如何解决MySQL多线程复制遇到Error_code: 1872

MySQL多线程复制遇到Error_code: 1872的解决方案

上周在生产环境上遇到一个问题,不敢独享,拿出来给小伙伴们做个简单的分享。

起因 :由于IDC机房断电(估计又是哪里被挖掘机碰了下吧),导致所有服务器重启,影响到了其中的MySQL数据库。来看下这时数据库遇到的问题:

数据库版本 :MySQL 5.7.10

问题表现

:从机复制报如下错误:Slave SQL for channel ”: Slave failed to initialize relay log info structure from the repository, Error_code: 1872

用了Inside君的MySQL标准配置文件模板,怎么没有实现crash safe呢?其实,这主要是因为多线程复制(MTS)所引起。不知MySQL 5.7,即使MySQL 5.6也同样会遇到问题。

在MTS场景下,可能会出现以下两个问题:

gap事务:后执行的事务先回放(apply)了
Exec_Master_Log_Pos位置不准确:可能存在已经事务已经提交,但是位置还没更新(单线程复制不存在此问题)
gap事务比较好理解,因为不论是基于database级别的MTS,还是基于logical_clock的MTS,都可能存在下面的这种场景:

MySQL多线程复制遇到Error_code: 1872的解决方案

由于MTS的原因,后面的事务可能比前面的事务早执行,如上图终可能事务tx2和tx4都已经提交了,但是事务tx1和tx3还未提交。这时就称为存在gap事务。在基于logical_clock的MTS场景下,用户可以通过配置 参数slave_preserve_commit_order=1 来保证提交的顺序性。

另一方面,这时Exec_Master_Log_Pos也是不准确的,当发生crash时,master info中依然记录的是tx1事务开始执行的位置(见上图右边的部分)。切记,即使将参数slave_preserve_commit_order设置为1,MTS场景下依然不能保证Exec_Master_Log_Pos是准确的,其称之为 gap-free low-watermark 。因为MTS场景下对于表slave_realy_info_log的更新并不是事务的(这个需要好好体会下)。

然而,MTS场景下引入了新的事务表slave_worker_info,用以表示发生宕机时每个线程更新到的位置,其与Worker线程的回放是事务的。因此,MySQL在恢复的时候可以通过通过Exec_Master_Log_Pos与表slave_worker_info的列Master_log_pos做对比,判断是否需要回放当前事务。

在MySQL 5.7.13版本之前,当发生宕机后需要手动执行如下操作,若直接执行CHANGE MASTER TO操作,则可能会触发上述1872错误:

START SLAVE UNTIL SQL_AFTER_MTS_GAPS;
START SLAVE SQL_THREAD;

由于服务器上的MySQL版本为5.7.10,而DBA试图通过命令CHANGE MASTER TO来修复复制问题,因此导致了上述问题。而在MySQL 5.7.13版本后,上述问题将有MySQL自动修复。简单来说,即使发生了宕机,也能准确并自动地恢复复制的运行状态。

不过,当Inside升级到MySQL 5.7.15过程时,又遇到了一个不大不小的坑,这个就留着等下回分享吧。

### Python MySQL Connector Exit Code -1073741819 (0xC0000005) 退出码 `-1073741819` 或 `0xC0000005` 表明程序遇到了访问冲突错误,这通常意味着尝试读取或写入未分配给应用程序的内存位置。此问题可能由多种因素引起。 #### 可能原因 - **驱动器版本不兼容**:使用的 MySQL 驱动器版本与操作系统或其他依赖库存在兼容性问题[^1]。 - **环境配置不当**:开发环境中某些设置可能导致不稳定行为,特别是当涉及多线程操作时。 - **资源泄漏**:如果数据库连接未能正确关闭,则可能会导致后续请求失败并触发此类异常。 #### 解决方案建议 为了有效处理该问题,可以采取以下几个措施: 1. 更新到最新版的 MySQL 连接器以及相关组件,确保所有软件包都是最新的稳定版本。 2. 审查代码逻辑中的潜在缺陷,尤其是那些涉及到并发控制的部分;确认每次打开新连接之后都会调用相应的关闭方法来释放资源。 3. 尝试简化测试案例,在最小化外部干扰的情况下重现问题,并逐步增加复杂度直到定位具体引发崩溃的操作为止。 4. 使用调试工具分析堆栈跟踪信息,查找是否有特定函数调用链路频繁出现问题。 下面是一个简单的例子展示如何安全地管理数据库会话: ```python import mysql.connector from contextlib import closing try: with closing(mysql.connector.connect( host='localhost', user='root', passwd='', db='test' )) as conn: cursor = conn.cursor() query = "SELECT * FROM users" cursor.execute(query) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}") finally: if 'cursor' in locals(): cursor.close() # Ensure the cursor is closed even if an exception occurs. ``` 通过上述方式能够更好地管理和监控数据库交互过程,从而减少意外情况的发生概率。
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