各版本MySQL并行复制的实现及优缺点

本文详细介绍了MySQL各版本中并行复制的实现策略,包括5.5、5.6、5.7及MariaDB的不同方案,并对比分析了各自的优缺点与适用场景。

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摘要: MySQL并行复制已经是老生常谈,笔者从2010年开始就着手处理线上这个问题,刚开始两三年也乐此不疲分享,现在再提这个话题本来是难免“炒冷饭”嫌疑。 最近触发再谈这个话题,是因为有些同学觉得“5.7的并行复制终于彻底解决了复制并发性问题”, 感觉还是有必要分析一下。大家都说没有银弹,但是又期待

MySQL并行复制已经是老生常谈,笔者从2010年开始就着手处理线上这个问题,刚开始两三年也乐此不疲分享,现在再提这个话题本来是难免“炒冷饭”嫌疑。
 
 最近触发再谈这个话题,是因为有些同学觉得“5.7的并行复制终于彻底解决了复制并发性问题”, 感觉还是有必要分析一下。大家都说没有银弹,但是又期待银弹。。
 
既然要说5.7的并行复制,干脆顺手把各个版本的并行复制都说明一下,也好有个对比。便是本次分享的初衷。
 
【背景】
一句话说完,因为这几年太多这样文章了, 就是MySQL一直以来的备库复制都是单线程apply。
 
【解决基本思路】
改成多线程复制。
 
备库有两个线程与复制相关:io_thread 负责从主库拿binlog并写到relaylog, sql_thread 负责读relaylog并执行。
 
 
多线程的思路就是把sql_thread 变成分发线程,然后由一组worker_thread来负责执行。
几乎所有的并行复制都是这个思路,有不同的,便是sql_thread 的分发策略。
 
 
而这些策略里面又分成两类:利用传统binlog格式、修改binlog。
 
使用传统的binlog格式的几类,由于binlog里面的信息就那些,因此只能按照粒度来分,也就是:按库、按表、按行
 
另外有两个策略是修改了binlog格式的,在binlog里面增加了别的信息,用于体现提交分组。
 
下面我们分别介绍几个并行复制的实现。
 
【5.5】
 
MySQL官方5.5是不支持并行复制的。但是在阿里的业务需要并行复制的年份,还没有官方版本支持,只好自己实现。而且从兼容性角度说,不修改binlog格式,所以采用的是利用传统binlog格式的改造。
 
阿里的版本支持两种分发策略:按表和按行。
 
前情说明,由于MySQLbinlog日志还有用于别的系统的要求,因此阿里的binlog格式都是row----这也给并行复制的实现减少了难度。
 
按表分发策略:row格式的binlog,每个DML前面都是有Table_map event的。因此很容易拿到库名/表名。一个简单的思路是,不同表的更新之间是不需要严格按照顺序的。
因此按照表名hash,hash key是 库名+表名,相同的表的更新放到同一个worker上。这样就保证同一个表的更新顺序,跟主库上是一样的。
 
应用场景:对于多表更新的场景效果特别好。缺点是反之的,若是热点表更新,则本策略无效。而且由于hash表的维护,性能反而下降。
 
按行分发策略:row格式的binlog中,也不难拿到主键ID.  有同学说如果没有主键怎么办,答案是"起开,现在谁还没主键:)"。好吧,正经答案是没有主键就不支持这个策略。
同样的,我们认为不同行的更新,可以无序并发的。只要保证同一行的数据更新,在备库上的顺序与主库上的相同即可。
因此按照主键id hash,所以这个hash key更长,必须是 库名+表名+主键id。相同行的更新放到同一个worker上。
 
需要注意的是,上面的描述看上去都是对单个event的操作,实际上并不能!因为备库可能接受读,因此事务的原子性是要保证的,也就是说,对于涉及多个更新操作的事务,每次用于决策的不是一个hash key,而是一组。
应用场景:热点表更新。缺点,hash key计算冲突的代价大。尤其是大事务,计算hash key的cpu消耗大,而且耗内存。这需要业务DBA做判断得失。
 
【5.6】
官方的5.6支持的是按库分发。有了上面的背景,大家就知道,这个feature出来以后,在中国并没有什么反响。
 
但是这个策略也要说也是有优点的:
 
