: [MGR] vs [Master-Master]

实验目的：

获取通过应用（sysbench）直连 MGR 的 2 个只读实例数所能带来的 QPS 上限，确认该上限和应用直连 mysql Master-Master 中其中 1 台的 QPS 差异。

实验结果：

ps：“/”表示由于 Sysbench 机器 CPU 耗尽，未能完成测试，无实验结果。

• MGR QPS 上限约 100w，约为 Master-Master 的 2.67 倍。

实验 2: [single ProxySQL+MGR] vs [MGR]

实验目的：

在尽可能减少应用和 ProxySQL 之间网络延迟的情况下，确认增加 ProxySQL 中间件会带来的性能损失

实验结果：

ps：“/”表示由于 Sysbench 机器 CPU 耗尽，未能完成测试，无实验结果。

• single ProxySQL+MGR QPS 最大 48w，约为 MGR 的 48%。

• single ProxySQL+MGR QPS 最大时，ProxySQL 实例 CPU 占用率最高为 57%。

实验结论：

在该实验中，ProxySQL Cluster 带来约 48% 的性能损失，但此时 ProxySQL 的 CPU 占用率并不算很高，值得后续探索能否进一步有效利用 ProxySQL。

实验目的：

确认横向拓展 ProxySQL 实例数目能否进一步提升 QPS

实验结果：

ps：“/”表示由于 Sysbench 机器 CPU 耗尽，未能完成测试，无实验结果。

• ProxySQL Cluster+MGR QPS 上限约 89w，约为 single ProxySQL+MGR 的 1.85 倍。

• ProxySQL Cluster+MGR QPS 最大时，ProxySQL 实例 CPU 占用率最高为 56%。

实验结论：

横向拓展 ProxySQL 实例数目可以进一步提升 QPS 至 89w，相对接近 MGR 的上限 100w。

实验目的：

增加读写分离架构中必不可少的负载均衡服务，并确认其带来的性能损失

实验结果：

ps：“/”表示由于 Sysbench 机器 CPU 耗尽，未能完成测试，无实验结果。

• 增加负载均衡后，QPS 最大值为 42w，约 MGR 上限的 50%，仅为 Master-Master 的 1.135 倍。

实验结论：

增加负载均衡导致性能损失近 50%，可能是因为网络、配置问题，需要进一步排查。

实验目的：

4 层负载均衡工作在 OSI 模型的传输层（基于 IP+ 端口），7 层工作在应用层（基于 URL）。

理论上，7 层负载均衡会带来更多的网络性能损耗。因此尝试调整为 4 层负载均衡，以减少性能损失。

实验结果：

ps：“/”表示由于 Sysbench 机器 CPU 耗尽，未能完成测试，无实验结果。

实验结论：

将 7 层负载均衡换成 4 层负载均衡后，QPS 最大值为 89w，负载均衡几乎没带来性能损失。

实验目的：

根据https://github.com/sysown/ProxySQL/issues/1724，mysql-threads 变量是 ProxySQL 用于处理 MySQL 流量的后台线程数，理论上，根据机器 CPU 核数来调整该变量，可提升 ProxySQL 性能。因此尝试分析该参数对性能的影响。

实验结果：

ps：“/”表示由于 Sysbench 机器 CPU 耗尽，未能完成测试，无实验结果。

实验结论：

根据机器 CPU 核数来增加 ProxySQL 的 mysql-threads 变量值，可一定程度上提升 QPS。

1. 【4 层负载均衡 + ProxySQL Cluster + MGR 读写分离】架构适用于在大量并发读请求场景，只读 QPS 最大能达到 89w，约为【应用直连 MySQL Master】的只读 QPS 最大值 37w 的 2.4 倍。

2. 参考机器的 CPU 核数增加 ProxySQL 的 mysql-threads 变量值，即增加 ProxySQL 用于处理 MySQL 流量的后台线程数，能有效提升 QPS（如将线程数从 4 增加至 16，QPS 提升了 3.3 倍）。

3. 横向拓展 ProxySQL 实例数目，能有效提升 QPS（实例数从 1 增加至 2，QPS 提升 1 倍）。

4. 将 7 层负载均衡换成 4 层，由在应用层进行流量分发改成在传输层，能降低网络性能损耗并提升 QPS。

5. 本次实验中，ProxySQL Cluster 带来约 11% 的性能损失，负载均衡几乎没有带来性能损失。但是 ProxySQL 的 CPU 占用率最高仅 57%，还需后续探索能否进一步有效利用 ProxySQL。

参考文献：

1. https://dev.MySQL.com/doc/refman/5.7/en/group-replication.html

2. https://ProxySQL.com/documentation/ProxySQL-Threads/

3. https://ProxySQL.com/blog/ProxySQL-vs-maxscale-persistent-connection-response-time/

4. https://www.percona.com/blog/2020/08/28/ProxySQL-overhead-explained-and-measured/

5. https://github.com/sysown/ProxySQL/issues/1724

6. https://www.percona.com/blog/2017/04/10/ProxySQL-rules-do-i-have-too-many/