MySQL主从延时的处理方法是什么

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为什么主从延时这么大？

答：MySQL使用单线程重放RelayLog。

应该怎么优化，缩短重放时间？

答：多线程并行重放RelayLog可以缩短时间。

多线程并行重放RelayLog有什么问题？

答：需要考虑如何分割RelayLog，才能够让多个数据库实例，多个线程并行重放RelayLog，不会出现不一致。

为什么会出现不一致？

答：如果RelayLog随机的分配给不同的重放线程，假设RelayLog中有这样三条串行的修改记录：

update account set money=100 where uid=58;

update account set money=150 where uid=58;

update account set money=200 where uid=58;

如果单线程串行重放：能保证所有从库与主库的执行序列一致。

画外音：最后money都将为200。

如果多线程随机分配重放：多重放线程并发执行这3个语句，谁最后执行是不确定的，最终从库数据可能与主库不同。

画外音：多个从库可能money为100，150，200不确定。

如何分配，多个从库多线程重放，也能得到一致的数据呢？

答：相同库上的写操作，用相同的线程来重放RelayLog；不同库上的写操作，可以并发用多个线程并发来重放RelayLog。

如何做到呢？

答：设计一个哈希算法，hash(db-name) % thread-num，库名hash之后再模上线程数，就能很轻易做到，同一个库上的写操作，被同一个重放线程串行执行。

画外音：不同库上的重放，是并行的，就起到了加速做用。

这个方案有什么不足？

答：很多公司对MySQL的使用是“单库多表”，如果是这样的话，仍然只有一个库，还是不能提高RelayLog的重放速度。

启示：将“单库多表”的DB架构模式升级为“多库多表”的DB架构模式。

画外音：数据量大并发量大的互联网业务场景，“多库”模式还具备着其他很多优势，例如：

（1）非常方便的实例扩展：DBA很容易将不同的库扩展到不同的实例上；

（2）按照业务进行库隔离：业务解耦，进行业务隔离，减少耦合与相互影响；

（3）非常方便微服务拆分：每个服务拥有自己的实例就方便了；

“单库多表”的场景，多线程并行重放RelayLog还能怎么优化？

答：即使只有一个库，事务在主库上也是并发执行的，既然在主库上可以并行执行，在从库上也应该能够并行执行呀？

新思路：将主库上同时并行执行的事务，分为一组，编一个号，这些事务在从库上的回放可以并行执行（事务在主库上的执行都进入到prepare阶段，说明事务之间没有冲突，否则就不可能提交），没错，MySQL正是这么做的。

解法：基于GTID的并行复制。

从MySQL5.7开始，将组提交的信息存放在GTID中，使用mysqlbinlog工具，可以看到组提交内部的信息：

20181014 23:52 server_id 58 XXX GTID last_committed=0 sequence_numer=1
20181014 23:52 server_id 58 XXX GTID last_committed=0 sequence_numer=2
20181014 23:52 server_id 58 XXX GTID last_committed=0 sequence_numer=3
20181014 23:52 server_id 58 XXX GTID last_committed=0 sequence_numer=4

和原来的日志相比，多了last_committed和sequence_number。

什么是last_committed？

答：它是事务提交时，上次事务提交的编号，如果具备相同的last_committed，说明它们在一个组内，可以并发回放执行。

总结

MySQL并行复制，缩短主从同步时延的方法，体现着这样的一些架构思想：

多线程是一种常见的缩短执行时间的方法；

画外音：例如，很多crontab可以用多线程，切分数据，并行执行。

多线程并发分派任务时，必须保证幂等性：MySQL提供了“按照库幂等”，“按照commit_id幂等”两种方式，很值得借鉴；

画外音：例如，群消息，可以按照group_id幂等；用户消息，可以按照user_id幂等。

具体到MySQL主从同步延时：

mysql5.5：不支持并行复制，大伙快升级MySQL版本；

mysql5.6：按照库并行复制，建议使用“多库”架构；

mysql5.7：按照GTID并行复制；

到此，相信大家对“MySQL主从延时的处理方法是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！