邵博士详解shell脚本命令搞定mysql_exporter部署，重复配置自动化

之前写过使用 MySQL Shell 的 DBA 组件来搭建、运维 MySQL InnoDB Cluster 。今天我们来继续对 DBA 组件进行延伸介绍，探讨如何用它定制化部署 MySQL 实例。

一、如何部署多个不同版本的 MySQL 实例：
默认使用 DBA 组件部署多个实例时，使用系统内置的 MySQL 版本，也就是在环境变量$PATH包含的路径里搜寻 mysqld 来确认具体的实例版本。比如我机器上，默认 MySQL 版本为 8.0 ，所以直接部署后的实例版本也是8.0。

root@ytt-normal:~# mysqlsh --py 
MySQL Shell 8.0.29
   
...
MySQL  Py > dba.deploy_sandbox_instance(3350);
A new MySQL sandbox instance will be created on this host in 
/root/mysql-sandboxes/3350
   
...
   
Instance localhost:3350 successfully deployed and started.
Use shell.connect('root@localhost:3350') to connect to the instance.
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例如以上端口为3350的实例在部署完成后，新建一个连接，成功后客户端就会收到具体版本：Server version: 8.0.29 MySQL Community Server - GPL。

MySQL  Py > \c root@localhost:3350
...
Your MySQL connection id is 12
Server version: 8.0.29 MySQL Community Server - GPL
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如果想同时部署多个不同版本 MySQL实例，只需要把对应版本的 mysqld 路径放入 $ PATH 即可。需要注意的是，新路径与老 $ PATH 拼接顺序：新路径在前，老 $ PATH 在后！部署完成后，记得再把$PATH内容还原。

比如我机器上 MySQL 5.7 版本安装包目录为：/root/opt/mysql/5.7.34 ，那么添加这个目录的子目录 bin 到环境变量 $PATH 即可：

root@ytt-normal:~# export PATH=/root/opt/mysql/5.7.34/bin:$PATH
1.
重新进入 MySQL Shell 环境，和上面 MySQL 8.0 相同的部署方式：可以看到，新部署的实例版本为 5.7.34-log MySQL Community Server (GPL)。

MySQL  Py > dba.deploy_sandbox_instance(3351)
A new MySQL sandbox instance will be created on this host in 
/root/mysql-sandboxes/3351
...
   
Instance localhost:3351 successfully deployed and started.
Use shell.connect('root@localhost:3351') to connect to the instance.
   
MySQL  Py > \c root@localhost:3351
...
Your MySQL connection id is 7
Server version: 5.7.34-log MySQL Community Server (GPL)
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二、如何更改部署实例的基本目录：
默认部署实例文件在~/mysql-sandboxes下，按照实例端口划分，每个端口一个子目录。比如之前部署的两个 MySQL 实例，分别对应目录 /root/mysql-sandboxes/3350、/root/mysql-sandboxes/3351 。

有两种方法可以更改部署实例的基本目录：
1. 调用 dba.deploy_sandbox_instance 时，显式指定部署目录：
- sandboxDir: path where the new instance will be deployed.
1.
例如部署一个新实例3352，指定基本目录为：/tmp/mysql-sandbox。

MySQL  Py > dba.deploy_sandbox_instance(3352,{"sandboxDir":"/tmp/mysql-sandbox"})
A new MySQL sandbox instance will be created on this host in 
 /tmp/mysql-sandbox/3352
      
...
Instance localhost:3352 successfully deployed and started.
Use shell.connect('root@localhost:3352') to connect to the instance.
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这种方法最大的缺点就是对于后续新实例的部署不具备通用性，需要针对每个新实例分别指定 sandboxDir 选项才可以。如果不显式指定，则继续使用默认目录：~/mysql-sandboxes。例如下面部署实例3353，依然使用默认目录。

MySQL  Py > dba.deploy_sandbox_instance(3353)
A new MySQL sandbox instance will be created on this host in 
/root/mysql-sandboxes/3353
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接下来的方式直接在 MySQL Shell 的Shell 组件里指定基本部署目录，对全局有效。

2. 显式设置shell 组件的 options 字典属性，修改 KEY 名为 sandboxDir 的值为指定目录：
- sandboxDir: default path where the new sandbox instances for InnoDB cluster will be deployed
1.
设置 sandboxDir 为 /tmp/mysql-sandbox ： --persist 为永久生效，类似 MySQL 里的 set persist 语法效果。

MySQL  Py > \option --persist sandboxDir /tmp/mysql-sandbox
1.
重新进入 MySQL Shell 环境，部署两个新实例，对应端口分别为3353和3354：这两个实例都被部署在目录/tmp/mysql-sandbox下。

MySQL  Py > for i in range(3353,3355):
         ->     dba.deploy_sandbox_instance(i)
         -> 
A new MySQL sandbox instance will be created on this host in 
/tmp/mysql-sandbox/3353
...
A new MySQL sandbox instance will be created on this host in 
/tmp/mysql-sandbox/3354
...
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三、如何更改新部署的实例参数：
上面部署的几个实例都没有设定具体参数，只使用了默认值。不管部署的实例用于什么场景，有些参数还是要随场景更改的。 更改参数有以下两种方式：

1.部署实例的同时对参数进行配置：适合更改少量参数。
比如新部署一个实例3355，分别指定以下参数：

server-id=1000

tmp_table_size=64M

read_buffer_size=1M

添加这几个参数到 mysqldOptions 数组即可。

MySQL  Py > dba.deploy_sandbox_instance(3355,{"mysqldOptions":["server_id=1000","tmp_table_size=64M","read_buffer_size=1M"]})
A new MySQL sandbox instance will be created on this host in 
/tmp/mysql-sandbox/3355
  
...
      
Instance localhost:3355 successfully deployed and started.
Use shell.connect('root@localhost:3355') to connect to the instance.
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确认 my.cnf 已经更改成功：

root@ytt-normal:/tmp/mysql-sandbox/3355# grep "server_id\|tmp_table_size\|read_buffer_size" my.cnf
      server_id = 1000
      tmp_table_size = 64M
      read_buffer_size = 1M
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2. 部署实例后对参数进行配置：适合更改大量参数。
直接更改对应的 my.cnf ，完了重启即可。

总结：
使用MySQL Shell 的 DBA 组件可以很方便的部署MySQL实例，但是不建议上生产，因为进入 MySQL Shell 环境后，可以对这些实例随意维护，风险加大。