完全掌握MySQL主从延迟的解决方法

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，其中主要整理了主从延迟的解决方法相关问题，包括了什么是主从延迟、主从延迟的来源、主从延迟的解决方案等等内容，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

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之前项目中基于 MySQL 主从复制以及 AOP 的方式实现了读写分离，也写了博客记录了这个实现过程。既然配置了 MySQL 主从复制，那么自然会存在主从延迟，如何尽可能减小主从延迟对应用系统的影响是很有必要的思考点，我个人认为主从延迟的解决方案正是实现读写分离、MySQL 主从复制的精髓。

关于这个话题其实我之前就想着写篇博客分享一下，但一直没有提上日程。最近有读者在《SpringBoot实现MySQL读写分离》 中留言问到了这个问题，这也激励我写下了本文。关于这个问题，我阅读了很多资料和博客，并经过自己的实践实操，站在大佬的肩膀上总结下了这篇博客。

什么是主从延迟

在讨论如何解决主从延迟之前，我们先了解下什么是主从延迟。

为了完成主从复制，从库需要通过 I/O 线程获取主库中 dump 线程读取的 binlog 内容并写入到自己的中继日志 relay log 中，从库的 SQL 线程再读取中继日志，重做中继日志中的日志，相当于再执行一遍 SQL，更新自己的数据库，以达到数据的一致性。

与数据同步有关的时间点主要包括以下三个：

1. 主库执行完一个事务，写入 binlog，将这个时刻记为 T1；
2. 之后传给从库，将从库接收完这个 binlog 的时刻记为 T2；
3. 从库执行完成这个事务，将这个时刻记为 T3。

所谓主从延迟，就是同一个事务，从库执行完成的时间与主库执行完成的时间之差，也就是 T3 - T1。

可以在备库上执行 show slave status 命令，它的返回结果里面会显示 seconds_behind_master，用于表示当前备库延迟了多少秒。
seconds_behind_master 的计算方法是这样的：

1. 每个事务的 binlog 里面都有一个时间字段，用于记录主库上写入的时间；
2. 备库取出当前正在执行的事务的时间字段的值，计算它与当前系统时间的差值，得到 seconds_behind_master。

在网络正常的时候，日志从主库传给从库所需的时间是很短的，即 T2 - T1 的值是非常小的。也就是说，网络正常情况下，主从延迟的主要来源是从库接收完 binlog 和执行完这个事务之间的时间差。

由于主从延迟的存在，我们可能会发现，数据刚写入主库，结果却查不到，因为可能还未同步到从库。主从延迟越严重，该问题也愈加明显。

主从延迟的来源

主库和从库在执行同一个事务的时候出现时间差的问题，主要原因包括但不限于以下几种情况：

• 有些部署条件下，从库所在机器的性能要比主库性能差。
• 从库的压力较大，即从库承受了大量的请求。
• 执行大事务。因为主库上必须等事务执行完成才会写入 binlog，再传给备库。如果一个主库上语句执行 10 分钟，那么这个事务可能会导致从库延迟 10 分钟。
• 从库的并行复制能力。

主从延迟的解决方案

解决主从延迟主要有以下方案：

1. 配合 semi-sync 半同步复制；
2. 一主多从，分摊从库压力；
3. 强制走主库方案（强一致性）；
4. sleep 方案：主库更新后，读从库之前先 sleep 一下；
5. 判断主备无延迟方案（例如判断 seconds_behind_master 参数是否已经等于 0、对比位点）；
6. 并行复制 — 解决从库复制延迟的问题；

这里主要介绍我在项目中使用的几种方案，分别是半同步复制、实时性操作强制走主库、并行复制。

semi-sync 半同步复制

MySQL 有三种同步模式，分别是：

「异步复制」：MySQL 默认的复制即是异步的，主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返给客户端，并不关心从库是否已经接收并处理。这样就会有一个问题，一旦主库宕机，此时主库上已经提交的事务可能因为网络原因并没有传到从库上，如果此时执行故障转移，强行将从提升为主，可能导致新主上的数据不完整。

「全同步复制」：指当主库执行完一个事务，并且所有的从库都执行了该事务，主库才提交事务并返回结果给客户端。因为需要等待所有从库执行完该事务才能返回，所以全同步复制的性能必然会收到严重的影响。

