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...