1、对于可以按表分发的场景,可以通过将表迁到不同的库,来应用此策略,有可操作性
 
2、速度更快,因为hash key就一个库名
 
3、不要求binlog格式,大家知道不论是row还是statement格式,都是能够轻松获取库名的。
所以并不是完全没有用的。还是习惯问题。
 
 
【MariaDB】
 
MariaDB的并行复制策略看上去有好几个选项,然而生产上可用的也就是默认值的 CONSERVATIVE。
 
由于maraiaDB支持多主复制,一个domain_id字段是用来标示事务来源的。如果来自于不同的主,自然可以并行(这个其实也是通用概念,还得业务DBA自己判断)。
 
对于同一个主库来的binlog,用commit_id 来决定分组。
 
想法是这样的:在主库上同时提交的事务设置成相同的commit_id。在备库上apply时,相同的commit_id可以并行执行,因为这意味着这些事务之间是没有行冲突的(否则不可能同时提交)。
 
这个思路跟最初从单线程改成多线程一样,个人认为是划时代的。
 
但是也并没有解决了所有的问题。这个策略最怕的是,拖后腿事务。
 
设想一下这个场景,假设某个DB里面正在作大量小更新事务(比如每个事务更新一行),这样在备库就并行得很欢乐。
 
然后突然,在同一个实例,另外一个库下,或者同一个库的另外一个跟目前的更新无关的表,突然有一个delte操作删除了10w行。
 
delete事务在提交的时候,跟当时一起提交的事务都算同一个commit_id。假设为N.
 
之后的小事务更新提交组commit_id为N+1。
 
到备库apply时,就会发现N这个组里面,其他小事务都执行完了,线程进入空闲状态,但是不能继续执行N+1这个commit_id的事务,因为N里面还有一个大事务没有执行完成,这个我们认为是拖后腿的。
 
而基于传统binlog格式的上面三个策略,反而没有这个问题。只要是策略上能够判断不冲突,大事务自己有个线程跑,其他事务继续并行。
 
【5.7】
 
MySQL官方5.7版本也是及时跟进,先引入了上述MariaDB的策略。当然从版权安全上,oracle是不会允许直接port代码的。
 
实际上按组直接分段这个策略略显粗暴。实际上事务提交并不是一个点,而是一个阶段。至少我们可以分成:准备提交、提交中、提交完成。
 
这三个阶段都是在事务已经完成了主要操作逻辑,进入commit状态了。
 
同时进入“提交中”状态的算同一个commit_id. 但是实际上,在任意时刻,处于”准备提交”的事务,与“提交中”的事务,也是可以并行的。但是明显他们会被分成两个不同的commit_id。
 
这意味着这个策略还有提升并发度的空间。
 
我们来看一下两种策略的对比差别。
 
假设主库有如下面示意图的事务序列。每个事务提交过程看成两个阶段,prepare ... commit. 分别给不同的编号。其中commit对应的数字是自然数递增,sequence_no。而prepare是对应的数字是X+1,这个X表示的是当前已经提交完成的sequence_no。
trx1 1…..2
trx2 1………….3
trx3 1…………………….4
trx4        2………………………….5
trx5               3………………………………..6
trx6               3………………………………………………7
trx7                                                       6……………………..8
 
分析:
在MariaDB的策略里面,并发执行序列如下:
trx1, trx2, trx3 ----group 1
trx4 -----group 2
trx 5, trx6 ----group 3
trx 7 ----group 4
每个group 执行完成后,下一个group 才可以开始。
完全执行完成的时间是每个group的最大事务时间之和,即 trx3 + trx4+trx6+trx7。
因此,如果某个group里面有一个很大的事务,则整个序列的执行时间就会被拖久。
 
再来看5.7的改进策略:
虽然也是group1先启动,但是在trx1完成后, trx4就可以开始执行;
同样的,trx7可以在trx4执行完成后就开始执行,与trx5和trx6并发。
因此可以说上面这个例子中,备库apply过程完全达到了主库执行的并发度。
但是对于大事务,比如trx2 commit 非常久的情况,仍然存在拖后腿的问题。
 
 【小结】
按粒度区分的三个策略,粒度从粗到细是按库、按表、按行。
这三个的对比中,并行度越来越大,额外损耗也是。无关大事务不会影响并发度。
 
按照commit_id 的两个策略,适用范围更广,额外消耗也低。
5.7的改进策略并发性更优。但出现大事务会拖后腿。
 
另外,很重要的一点,5.7的策略目的是“模拟主库并发”,所以对于主库单线程更新是无加速作用的。而基于冲突的前三个策略,若满足并发条件,会出现备库比主库执行速度快的情况。这种需求在搭备库或者延迟复制的场景中可能触发。
 
