由MySQL复制延迟说起

用户1278550

发布于 2019-04-25 17:02:15

1.3K0

发布于 2019-04-25 17:02:15

文章被收录于专栏：idbaidba

一序言

在运维MySQL数据库时,DBA会接收的比较多关于主备延时的报警:

check_ins_slave_lag (err_cnt:1)critical-slavelag on ins:3306=39438

相信 slave 延迟是MySQL dba 遇到的一个老生长谈的问题了。我们先来分析一下slave延迟带来的风险

异常情况下,主从HA无法切换。HA 软件需要检查数据的一致性，延迟时，主备不一致。
备库复制hang会导致备份失败(flush tables with read lock会900s超时）
以 slave 为基准进行的备份，数据不是最新的,而是延迟。

本文主要探讨如何解决，如何规避 slave 延迟的问题，接下来我们要分析一下导致备库延迟的几种原因

二 slave延迟的场景以及解决方法

1 无主键、无索引或索引区分度不高.

有如下特征

a. show slave status 显示position一直没有变
b. show open tables 显示某个表一直是 in_use 为 1
c. show create table 查看表结构可以看到无主键，或者无任何索引，或者索引区分度很差。

解决方法:

a. 找到表区分度比较高的几个字段, 可以使用这个方法判断：
   select count(*) from xx;
   select count(*) from (select distinct xx from xxx) t;
   如果2个查询count(*)的结果差不多，说明可以对这些字段加索引

b. 备库stop slave;
   可能会执行比较久，因为需要回滚事务。

c. 备库
   set global slave_rows_search_algorithms='TABLE_SCAN,INDEX_SCAN,HASH_SCAN';

   或者
   set sql_log_bin=0;
   alter table xx add key xx(xx);

d. 备库start slave

如果是innodb,可以通过show innodb status来查看 rows_inserted,updated,deleted,selected这几个指标来判断。
如果每秒修改的记录数比较多，说明复制正在以比较快的速度执行。

其实针对无索引的表可以直接调整从库上的参数 slave_rows_search_algorithms.(这个参数在另外一篇文章说明)

2 主库上有大事务,导致从库延时

现象解析binlog 发现类似于下图的情况看

解决方法

事前防范，与开发沟通,增加缓存,异步写入数据库,减少业务直接对db的大事务写入。
事中补救，调整数据库中io相关的参数比如innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog  或者打开并行复制功能。

3 主库写入频繁,从库压力跟不上导致延时

此类原因的主要现象是数据库的 IUD 操作非常多，slave由于sql_thread单线程的原因追不上主库。

解决方法:

a 升级从库的硬件配置,比如ssd,fio.

b 使用@丁奇的预热工具-relay fetch(已经不再维护)
  在备库sql线程执行更新之前，预先将相应的数据加载到内存中,并不能提高sql_thread线程执行sql的能力，
  也不能加快io_thread线程读取日志的速度。

c 使用多线程复制 阿里MySQL团队实现的方案--基于行的并行复制。
该方案允许对同一张表进行修改的两个事务并行执行，只要这两个事务修改了表中的不同的行。
这个方案可以达到事务间更高的并发度，但是局限是必须使用Row格式的binlog。
因为只有使用Row格式的binlog才可以知道一个事务所修改的行的范围，而使用Statement格式的binlog只能知道修改的表对象。

d 官方的并行复制方案(后面会简单讨论)

4 数据库中存在大量myisam表，在备份的时候导致slave 延迟

由于xtrabackup 工具备份到最后会执行flash tables with read lock ，对数据库进行锁表以便进行一致性备份，然后对于myisam表锁，会阻碍salve_sql_thread 停滞运行进而导致hang

该问题目前的比较好的解决方式是修改表结构为innodb存储引擎的表。

三 MySQL 的改进

为了解决复制延迟的问题，MySQL 也在不遗余力的解决主从复制的性能瓶颈，研发高效的复制算法。

3.1 基于组提交的并行复制

MySQL的复制机制大致原理是:slave 通过io_thread 将主库的binlog拉到从库并写入relay log，由SQL THREAD 读出来relay log并进行重放。当主库写入并发写入压力很大，也即N:1的情形，slave 就可能会出现延迟。MySQL 5.6 版本提供并行复制功能,slave复制相关的线程由io_thread,coordinator_thread,worker构成，其中:

coordinator_thread 负责读取 relay log，将读取的binlog event以事务为单位分发到各个 worker thread 进行执行，并在必要时执行binlog event，比如是DDL 或者跨库事务的时候。

worker_thread:执行分配到的binlog event，各个线程之间互不影响，具体worker_thread 的个数由slave_parallel_workers决定。需要注意的是 dbname 与 worker 线程的绑定信息在一个hash表中进行维护，hash表以entry为单位，entry中记录当前entry所代表的数据库名，有多少个事务相关的已被分发，执行这些事务的worker thread等信息。

分配线程是以数据库名进行分发的，当一个实例中只有一个数据库的时候，不会对性能有提高，相反，由于增加额外的操作，性能还会有一点回退。 MySQL 5.7 版本提供基于组提交的并行复制,通过设置如下参数来启用并行复制。

slave_parallel_workers>0 global.slave_parallel_type＝'LOGICAL_CLOCK'

即主库在ordered_commit中的第二阶段，将同一批commit的 binlog 打上一个相同的last_committed标签，last_committed相同的事务在备库是可以并行执行的，因此大大简化了并行复制的逻辑，并解决相同DB的事务不能并行执行的限制。备库在执行时，具有同一last_committed的事务在备库可以并行的执行，互不干扰，这样的实现方式大大提高slave 应用relay log的速度。默认是DATABASE 模式的，需要调整或者在my.cnf中配置

mysql> show variables like 'slave_parallel%';
+------------------------+----------+
| Variable_name          | Value    |
+------------------------+----------+
| slave_parallel_type    | DATABASE |
| slave_parallel_workers | 4        |
+------------------------+----------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> STOP SLAVE SQL_THREAD;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> set global slave_parallel_type='LOGICAL_CLOCK';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> START SLAVE SQL_THREAD;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

