一、引子

上一篇文章,我们讲述了:《MySQL 如何保证数据不丢失?》,介绍了 binlogredo log 的工作流程。
那么,MySQL 怎么保证高可用呢?
为了提高 MySQL 的读写性能,我们往往采用 MySQL 一主多从的方案。
即一个主库(主要负责写),多个从库(只负责读)。
因为单实例有性能瓶颈,多从库能优先解决 MySQL 的读负载压力。

二、主从同步

主从同步(简化)

原理:

MySQL 设计成一主多从模式。

简单来说,主要分为三步:

  • 第一步:所有增删改的 DML 语句都在 master 节点的示例上完成。

  • 第二步:将处理完成的 binlog 日志传输到各个 slave 节点。

  • 第三步:多个 slave 节点处理 binlog,从而保持主从一致。

详细来说,

主从同步(详细)

MasterSlave 之间会维护一个长连接,专门用来同步binlog

创建从库的过程:

  1. Slave 机器上,通过 change master 命令,设置主库的 IP、端口号、用户名、密码,以及binlog 从哪里开始获取等信息(具体binlog文件名 + 文件偏移量)。

  2. Slave 机器上,执行start slave命令,启动 io_threadsql_thread 线程。
    其中 io_thread 用于接收主库的 binlogsql_thread 用于处理主库的 binlog

  3. Slave 开始尝试连接 MasterMaster 校验完用户名密码后,dump_thread 根据 Slave 设置的 binlog 文件和偏移量,开始读取 binlog 发送给 Slave

  4. Slaveio_thread 将接收到的 binlog 写到 relay log (中转日志)。

  5. sql_thread 读取中转日志,执行对应SQL,同步完成。

问题:

1. 主从延迟

即“同步延迟”。
表示同一个事务下,主库执行完成到备库执行完成的时间差值。

主从延迟时间

时间线:

  1. Master 执行一个事务,成功写入binlog —— 这个时刻,我们记为 T1

  2. Slaveio_thread 接收到binlog —— 这个时刻,我们记为 T2

  3. Slave执行完这个事务。—— 这个时刻,我们记为 T3

所谓主从延迟,就是 T3-T1 的时间。

如果在这段时间里,在从库上查询主库刚插入/修改的数据,会出现主从不一致的现象。
这时,一些对可靠性要求比较高的业务场景里,就会出现错误。
我们可以在从库上执行:

show slave status;

其中,seconds_behind_master 就是从库延迟的时间(T3-T1

主从延迟的根本原因是:从库消费中转日志(relay log)的速度比主库生产 binlog 的速度慢。

2. 主从切换

在实际场景下,可能会遇到主库所在机器异常、掉电、或者机房升级等等。
这就会涉及到“主库”与“从库”之间的切换问题。
由于主从延迟的存在,在主从切换的时候,就会有不同的策略。

主从切换

可靠性优先策略(推荐):

  1. 查询 slaveseconds_behind_master,如果小于预定的某个值(比如3秒),就下一步。
    否则就一直轮训,直到出现满足条件的Slave。(选未来主库)

  2. masterreadonly = true,降为从库。

  3. 查询该 slave(未来主库) 的 seconds_behind_master 值变成 0。(即无主从延迟)

  4. 将该 slave (未来主库)的状态变成读写。readonly = false,升成主库。

  5. 将请求流量切到新主库。

  • 优点:可靠性高,数据可靠。

  • 缺点:会有一小段不可用的时间。

因此,得选择 seconds_behond_master 比较短的 slavemaster

可用性优先策略:

  1. 直接将 slave (未来主库)的状态变成读写。readonly = false,升成主库。

  2. 将请求流量切到新主库。

  3. 将老主库的 readonly = true,降为从库。

  • 优点:可用性高,没有真空期。

  • 缺点:可能会出现数据不一致的情况。

三、如何保证高可用

MySQL 如果要保证高可用,就要满足三个条件。

  1. 数据不丢失。(双1策略)

  2. 主从最终一致性。(主库所有binlog,备库都执行了)

  3. 无主从延迟。

主从延迟的来源:

1. Slave 所在机器性能问题。(部署在同一机器上)

我就遇到过这种 case:
我们的数据库和飞书的数据库部署在同一个机器上,
他们在大量的做一些DML操作,删除/归档很多老数据。
导致于我们的Slave资源被一直抢占,进而出现主从延迟。

解决思路:

  1. 如果成本允许,按服务,分开独立部署。

2. Slave 压力大,查询耗费了大量CPU资源,影响了同步速度。

这种也比较常见,表/索引设计不合理、或者有临时任务在拖库,导致慢慢查询,耗费了大量CPU资源。导致 io_threadsql_thread 抢占不到资源进而同步缓慢。

解决思路:
1.优化表设计、索引设计。解决慢 SQL 问题。
2.增加从库,分担现有从库的压力。
3.对于一些临时/定时任务:可用 Binlog -> Hadoop。转移让另外一个系统来提供查询能力。

3. 大事务

这种也比较好理解,主库上执行一个大事务花了n分钟,那么大概率就会导致从库延迟n分钟。
比如,磁盘空间快满了,需要归档一些历史数据,需要一次性删除大量历史数据。这时候和就会出现主从延迟。

解决思路:
1.业务允许的话,控制每个事务的数据量,分成多次操作。



作者:齐舞647
链接:https://www.jianshu.com/p/4f640003027e
来源:简书
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