PXC介绍

第一节设计标准与规范一、工程概况大酒店项目位于广东广州市，由_________设计院设计，建筑面积_________，是集旅游、商务、娱乐等功能于一体的智能型现代化酒店。

我们设计的楼宇智能化管理系统将致力于实现建筑物内的暖通空调、变配电、给排水、冷暖源、照明、电梯扶梯及其他各类系统机电设备管理自动化、智能化、安全化、节能化，同时为大楼内的工作人员和其他租户提供最为舒适、便利和高效率的环境。

广州耀腾信息技术有限公司在楼宇自动化系统设计与实施方面具有丰富的设计经验和强大的实施保障能力，所以APOGEE楼宇自控系统应是该工程在楼宇自动化系统方面的首选。

二、系统设计规范与依据-建筑智能化系统工程设计管理暂行规定(建设部1997-290)-建筑电气设计规范(JCJ/T16-92)-智能建筑设计标准(DBJ-08-47-95)-采暖通风与空气调节设计规范(GBJ19-87)-建筑设计防火规范(GB50045-95)-电气装置工程施工及验收规范(GBJ232-82)广州耀腾信息技术有限公司第 1 页第二节公司介绍西门子楼宇科技是自动化工业基础设施市场的领先者, 业务范围涵盖了产品、系统和服务等领域. 我们的任务是优化设备的运行。