实际上策略的选择取决于应用场景,这是架构师的工作之一。
 
原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/3022
 
<think>好的,我现在需要分析MySQL数据库优缺点。首先,我应该从用户提供的引用中提取相关信息,并结合自己的知识来整理回答。用户给的引用1提到了故障排查案例,可能涉及权限问题和日志管理,这可以间接反映MySQL的一些优点,比如日志功能完善,但也可能暗示权限管理复杂。引用2则直接提到了MySQL优缺点,比如多样性、跨平台支持,以及可能的扩展性限制。 接下来,我需要系统性地整理优缺点。优点方面,MySQL作为开源关系型数据库,应该包括成本低、易用性、性能、社区支持、跨平台、可扩展性和ACID支持。缺点可能涉及处理大规模数据的限制、功能相比商业数据库的不足、全文搜索的局限性、存储过程和触发器的支持较弱、高并发下的性能问题,以及复制机制的复杂性。 需要注意的是,用户引用的内容中提到慢查询日志和权限问题,这些可以作为优点中的“完善的日志系统”和缺点中的“权限管理复杂度”的例子。同时,引用2提到了支持多种接口和跨平台,这对应优点中的跨平台和灵活性。 另外,要确保回答结构清晰,分点列出优缺点,每个点简明扼要。最后生成相关问题,需要基于优缺点延伸出可能的疑问,比如适用场景、优化方法、替代方案比较等。 需要验证引用中的信息是否准确,例如MySQL的存储引擎是否支持多种,InnoDB和MyISAM的区别,以及ACID特性的支持情况。同时,确认权限问题是否常见,以及复制机制的具体限制。可能还需要补充一些常见的优缺点,比如对JSON的支持、云集成等现代特性是否属于优点,而缺点可能包括对复杂查询的处理不如其他数据库等。 总结来说,回答需要涵盖主要优缺点,引用中的例子适当融入,并确保信息准确无误,结构清晰,符合用户要求的中文回答,使用正确的LaTeX格式,并在末尾添加相关问题。</think>### MySQL数据库优缺点分析 #### 一、优点 1. **开源与低成本** MySQL是开源软件,遵循GPL协议,可免费使用且社区支持活跃,大幅降低企业成本[^2]。 2. **高性能与可扩展性** 支持多种存储引擎(如InnoDB、MyISAM),针对读写操作优化。例如,InnoDB支持事务和行级锁,适合高并发场景。 可通过分库分表、主从复制(如基于二进制日志的异步复制)扩展性能[^2]。 3. **跨平台与灵活性** 支持Windows、Linux、macOS等操作系统,并提供多种编程语言接口(如Python、Java、PHP)[^2]。 4. **完善的日志系统** 提供慢查询日志(记录执行时间超过$long\_query\_time$的SQL)、错误日志(如权限问题定位[^1])等,便于性能分析与故障排查。 5. **ACID事务支持** InnoDB引擎严格遵循ACID特性,保障数据一致性,适用于金融、电商等场景。 --- #### 二、缺点 1. **大规模数据处理的局限** 单表数据量超过千万级时,查询性能可能下降,需依赖分库分表或改用分布式数据库(如TiDB)。 2. **功能限制** 相比Oracle、SQL Server,缺乏部分高级功能(如原生并行查询、自动化分区管理)。 3. **全文搜索能力较弱** 内置全文索引仅支持MyISAM引擎(5.6+版本部分支持InnoDB),且功能不及Elasticsearch等专业工具。 4. **存储过程与触发器支持不足** 复杂逻辑处理效率较低,调试工具较为简单。 5. **高并发写入性能瓶颈** 默认采用异步复制,主从同步延迟可能影响一致性;分片方案需额外工具(如Vitess)。 6. **权限管理复杂度** 文件级权限问题可能导致服务启动失败(如日志中提示`error number 13`时需递归修改目录权限[^1])。 --- ### 相关问题 1. MySQL如何通过主从复制提升可用性? 2. 如何优化MySQL的慢查询性能? 3. 对比MySQL与PostgreSQL的适用场景? 4. 在分布式系统中,MySQL分库分表的常见方案有哪些? 5. 如何解决MySQL主从同步延迟问题? [^1]: MySQL数据库故障排查案例分析 : MySQL数据库优缺点是什么
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