「半同步复制」：是介于全同步复制与全异步复制之间的一种，主库只需要等待至少一个从库接收到并写到 Relay Log 文件即可，主库不需要等待所有从库给主库返回 ACK。主库收到这个 ACK 以后，才能给客户端返回 “事务完成” 的确认。

MySQL 默认的复制是异步的，所以主库和从库的数据会有一定的延迟，更重要的是异步复制可能会引起数据的丢失。但是全同步复制又会使得完成一个事务的时间被拉长，带来性能的降低。因此我把目光转向半同步复制。从 MySQL 5.5 开始，MySQL 以插件的形式支持 semi-sync 半同步复制。

相对于异步复制，半同步复制提高了数据的安全性，减少了主从延迟，当然它也还是有一定程度的延迟，这个延迟最少是一个 TCP/IP 往返的时间。所以，半同步复制最好在低延时的网络中使用。

半同步复制的潜在问题

在传统的半同步复制中（MySQL 5.5 引入），主库写数据到 binlog，并且执行 commit 提交事务后，会一直等待一个从库的 ACK，即从库写入 Relay Log 后，并将数据落盘，再返回给主库 ACK，主库收到这个 ACK 以后，才能给客户端返回 “事务完成” 的确认。

这样会出现一个问题，就是实际上主库已经将该事务 commit 到了存储引擎层，应用已经可以看到数据发生了变化，只是在等待返回而已。如果此时主库宕机，可能从库还没写入 Relay Log，就会发生主从库数据不一致。

为了解决上述问题，MySQL 5.7 引入了增强半同步复制。针对上面这个图，“Waiting Slave dump” 被调整到了 “Storage Commit” 之前，即主库写数据到 binlog 后，就开始等待从库的应答 ACK，直到至少一个从库写入 Relay Log 后，并将数据落盘，然后返回给主库 ACK，通知主库可以执行 commit 操作，然后主库再将事务提交到事务引擎层，应用此时才可以看到数据发生了变化。

在 MySQL 5.5 - 5.6 使用 after_commit 的模式下，客户端事务在存储引擎层提交后，在主库等待从库确认的过程中，主库宕机了。此时，结果虽然没有返回给当前客户端，但事务已经提交了，其他客户端会读取到该已提交的事务。如果从库没有接收到该事务或者未写入 relay log，同时主库宕机了，之后切换到备库，那么之前读到的事务就不见了，出现了幻读，也就是数据丢失了。

MySQL 5.7 默认值则是 after_sync，主库将每个事务写入 binlog，传给从库并刷新到磁盘 (relay log)。主库等到从库返回 ack 之后，再提交事务并且返回 commit OK 结果给客户端。 即使主库 crash，所有在主库上已经提交的事务都能保证已经同步到从库的 relay log 中，解决了 after_commit 模式带来的幻读和数据丢失问题，故障切换时数据一致性将得到提升。因为从库没有写入成功的话主库也不会提交事务。并且在 commit 之前等待从库 ACK，还可以堆积事务，有利于 group commit 组提交，有利于提升性能。

一主多从

如果从库承担了大量查询请求，那么从库上的查询操作将耗费大量的 CPU 资源，从而影响了同步速度，造成主从延迟。那么我们可以多接几个从库，让这些从库来共同分担读的压力。

简而言之，就是加机器，方法简单粗暴，但也会带来一定成本。

强制走主库方案

如果某些操作对数据的实时性要求比较苛刻，需要反映实时最新的数据，比如说涉及金钱的金融类系统、在线实时系统、又或者是写入之后马上又读的业务，这时我们就得放弃读写分离，让此类的读请求也走主库，这就不存延迟问题了。

当然这也失去了读写分离带给我们的性能提升，需要适当取舍。

并行复制

一般 MySQL 主从复制有三个线程参与，都是单线程：Binlog Dump 线程、IO 线程、SQL 线程。复制出现延迟一般出在两个地方：

• SQL 线程忙不过来（主要原因）；
• 网络抖动导致 IO 线程复制延迟（次要原因）。

日志在备库上的执行，就是备库上 SQL 线程执行中继日志（relay log）更新数据的逻辑。

在 MySQL 5.6 版本之前，MySQL 只支持单线程复制，由此在主库并发高、TPS 高时就会出现严重的主备延迟问题。从 MySQL 5.6 开始有了多个 SQL 线程的概念，可以并发还原数据，即并行复制技术。这可以很好的解决 MySQL 主从延迟问题。

