Linux Informix如何实现分布式计算

Linux 上 Informix 实现分布式计算的路径

在 Linux 环境中，Informix 可通过两条主线实现分布式计算：一是基于数据库层的分布式查询与复制（跨实例访问、企业复制），二是基于服务器层的并行与高可用集群（PDQ 并行、HDR/ER/RSS/SDS/CLR 与 Connection Manager）。前者让应用在一个逻辑会话中透明访问多台服务器上的数据，后者通过多实例协同与数据复制提升吞吐与可用性，并可在连接层做负载均衡与故障切换。

数据库层的分布式查询与复制

分布式查询（跨实例 SQL）
- 网络与服务配置：在 /etc/hosts、/etc/services 与 $INFORMIXDIR/etc/sqlhosts 中登记各节点的主机名、端口与协议，例如：
  - /etc/services：sqlexec_1 9991/tcp、sqlexec_2 9992/tcp
  - sqlhosts：motor2000 ontlitcp gztb_motor sqlexec_1；zhtj2000 ontlitcp gztb_zhtj sqlexec_2
- 使用方式：在 SQL 中通过“数据库@服务器:对象”的语法跨库访问，例如：
  - SELECT p_no FROM motor@motor2000:insur_f WHERE p_no IN (SELECT dzhhm FROM zhtj@zhtj2000:tj_ssfy)
  - INSERT zhtj:tj_chb SELECT * FROM motor@motor2000:veh_list WHERE p_no NOT IN (SELECT dzhhm FROM zhtj:tj_chb)
  - UPDATE motor:insurf SET act_pre = (SELECT sum(shshje) FROM zhtj@zhtj2000:tj_ssfy WHERE dzhhm = insurf.p_no)
- 性能要点：将跨节点计算尽量下沉到服务器端，使用存储过程/触发器、PREPARE 语句减少网络往返，并适当增大共享内存以降低通信开销。
企业复制（Enterprise Replication，ER）
- 基于数据库日志将变更从源库复制到目标库，可按表/列/行粒度灵活选择复制方向（主从、汇总、双向），适合跨城/跨域的数据分发与整合，既可用于数据共享，也可作为分布式系统的数据同步通道。

服务器层的并行与高可用集群

并行数据查询（PDQ）
- 依托 Informix 的多线索与 DSA 架构，将大查询分解为子任务在多 CPU/多磁盘上并发执行（扫描、连接、排序、聚合等），对应用透明，适合在单实例内实现“横向扩展”的计算加速。
高可用与分布式集群组件
- HDR（High-Availability Data Replication）：主备实例基于事务日志同步，备机可读，主机故障时自动接管，用于同城高可用与读写分离。
- RSS（Remote Standalone Secondary）：在 HDR 基础上扩展到多台远程备机，增强容灾与读扩展能力。
- SDS（Shared Disk Secondary）：与主实例共享磁盘，故障切换快，节省存储，适合机房内快速切换场景。
- CLR（Continuous Log Restore）：通过逻辑日志备份/恢复在物理隔离或网络不稳环境下保持与主库同步，适合远距离灾备。
- Connection Manager（CM）：在客户端与实例之间提供连接路由、负载均衡与故障接管，提升分布式访问的可用性与吞吐。

落地实施步骤与配置要点

规划与网络
- 明确各节点的角色（主/备/读、域、容灾级别），统一时间（NTP），规划复制拓扑与端口；在 /etc/hosts、/etc/services 与 sqlhosts 中登记所有参与节点，保证节点间名称可解析且端口可达。
启用复制与集群
- 按需求部署 HDR/ER/RSS/SDS/CLR，完成实例级配置与初始化同步；对跨域链路设置合适的批处理与带宽上限，避免日志积压。
连接与会话分发
- 在客户端或中间件侧配置 Connection Manager，启用基于权重的读/写路由与健康检查，实现透明的故障切换与读写分离。
查询与负载优化
- 在分布式查询中优先使用服务器端逻辑（存储过程/触发器）、PREPARE/绑定变量减少网络往返；结合 PDQ 参数与表/索引分布策略提升扫描与连接并行度。
监控与排障
- 使用 onstat、tbstat 等工具观察会话、锁、事务与 I/O，定位跨节点查询的瓶颈与锁等待；对复制链路检查日志积压与延迟，对 CM 检查路由命中率与故障切换记录。

最新问答

相关标签