我们的解决方案涉及广泛的领域：舒适的环境、安全的保障、节约能源、重要的生产环境和楼宇控制。

通过我们的努力，设备的运行成为当今商业和工业领域的一项重要的和可管理的资产。

在塑造工业的进程中，我们扮演了一个重要的角色。

从发明第一台成功的商业化的温度控制设备开始，我们在1891年建立了Powers Regulator公司。

今天，我们已经融入了西门子技术企业的全球化网络。

作为西门子楼宇科技的支柱，在楼宇技术领域，我们是全球最大的产品和解决方案的供应商。

我们的标准是通过提供最好的全面的解Array决方案，创造最大化的客户价值。

在最低成本和可获得的竞争利益之间，我们改善了设备的运行。

我们作为客户的合作伙伴帮助客户实现他的目标和获得最好的服务。

容器化RDS——计算存储分离 or 本地存储随着交流机会的增多(集中在金融行业, 规模都在各自领域数一数二), 发现大家对Docker + Kubernetes的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到RDS领域. 数据库服务的需求可以简化为:实现数据零丢失的前提下,提供可接受的服务能力因此存储架构的选型至关重要.到底是选择计算存储分离还是本地存储?本文就这个问题, 从以下几点展开 :●回顾 : 计算存储分离, 本地存储优缺点●MySQL基于本地存储实现数据零丢失●性能对比●基于 Docker + Kubernetes的实现分享个人理解.回顾 : 计算存储分离, 本地存储优缺点还是从计算存储分离说起,计算存储分离先说优点 :●架构清晰●计算资源 / 存储资源独立扩展●提升实例密度, 优化硬件利用率●简化实例切换流程 : 将有状态的数据下沉到存储层, Scheduler 调度时, 无需感知计算节点的存储介质, 只需调度到满足计算资源要求的Node, 数据库实例启动时, 只需在分布式文件系统挂载 mapping volume即可. 可以显著的提高数据库实例的部署密度和计算资源利用率.以 MySQL 为例●通用性更好, 同时适用于Oracle , MySQL详见 : <容器化RDS : 计算存储分离架构下的"Split-Brain">从部分用户的上下文来看, 存在如下客观缺点 :●引入分布式存储, 架构复杂度加大. 一旦涉及到分布式存储的问题, DBA无法闭环解决.●分布式存储选型,○选择商用, 有 Storage Verdor Lock In风险○选择开源, 大多数用户(包括沃趣)都测试过GlusterFS和Ceph ,针对数据库(Sensitive Lantency)场景, 性能完全无法接受.本地存储如果在意计算存储分离架构中提到的缺点, 本地存储可以有效的打消类似顾虑,无需引入分布式存储, 避免Storage Verdor Lock In风险, 所有问题都由DBA 闭环解决,.但是, 需要依赖数据库自有方案实现数据零丢失以 MySQL 为例还会引入类似问题,●物理容量受限于单机容量;●调度更复杂, 选定数据库实例的存储类型(比如SSD )后, 一旦该实例发生”failover”, 只能调度到拥有SSD的物理节点, 这导致调度器需要对物理节点”Physical TopologyAware”;●密度难提升, 这是”Physical Topology Aware”的副作用;●因数据库的不同方案差异性较大, 通用性无法保证.接下来, 进入正题, 看一下MySQL基于本地存储如何实现数据库零丢失.MySQL基于本地存储数据零丢失最常用的是基于Replication 模型将数据复制到MySQL Cluster中所有成员.MySQL Master-Slave Replication (类似 Oracle DataGuard) 提供了基于binlog 的数据库层的复制模型, 在高并发压力下节点间同步数据速率最快, 单位时间内的交易量受其他节点的影响极小, 该架构可通过vip漂移的方式实现“failover”MySQL Master-Slave Replication但严格意义上来说, 这是基于binlog的 As ynchronous Replication 模型, 因此集群中所有成员存在数据不一致的可能,在”failover”时无法保证数据零丢失.可见如果基于Replication 模型, Synchronous Replication 是实现数据零丢失的前提.传统的Synchronous Replication 一般会采用两阶段提交或分布式锁,这会带来如下几个问题 :●单位时间内事务能力(TPS) 会跟集群成员数量成反比●增加集群成员会显著且无法预期的增加事务响应时间●增加了集群成员数据复制的冲突和死锁的可能性针对以上问题Galera Cluster 提出Certification-based Replication来解决传统Synchronous Replication 中遇到的问题, 实现如下 :Deferred Update Replication延迟更新复制这个流程图中, 有几个细节需要分享,●将基于binlog 改为基于 write-set. write-set 中包含修改的数据, Global Transaction ID(后面简称 GTID)和 Primary Key.○GTID 类似 45eec521-2f34-11e0-0800-2a36050b826b:94530586304○94530586304 为64-bit 有符号整型, 用来表示事务在序列中的位置●将传统的Synchronous Replication 改为Deferred Update Replication, 并将整个过程大致分解成四个阶段, 本地阶段, 发送阶段, 验证阶段和应用阶段, 其中:○本地阶段 :乐观执行, 在事务Commit前, 假设该Transcation在集群中复制时不会产生冲突○发送阶段 :优化同步时间窗口, 除去全局排序并获取GTID 为同步操作, 冲突验证和事务应用都为异步, 极大的优化了复制效率.○验证阶段 :只有收到该事务的所有前置事务后(不能有“hole”), 该事务和所有未执行的前置事务才能并发验证, 不然不能保证Global Ordering,因此这里需要牺牲效率, 引入一定的串行化.