从单线程复制到最新版本的多线程复制，中间的演化经历了好几个版本。其实说到底，所有的多线程复制机制，都是要把只有一个线程的 sql_thread，拆成多个线程，也就是都符合下面的这个多线程模型：

coordinator 就是原来的 sql_thread，不过现在它不再直接更新数据了，只负责读取中转日志和分发事务。真正更新日志的，变成了 worker 线程。而 worker 线程的个数，就是由参数 slave_parallel_workers 决定的。

由于 worker 线程是并发运行的，为了保证事务的隔离性以及不会出现更新覆盖问题，coordinator 在分发的时候，需要满足以下这两个基本要求：

1. 更新同一行的两个事务，必须被分发到同一个 worker 中（避免更新覆盖）。
2. 同一个事务不能被拆开，必须放到同一个 worker 中（保证事务隔离性）。

各个版本的多线程复制，都遵循了这两条基本原则。

以下是按表分发策略和按行分发策略，可以帮助理解 MySQL 官方版本并行复制策略的迭代：

• 按表分发策略：如果两个事务更新不同的表，它们就可以并行。因为数据是存储在表里的，所以按表分发，可以保证两个 worker 不会更新同一行。
  • 按表分发的方案，在多个表负载均匀的场景里应用效果很好，但缺点是：如果碰到热点表，比如所有的更新事务都会涉及到某一个表的时候，所有事务都会被分配到同一个 worker 中，就变成单线程复制了。
• 按行分发策略：如果两个事务没有更新相同的行，则它们在备库上可以并行。显然，这个模式要求 binlog 格式必须是 row。
  • 按行并行复制的方案解决了热点表的问题，并行度更高，但缺点是：相比于按表并行分发策略，按行并行策略在决定线程分发的时候，需要消耗更多的计算资源。

MySQL 5.6 版本的并行复制策略

MySQL 5.6 版本，支持了并行复制，只是支持的粒度是按库并行（基于 Schema）。

其核心思想是：不同 schema 下的表并发提交时的数据不会相互影响，即从库可以对 relay log 中不同的 schema各分配一个类似 SQL 线程功能的线程，来重放 relay log 中主库已经提交的事务，保持数据与主库一致。

如果在主库上有多个 DB，使用这个策略对于从库复制的速度可以有比较大的提升。但通常情况下都是单库多表，那基于库的并发也就没有什么作用，根本无法并行重放，所以这个策略用得并不多。

MySQL 5.7 的并行复制策略

MySQL 5.7 引入了基于组提交的并行复制，参数 slave_parallel_workers 设置并行线程数，由参数 slave-parallel-type 来控制并行复制策略：

• 配置为 DATABASE，表示使用 MySQL 5.6 版本的按库并行策略；
• 配置为 LOGICAL_CLOCK，表示使用基于组提交的并行复制策略；

利用 binlog 的组提交 (group commit) 机制，可以得出一个组提交的事务都是可以并行执行的，原因是：能够在同一组里提交的事务，一定不会修改同一行（由于 MySQL 的锁机制），因为事务已经通过锁冲突的检验了。

基于组提交的并行复制具体流程如下：

1. 在一组里面一起提交的事务，有一个相同的 commit_id，下一组就是 commit_id+1；commit_id 直接写到 binlog 里面；
2. 传到备库应用的时候，相同 commit_id 的事务分发到多个 worker 执行；
3. 这一组全部执行完成后，coordinator 再去取下一批执行。

所有处于 prepare 和 commit 状态的事务都是可以在备库上并行执行的。

binlog 的组提交的两个有关参数：

• binlog_group_commit_sync_delay 参数，表示延迟多少微秒后才调用 fsync 刷盘；
• binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，表示累积多少次以后才调用 fsync。

这两个参数是用于故意拉长 binlog 从 write 到 fsync 的时间，以此减少 binlog 的写盘次数。在 MySQL 5.7 的并行复制策略里，它们可以用来制造更多的“同时处于 prepare 阶段的事务”。可以考虑调整这两个参数值，来达到提升备库复制并发度的目的。

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最后

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