Slave被误写入数据如何恢复到主库

文章探讨了在GreatSQL主从复制环境中,如何处理由于误操作导致从库写入数据而主库未同步的情况,包括使用二进制日志分析和手动复制解决方法。最后,确认主库数据正常同步至从库的后续测试结果。

背景

在GreatSQL主从复制环境中,有时候可能会出现一些误操作,将本应该写入到主库的数据写入到了从库,导致主从数据不一致,影响数据同步。是否可以将写入从库的数据同步写入主库呢?

测试环境

角色IP地址数据库开放端口版本
主库192.168.137.1793308GreatSQL 8.0.32
从库192.168.137.1803308GreatSQL 8.0.32

复制链路:

greatsql> show slave status\G;
*************************** 1. row ***************************
               Slave_IO_State: Waiting for source to send event
                  Master_Host: 192.168.137.179
                  Master_User: root
                  Master_Port: 3308
                Connect_Retry: 60
              Master_Log_File: binlog.000001
          Read_Master_Log_Pos: 157
               Relay_Log_File: oracle_dts-relay-bin.000002
                Relay_Log_Pos: 367
        Relay_Master_Log_File: binlog.000001
             Slave_IO_Running: Yes
            Slave_SQL_Running: Yes

表数据

主库

greatsql> select * from dept;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|     60 | it         | 成都     |
+--------+------------+----------+
5 rows in set (0.00 sec)

greatsql> insert into dept select 70,'IT','CTU';
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Records: 1  Duplicates: 0  Warnings: 0

greatsql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

从库

greatsql> select * from dept;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|     60 | it         | 成都     |
|     70 | IT         | CTU      |
+--------+------------+----------+
6 rows in set (0.00 sec)

主库写入的数据正常同步到从库

在从库写入数据

greatsql> insert into dept select 80,'IT','SZ';
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Records: 1  Duplicates: 0  Warnings: 0

greatsql> insert into dept select 90,'SALES','SZ';
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Records: 1  Duplicates: 0  Warnings: 0

从库数据

greatsql> select * from dept;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|     60 | it         | 成都     |
|     70 | IT         | CTU      |
|     80 | IT         | SZ       |
|     90 | SALES      | SZ       |
+--------+------------+----------+
8 rows in set (0.00 sec)

主库数据

greatsql> select * from dept;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|     60 | it         | 成都     |
|     70 | IT         | CTU      |
+--------+------------+----------+
6 rows in set (0.01 sec)

此时从库写入的数据在主库中并没有出现

解析从库的二进制日志

$ mysqlbinlog -vv --base64-output=decode-rows  binlog.000002>b002.sql

 BEGIN
/*!*/;

#at 354
#240221 16:10:25 server id 18001  end_log_pos 416 CRC32 0xcc81584b      Table_map: `scott`.`dept` mapped to number 101
#has_generated_invisible_primary_key=0
#at 416
#240221 16:10:25 server id 18001  end_log_pos 462 CRC32 0x5149e38a      Write_rows: table id 101 flags:
 STMT_END_F

###INSERT INTO `scott`.`dept`
###SET
###@1=80 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###@2='IT' /* VARSTRING(56) meta=56 nullable=1 is_null=0 */
###@3='SZ' /* VARSTRING(52) meta=52 nullable=1 is_null=0 */
#at 462
#240221 16:10:25 server id 18001  end_log_pos 493 CRC32 0xab795e4a      Xid = 34

可以看到写入的从库写入的数据在 binlog.000002,我们可以通过 grep 从库的 server id 确定日志文件中有没有在从库写入的数据。

复制从库日志到主库

$ scp binlog.000002  192.168.137.179:/tmp/
Warning: Permanently added '192.168.137.179' (ECDSA) to the list of known hosts.
root@192.168.137.179's password: 
binlog.000002                                                        100%  836     1.1MB/s   00:00 

应用从库的二进制日志

应用从库的日志到主库

$ mysqlbinlog binlog.000002|mysql -uroot -p -h127.1 -P3308

主库应用从库二进制日志时,从库二进制日志信息未发生变化

greatsql> show binary logs;
+---------------+-----------+-----------+
| Log_name      | File_size | Encrypted |
+---------------+-----------+-----------+
| binlog.000001 |       498 | No        |
| binlog.000002 |       836 | No        |
| binlog.000003 |       237 | No        |
+---------------+-----------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)

主从复制链路状态正常

greatsql> show slave status\G;
*************************** 1. row ***************************
               Slave_IO_State: Waiting for source to send event
                  Master_Host: 192.168.137.179
                  Master_User: root
                  Master_Port: 3308
                Connect_Retry: 60
              Master_Log_File: binlog.000001
          Read_Master_Log_Pos: 1059
               Relay_Log_File: oracle_dts-relay-bin.000002
                Relay_Log_Pos: 1269
        Relay_Master_Log_File: binlog.000001
             Slave_IO_Running: Yes
            Slave_SQL_Running: Yes

可以看到主库在应用从库产生的二进制日志时,从库没有重复应用这些二进制日志(By default, the replication I/O (receiver) thread does not write binary log events to the relay log if they have the replica's server ID (this optimization helps save disk usage). ),出现主键冲突,导致复制状态出错

查看主库数据

greatsql> select * from dept;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|     60 | it         | 成都     |
|     70 | IT         | CTU      |
|     80 | IT         | SZ       |
|     90 | SALES      | SZ       |
+--------+------------+----------+
8 rows in set (0.00 sec)

后续测试,主库写入数据可正常同步到从库。


Enjoy GreatSQL :)

关于 GreatSQL

GreatSQL是适用于金融级应用的国内自主开源数据库,具备高性能、高可靠、高易用性、高安全等多个核心特性,可以作为MySQL或Percona Server的可选替换,用于线上生产环境,且完全免费并兼容MySQL或Percona Server。

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潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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