MySQL主从复制太慢,怎么办?

本文探讨了MySQL主从同步延迟的原因,并介绍了并行复制(MTS)方案及其不同版本的策略,包括按库并行、按行并行及基于write set的并行策略。

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本文分析了MySQL主从延迟的原因以及介绍了MTS方案。

mysql主从同步延迟原因

导致备库延迟的原因主要有如下几种:

  1. 通常备库所在机器的性能要比主库所在的机器性能差,执行备份自然会更慢。

  2. 备库的读压力大。在备库过多的执行繁重的查询任务。

  3. 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。一次性地用 delete 语句删除太多数据、表 DDL都可能造成延迟。

  4. 主库是多线程操作,而从库却只有一个线程在执行复制。

主从同步延迟解决方案

解决方案:

  1. 提升从库物理机的配置,性能差异不要太大。

  2. 业务的持久化层的实现采用分库架构,mysql服务可平行扩展,分散压力。

  3. 采用读写分离,分散主库压力。

  4. 加入缓存如Redis等,降低mysql的读压力。

  5. 避免执行大事务等费时的操作,可以将事务内容拆开执行。

  6. 使用同步并行复制方案MTS

并行复制

从MySQL5.6开始支持并行复制,这就解决了之前复制速度缓慢的问题。coordinator 就是原来的 sql_thread, 他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。work 线程的个数由参数 slave_parallel_workers 决定的。既然是并行就一定会有数据一致性的问题,两个不同的事务如果在不同的work中同时执行,顺序的影响也会造成结果不同。

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所以在 coordinator 分发任务的时候,要满足以下这两个基本要求:

  1. 不能造成更新覆盖。这就要求更新同一行的两个事务,必须被分发到同一个 worker 中。

  2. 同一个事务不能被拆开,必须放到同一个 worker 中。

各个版本的多线程复制,都遵循了这两条基本原则。

MySQL 5.6版本策略

官方 MySQL5.6 版本,支持了并行复制,只是支持的粒度是按库并行。用于决定分发策略的 hash 表里,key 就是数据库名,同一个数据库需要在同一个worker中串行执行,这就避免了事务之间相互影响的问题。

MariaDB 策略

MariaDB 的并行复制策略利用redo log 组提交 (group commit) 优化的特性:能够在同一组里提交的事务,一定不会修改同一行。所以可以按照食物的 commit—_id来分组。

在实现上,MariaDB 是这么做的:

  • 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;传到备库应用的时候,相同 commit_id 的事务分发到多个 worker 执行;

  • 这一组全部执行完成后,coordinator 再去取下一批。

MySQL 5.7策略

MySQL5.7中对 MariaDB 多策略进行了优化。因为同时处于 prepare 状态的事务,在备库执行时是可以并行的,此时的redolog已经经过了并行验证,所以从库也可以执行。具体步骤不做赘述,参考MariaDB策略。

MySQL 5.7.22 的并行复制策略

在 2018 年 4 月份发布的 MySQL 5.7.22 版本里(最新5.7.37),MySQL 增加了一个新的并行复制策略,基于 WRITESET 的并行复制。相应地,新增了一个参数 binlog-transaction-dependency-tracking,用来控制是否启用这个新策略。这个参数的可选值有以下三种。

  1. COMMIT_ORDER,表示的就是前面介绍的,根据同时进入 prepare 和 commit 来判断是否可以并行的策略。

  2. WRITESET,表示的是对于事务涉及更新的每一行,计算出这一行的 hash 值,组成集合 writeset。如果两个事务没有操作相同的行,也就是说它们的 writeset 没有交集,就可以并行。

  3. WRITESET_SESSION,是在 WRITESET 的基础上多了一个约束,即在主库上同一个线程先后执行的两个事务,在备库执行的时候,要保证相同的先后顺序。

当然为了唯一标识,这个 hash 值是通过“库名 + 表名 + 索引名 + 值”计算出来的。如果一个表上除了有主键索引外,还有其他唯一索引,那么对于每个唯一索引,insert 语句对应的 writeset 就要多增加一个 hash 值。

总结

总结一下,MySQL 并行复制策略主要是有三种思想:

  1. 按照库的级别粒度并行执行,用于决定分发策略的 hash 表里,key 就是数据库名。

  2. 按照行级别,根据id、唯一索引、value、库名这些来计算hash值,做分组标示

  3. 根据redo log 持久化原理,同一个commit组 或者 同时进入prepare或者commit表示可以同步执行。

最后,欢迎大家提问和交流。

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<think>嗯,用户想解决MySQL主从同步延迟的问题,需要排查和解决。首先,我得回想一下主从复制的基本原理,然后考虑可能导致延迟的各种原因。根据之前学过的知识,主从复制延迟可能有多个方面,比如硬件资源不足、配置问题、大事务、慢查询、主库高并发等等。 首先,用户可能需要检查硬件资源,比如主从库的CPU、磁盘IO、网络带宽是否足够。如果主库的磁盘IO慢,或者从库的硬件较差,都可能导致延迟。比如,如果主库使用SSD而从库用机械硬盘,那从库处理日志的速度可能跟不上主库。 然后,配置方面,尤其是MySQL的版本。低版本可能只支持单线程复制,而高版本支持多线程复制(比如基于库、表或行的并行复制)。需要确认用户使用的MySQL版本,如果版本较低,升级到支持多线程的版本可能有效。比如,引用[1]提到低版本MySQL单线程复制的问题,换成高版本支持多线程可以解决。 接着,复制线程的状态和延迟情况,可以用show slave status命令查看Seconds_Behind_Master参数。如果这个值很大,说明延迟严重。同时,检查IO线程和SQL线程是否正常运行,有没有错误信息。如果有错误,比如主键冲突或者网络中断,需要解决这些错误才能继续复制。 另外,大事务或者长事务也是一个常见原因。比如,用户执行了一个大量更新的操作,比如没有索引的DELETE语句,或者一次性插入大量数据,这些事务在从库上执行时会阻塞后续的事务,导致延迟。引用[2]提到,如果一条SQL执行20秒,从库就会延迟20秒,所以需要优化慢查询,拆分大事务。 慢查询日志也是需要检查的,找出执行时间长的SQL进行优化。比如,使用pt-query-digest分析慢日志,或者用show full processlist查看当前执行的查询。优化索引,减少锁竞争,分批次处理数据都可能有效。 主库的高并发写入也是一个因素。如果主库并发太高,从库处理不过来,可以考虑使用分片或者读写分离架构,分散压力。引用[3]提到业务层面是否能接受一定延迟,可能需要调整架构,比如将实时性要求高的查询仍然指向主库,其他查询走从库。 还有主从之间的网络延迟问题,比如跨机房同步可能会有较高的网络延迟,需要检查网络状况,使用ping或traceroute工具测试,或者考虑专线连接。 除此之外,一些参数配置也可能影响复制速度,比如sync_binlog、innodb_flush_log_at_trx_commit等。主库如果配置为双1(安全性高),可能会影响性能,而从库可能可以调整这些参数以提高复制速度,但需要权衡数据安全性。 另外,从库上的查询压力过大也可能导致延迟。如果从库同时处理大量读请求,可能会占用资源,影响SQL线程的应用速度。这时候可能需要增加从库数量,分摊读负载,或者升级从库硬件。 总结下来,排查步骤可能包括:检查硬件资源、查看复制状态、分析大事务和慢查询、优化配置、调整架构等。解决方案可能涉及升级MySQL版本、优化SQL、拆分事务、调整参数、增加从库或改善网络等。 用户可能需要分步骤来处理,先确定延迟的原因,再针对性地解决。比如,先检查Seconds_Behind_Master,然后看IO/SQL线程状态,再检查是否有慢查询或大事务,接着评估硬件和配置是否合理,最后考虑架构调整。每一步都需要具体的命令或工具支持,比如show slave status、查看进程列表、分析慢日志等。 可能还需要考虑是否使用了并行复制,以及并行复制的配置是否正确。例如,在MySQL 5.6之后支持基于库的并行复制,而5.7及更高版本支持基于逻辑时钟的并行复制,可以更高效地处理事务。 总的来说,解决主从延迟需要多方面的分析和调整,用户可能需要结合监控工具和日志分析来定位问题,然后逐步优化。</think>### 排查和解决MySQL主从复制延迟问题的步骤 #### 一、排查延迟原因 1. **检查主从复制状态** 执行 `SHOW SLAVE STATUS\G`,关注以下关键字段: - `Seconds_Behind_Master`:表示从库落后主库的时间(秒)。若为0则表示无延迟,若为`NULL`可能表示复制中断[^3]。 - `Slave_IO_Running` 和 `Slave_SQL_Running`:确认两个线程是否正常运行。 - `Last_Error`:检查是否有复制错误(如主键冲突、表不存在等)。 2. **分析硬件和网络资源** - **主从库硬件性能**:从库硬件配置(CPU、磁盘IO)若低于主库,可能导致应用日志速度慢[^1]。 - **网络延迟**:通过 `ping` 或 `traceroute` 检测主从库之间的网络延迟。跨机房同步时,建议使用专线或优化网络路径。 3. **识别大事务和慢查询** - 主库执行 `SHOW FULL PROCESSLIST`,检查是否有长时间运行的事务或锁等待。 - 分析从库的慢查询日志(`slow_query_log`),优化执行时间长的SQL语句[^2]。 - 大事务(如无索引的批量删除)会阻塞复制,需拆分为小事务[^2]。 --- #### 二、针对性解决方案 1. **升级MySQL版本** 低版本仅支持单线程复制,高版本(如MySQL 5.6+)支持多线程复制(参数 `slave_parallel_workers`),可显著提升从库处理效率。 2. **优化慢查询和大事务** - 通过 `EXPLAIN` 分析慢查询,添加索引或重构SQL。 - 将批量操作拆分为多次提交(例如:`INSERT INTO ... VALUES (...), (...);` 改为分批次插入)。 3. **调整复制配置** - **启用并行复制**(MySQL 5.7+): ```sql SET GLOBAL slave_parallel_type = 'LOGICAL_CLOCK'; SET GLOBAL slave_parallel_workers = 4; -- 根据CPU核心数调整 ``` - **减少主库写入压力**: 主库设置 `sync_binlog=0` 和 `innodb_flush_log_at_trx_commit=2`(牺牲部分安全性换取性能)。 4. **读写分离与架构优化** - 实时性要求高的查询直连主库,其他查询走从库。 - 增加从库数量,分摊读负载。 5. **监控与告警** 使用工具(如Percona Monitoring、Prometheus)监控 `Seconds_Behind_Master`,设置阈值告警。 --- #### 三、操作示例 1. **查看复制延迟** ```sql SHOW SLAVE STATUS\G -- 关注 Seconds_Behind_Master, Last_Error ``` 2. **优化慢SQL** ```sql -- 开启慢查询日志 SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; -- 分析慢查询 pt-query-digest /var/lib/mysql/slow.log ``` 3. **拆分大事务** ```sql -- 原语句(删除100万条数据) DELETE FROM logs WHERE create_time < '2020-01-01'; -- 优化为分批删除 DELETE FROM logs WHERE create_time < '2020-01-01' LIMIT 1000; -- 循环执行直至完成 ``` ---
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