第14卷第4期2023年2月黑龙江科学HEILONGJIANGSCIENCEVol.14Feb.2023ML_Raft算法在mysql分布式集群中的研究程书玲(浙江工贸职业技术学院,浙江温州325000)摘要:为解决传统的Raft算法存在的数据库同步时间过长、单领导者影响集群性能和稳定性等问题,基于mysql分布式集群,分析了数据一致性问题,提出新的改进算法设计———ML_Raft算法,建立了计算集群与数据同步集群,每个集群功能不同,提高了集群响应能力,降低了每个集群节点的服务压力,提高了集群性能。结合mysql集群的应用环境特点,将计算节点和同步节点分开,提出了多个领导者节点,以保证集群的可靠性,加快了响应速度,提高了用户感知。关键词:日志同步;集群架构;性能瓶颈;数据一致中图分类号:TP393.09文献标志码:A文章编号:1674-8646(2023)04-0078-02ResearchofML_RaftAlgorithminMysqlDistributedClusterChengShuling(ZhejiangIndustry&TradeVocationalCollege,Wenzhou325000,China)Abstract:Inordertosolvetheproblemsoflongtimeofdatabasesynchronization,singleleaderinfluenceclusterperformanceandstability,thestudyanalyzesdataconsistencybasedonmysqldistributedcluster;proposesnewimprovedalgorithmdesign,i.e.ML_Raftalgorithm;establishescalculationclusteranddatasynchronycluster,withdifferentfunctionsineachcluster,toimproveclusterresponsecapacity;reducetheservicestressofeachgroupnode;andimproveclusterperformance.Throughcombiningwiththeapplicationenvironmentcharacteristicsofmysqlcluster,thestudydividescalculationandsynchronynodes,andproposesmanyleadernodestoguaranteethereliabilityofcluster,accelerateresponsespeed,andimproveusers’perception.Keywords:Logsynchronization;Clusterarchitecture;Performancebottleneck;Dataconsistency收稿日期:2022-12-02基金项目:2022年浙江工贸职业技术学院院级课题“ML_Raft算法在mysql分布式集群中的研究”(纵20220005)作者简介:程书玲(1988-),女,助教。数据库服务于核心交易业务和实时交互应用,承载着核心数据,因此企业对数据库数据的一致性和高可用性有着强烈的需求。mysql分布式数据库集群可扩展性好,易于集成现有系统,经济性能优越,受到了广泛青睐。本项目搭建了mysql分布式集群,通过对raft算法的深入研究,在保证数据一致性的前提下解决了高并发访问下单集群故障...