需要等待事务3于是就有了Galera Cluster在MySQL 分支中的实现MariaDB Galera Cluster (简称MGC) 和Percona Xtradb Cluster (简称PXC)为避免”split-brain”问题, 需要至少三节点组成集群, 对计算资源和存储资源的容量要求至少增加2倍, 会进一步降低资源的部署密度越来越多的用户也期望通过该方案实现跨 IDC 多活, 那么需要在规划阶段想清楚 :IDC 和数据库节点的拓扑架构, 以保证在1个 IDC 出问题的情况, 集群可以持续提供服务首先IDC (物理或逻辑) 最少需要3个, 再看看数据库节点数量分别为3, 4, 5, 6, 7的拓扑关系 :● 3 数据库节点 :● 4 数据库节点 :设置权重避免”split-brain”(⅙ + ⅙ ) + ⅓ + ⅓● 5 数据库节点● 6 数据库节点●7 数据库节点 : 可支持两种拓扑关系同时, 还有MySQL Group Replication1 (简称MGR), 类似Galera Cluster :●基于Corosync实现(Totem协议), 插件式安装, MySQL 官方原生插件.●集群架构, 支持多写(建议单写)●允许少数节点故障, 同步延迟较小, 保证强一致, 数据零丢失●单位时间的交易量受 flow control 影响.这里还需要提一下Vitess2●该项目由youtube开源, 从文档看功能极为强大, 高度产品化.●作为第二个存储类项目(第一个是Rook, 有意思是存储类而不是数据库类)加入CNCF,目前还处于孵化阶段(incubation-level).●笔者没有使用经验, 也不知道国内有哪些用户, 不做评论.关于MGR 和 Vitess 网上已有大量介绍, 这里不再赘述.性能对比在数据零丢失的前提下, 看看这几种架构在性能上的对比:●MGR 5.7.17 / PXC 5.7.14-26.17●MGR 5.7.17 / PXC 5.7.17-29.20 / MariaDB 10.2.5 RC1https:///doc/refman/5.7/en/group-replication-background.html2 http://vitess.io/●本地存储 / 计算存储分离性能对比1 : MGR5.7.17/ PXC5.7.14-26.17测试背景描述:●MGR 5.7.17 对比PXC 5.7.14-26.17 (基于Galera 3实现)●负载模型 : OLTP Read/Write (RW)●durability : sync_binlog=1, innodb_flush_log_at_trx_commit=1●non-durability : sync_binlog=0, innodb_flush_log_at_trx_commit=2测试数据 :来自于MySQL官方3测试结果:在设置durability的情况下, MGR最大吞吐约是PXC 5.7.14-26.17 (基于Galera 3 实现) 的3倍, 优势明显.3 /performance-evaluation-mysql-5-7-group-replication/?spm=5176.100239.blogcont66550.17.T4N8cZ以上数据来自于MySQL官方, 公平起见, 再来看看Percona在相同负载模型下的测试数据.性能对比2 : MGR5.7.17/ PXC5.7.17-29.20 / MariaDB 10.2.5 RC测试背景描述:●增加了MariaDB参与对比●PXC 升级到5.7.17-29.20, 该版本改进了MySQL write-set 复制层性能4.●负载模型 : 依然使用OLTP Read/Write (RW)●durability : sync_binlog=1●non-durability : sync_binlog=0测试数据 :设置durability , 数据来自于 Percona54 https:///blog/2017/04/19/performance-improvements-percona-xtradb-cluster-5-7-17/5 https:///blog/2017/04/19/performance-improvements-percona-xtradb-cluster-5-7-设置non-durability , 数据来自于 Percona6测试结果:在负载模型相同的情况下(durability 和non-durability) PXC 5.7.17-29.20性能与 MGR 5.7.17 不分伯仲7. 如果使用PXC, 推荐使用5.7.17-29.20 或以上版本.性能对比3 : 本地存储 / 计算存储分离为了对比本地存储和计算存储分离, 专门使用MGR + 本地存储架构和基于分布式存储的计算存储分离架构做性能对比.测试结果:在负载模型相同的情况下, 前者比后者OLTP下降32.12%, Select下降5.44%, Update下降24.18%, Insert 下降58.18%, Delete下降11.44%;6 https:///blog/2017/04/19/performance-improvements-percona-xtradb-cluster-5-7-17/7因为没有看到 MariaDB 的官方数据, 公平起见, 不做评论.详细内容可留意 @波多野同学和 @韩杰同学的测试报告, 这里不再赘述.基于 Docker + Kubernetes的实现Docker + Kubernetes + MGR / Galera Cluster在github上,可以看到基于Docker + Kuberetes + PXC的demo8. 需要说明的是, 这仅仅是个玩具, 离部署到生产环境还有极大差距.我们已有计划实现满足生产环境的●Docker + Kubernetes + PXC●Docker + Kubernetes + MGC●Docker + Kubernetes + MGR并集成到QFusion 来支持计算存储分离架构和本地存储架构混合部署, 架构示意图如下 :目前原型验证阶段已通过,预计2018年Q2发布.Docker + Kubernetes + Vitess在github上,同样可以看到基于Docker + Kubernetes的 demo9. 有兴趣的同学可以玩一下.性能只是选型需要考量的一部分, 要使用到生产环境或者产品化, 实际要考量的因素更多 :●运维 : 部署, 备份●弹性 : 计算存储扩容, 集群扩容●高可用 : 比如“failover” 的细微差别对业务的影响●容错 : 比如网络对集群的影响, 尤其是在网络抖动或有明显延时的情况下●社区活跃度●…...以现有软硬件的开放程度, 各种架构或者产品狭义上的”黑科技”并不多, 常常看到的xxx 比 xxx 快 xxx 倍严格来说应该是xxx 比 xxx 在特定场景 xxx 下快 xxx 倍.并不存在”一枪毙命”的”Silver Bullet”,只是 Docker + Kubernetes 为混合部署带来可能. 哪种更受青睐, 拭目以待, 用户会是最好的老师.。