启用并行复制之后查看processlist，系统多了四个线程 Waiting for an event from Coordinator .(手机用户推荐横屏查看)

mysql> show processlist;
+----+-------------+-----------------+------+---------+------+-----------------------------------------+------------------+
| Id | User        | Host            | db   | Command | Time | State                                   | Info             |
+----+-------------+-----------------+------+---------+------+-----------------------------------------+------------------+
| 9  | root        | localhost:40270 | NULL | Query   | 0    | starting                                | show processlist |
| 10 | system user |                 | NULL | Connect | 1697 | Waiting for master to send event        | NULL             |
| 31 | system user |                 | NULL | Connect | 5    | Slave has read all relay log;waiting for more updates| NULL|
| 32 | system user |                 | NULL | Connect | 5    | Waiting for an event from Coordinator   | NULL             |
| 33 | system user |                 | NULL | Connect | 5    | Waiting for an event from Coordinator   | NULL             |
| 34 | system user |                 | NULL | Connect | 5    | Waiting for an event from Coordinator   | NULL             |
| 35 | system user |                 | NULL | Connect | 5    | Waiting for an event from Coordinator   | NULL             |
+----+-------------+-----------------+------+---------+------+------------------------------------------------------------+
7 rows in set (0.00 sec)

核心参数:

binlog_group_commit_sync_no_delay_count:一组里面有多少事物才提交,单位 (ms)
binlog_group_commit_sync_delay:等待多少时间后才进行组提交

3.2 基于写集合的并行复制

其实从 MySQL5.7.22 就提供基于write set的复制优化策略。WriteSet并行复制的思想是:不同事务的不同记录不重叠，则都可在从机上并行回放，可以看到并行的力度从组提交细化为记录级。不想看官方文档的话，大家可以看看姜老师的文章速度提升5~10倍，基于WRITESET的MySQL并行复制

通过一个简单的例子来看看基于writeset并行复制的binlog的变化。测试更新3行数据，同一个表的不同事务有2个last_committed值，其中1个0 ，3个1。(last_committed是从0开始的。) 相同的 last_committed的事务是可以并行复制的。

set global binlog_transaction_dependency_tracking = 'WRITESET';

#190416 21:22:36 Anonymous_GTID last_committed=0 sequence_number=1
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=113 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=16 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=16 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
# at 402
#190416 21:22:36 server id 1  end_log_pos 433 CRC32 0x60773748  Xid = 78
COMMIT/*!*/;
# at 433
#190416 21:22:40 Anonymous_GTID last_committed=1 sequence_number=2
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=114 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=17 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=17 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;
#190416 21:22:45 Anonymous_GTID last_committed=1 sequence_number=3
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=115 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=18 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=18 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;
#190416 21:22:49    Anonymous_GTID  last_committed=1 sequence_number=4 
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=116 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=19 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=19 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;
# at 1267
#190416 21:22:56    Anonymous_GTID  last_committed=1 sequence_number=5
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=117 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=20 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=20 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;

作为对比我们看看设置基于组提交复制的时候的情形:

set global binlog_transaction_dependency_tracking = 'COMMIT_ORDER';

#190416 21:23:28  last_committed=0 sequence_number=1
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=118 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=21 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=21 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;

#190416 21:23:35 last_committed=1   sequence_number=2
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=119 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=22 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=22 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;

#190416 21:23:38 last_committed=2   sequence_number=3
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=120 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=23 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=23 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;

#190416 21:23:41 last_committed=3   sequence_number=4
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=121 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=24 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=24 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;

#190416 21:23:44  last_committed=4  sequence_number=5
BEGIN
### INSERT INTO `test`.`x`
### SET
###   @1=122 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2=25 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=25 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
COMMIT/*!*/;

关于性能，废话不多说，直接上性能压测图:

从图中可以看出并发小于32时，writeset性能优势非常明显。当然大部分业务的并发估计都小于16吧。

四总结

slave 延迟的原因可以归结为slave apply binlog的速度跟不上主库写入的速度，如何解决复制延迟呢？其实也是如何提高MySQL写速度的问题。从目前的硬件和软件的发展来看，硬件存储由之前的HDD机械硬盘发展到现在的SSD,PCI-E SSD,再到NVM Express(NVMe),IO性能一直在提升。软件层面MySQL的主从复制也从单线程复制到不同算法的并行复制(基于库，事务，行)，应用binlog的速度也越来越快。

本文归纳从几个常见的复制延迟场景，有可能还不完整，也欢迎大家留言讨论。

五拓展阅读

[1] 一种MySQL主从同步加速方案－改进

https://dinglin.iteye.com/blog/1187154

[2] MySQL多线程同步MySQL-Transfer介绍(已经不在维护)

https://dinglin.iteye.com/blog/1581877

[3] MySQL 并行复制演进及 MySQL 8.0 中基于 WriteSet 的优化

https://www.cnblogs.com/DataArt/p/10240093.html

[4] 速度提升5~10倍，基于WRITESET的MySQL并行复制

[5] https://mysqlhighavailability.com/improving-the-parallel-applier-with-writeset-based-dependency-tracking/ --性能压测图来此此文

本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。

原始发表：2019-04-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

云数据库 SQL Server

数据库

sql

本文分享自 yangyidba 微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

云数据库 SQL Server

数据库

sql

登录后参与评论

0 条评论

热度