精讲ＰIX白皮书————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:ﻩPIX讲解白皮书作者：张其华Email：错误!未定义书签。

Ｓecurity ＣCIEﻩﻩﻩﻩﻩ一：PＩＸ防火墙简介:PIＸ防火墙是Cｉｓcｏ硬件防火墙，它能够提供空前的安全保护能力，它的保护机制的核心是能够提供面向静态连接防火墙功能的ASA(自适应安全算法）。

静态安全性虽然比较简单,但与包过滤相比,功能却更加强劲;另外,与应用层代理防火墙相比,其性能更高,扩展性更强。

AＳA可以跟踪源和目的地址、ＴCＰ序列号、端口号和每个数据包的附加TＣＰ标志。

只有存在已确定连接关系的正确的连接时，访问才被允许通过PIX防火墙。

这样做，内部和外部的授权用户就可以透明地访问企业资源，而同时保护了内部网络不会受到非授权访问的侵袭。

二:ＰＩX防火墙的特点和优势:１.Ｐroprietａrｙoperａtinｇsystem /／专用操作系统2.Stateful paｃkｅt ｉｎspｅctiｏn //状态包检测3.Ｕｓｅr-baseｄａutｈenticatｉoｎ/authorｉzａtioｎ／/基于用户验证和授权PＩＸ防火墙系列通过直通式代理——获得专利的在防火墙处透明验证用户身份、允许或拒绝访问任意基于TCP或ＵDP的应用的方法，获得更高性能优势。

该方法消除了基于UＮIX系统的防火墙对相似配置的性价影响，并充分利用了Ｃisｃo安全访问控制服务器的验证和授权服务。

4．Stａtｅfuｌfaｉlover ｃａpａbilｉtｉｅs ／／状态故障倒换特性5.Wｅb－baｓeｄmanagement solｕtｉoｎs /／基于WEB管理解决方案6.易管理性７.VPN功能PＩＸ免费提供基于软件的DＥS IPSec特性。

此外，可选3DES、ＡES许可和加密卡可帮助管理员降低将移动用户和远程站点通过互联网或其它公共IP网络连接至公司网络的成本。

三菱PLC以其高性能，低价格应和了中国工控行业的需要，在国内得到了广泛的应用。

三菱PLC产品系列十分丰富，可以广泛的满足不同用户的需要。

三菱电机公司的PLC产品主要有以下几个系列：FX1S系列:三菱PLC是一种集成型小型单元式PLC。

且具有完整的性能和通讯功能等扩展性。

如果考虑安装空间和成本是一种理想的选择。

FX1N系列:是三菱电机推出的功能强大的普及型PLC。

具有扩展输入输出，模拟量控制和通讯、链接功能等扩展性。

是一款广泛应用于一般的顺序控制PLC。

FX2N系列:是三菱PLC是FX家族中最先进的系列。

具有高速处理及可扩展大量满足单个需要的特殊功能模块等特点，为工厂自动化应用提供最大的灵活性和控制能力。

FX3U:是三菱电机公司新近推出的新型第三代PLC,可能称得上是小型至尊产品。

基本性能大幅提升，晶体管输出型的基本单元内置了3轴独立最高100kHz的定位功能，并且增加了新的定位指令，从而使得定位控制功能更加强大，使用更为方便。

FX1NC FX2NC FX3UC三菱PLC:在保持了原有强大功能的基础上实现了极为可观的规模缩小I/O型接线接口降低了接线成本，并大大节省了时间。

Q系列三菱PLC:三菱机公司推出的大型PLC,CPU类型有基本型CPU，高性能型CPU，过程控制CPU,运动控制CPU, 冗余CPU等。

可以满足各种复杂的控制需求。

三菱电机中国事业的快速发展，为了更好地满足国内用户对三菱PLC Q系列产品高性能、低成本的要求，三菱电机自动化特推出经济型QUTE SET型PLC，即一款以自带64点高密度混合单元的5槽Q00JCOU SET；另一款自带2块16点开关量输入及2块16点开关量输出的8槽Q00JCPU-S8 SET，其性能指标与Q00J完全兼容，也完全支持GX-Developer等软件，故具有极佳的性价比。

A系列三菱PLC:1.使用三菱专用顺控芯片（MSP），速度/指令可媲美大型PLC;2.A2ASCPU支持32个PID回路。