Mysql据库报错[HY000][10000] binlog write threshold(1610612736) exceeded

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Mysql据库报错[HY000][10000] binlog write threshold(1610612736) exceeded, the transaction has 1610614460 (bytes) binlogs, it is aborted.解决方案;

1.问题原因

max_binlog_cache_size参数指定了单个事务最大允许使用的Binlog,当超出这个值时,会出现当前报错。

binlog_cache_size:为每个session 分配的内存,在事务过程中用来存储二进制日志的缓存,提高记录bin-log的效率。没有什么大事务,dml也不是很频繁的情况下可以设置小一点,如果事务大而且多,dml操作也频繁,则可以适当的调大一点。

max_binlog_cache_size设置的参考标准

Binlog_cache_disk_use表示因为我们binlog_cache_size设计的内存不足导致缓存二进制日志用到了临时文件的次数;Binlog_cache_use 表示用binlog_cache_size缓存的次数,当对应的Binlog_cache_disk_use 值比较大的时候 我们可以考虑适当的调高 binlog_cache_size 对应的值;

2.解决方案

       2.1 可以通过调整max_binlog_cache_size的值大小方式,将这个值设置的更大一些;登录对应的数据库通过SET GLOBAL max_binlog_cache_size=[$Size];

       2.2 但是实际情况中上述情况并无法一劳永逸,如果后续数据量变得更大,超过了设置的更大的范围同样会出现相同的错误,这是我们不希望出现的,所以有如下情况的可以通过代码去解决这个问题:分批插入或者分批修改,这个解决方法适用于能够有明确区分批次的数据,通过某些标志可以进行区分,比如某一段时间、某一个类型进行分批,把大事物拆分成多个小事务;例如:

 

UPDATE newbusiness_t t 
        SET 
            t.MANAGECOM = CASE 
                WHEN (t.MANAGECOM IS NULL OR t.MANAGECOM = '') THEN '861100'
                WHEN LENGTH(TRIM(t.MANAGECOM)) = 4 THEN CONCAT_WS('', TRIM(t.MANAGECOM), '00')
                ELSE t.MANAGECOM
            END,  // 注意这里使用逗号分隔不同的SET表达式
            t.TRANSSALECHNL = CASE
                WHEN (t.TRANSSALECHNL IS NULL OR t.TRANSSALECHNL='') THEN '0002'
                WHEN LENGTH(TRIM(t.TRANSSALECHNL)) = 1 THEN CONCAT_WS('', '000', TRIM(t.TRANSSALECHNL))
                WHEN LENGTH(TRIM(t.TRANSSALECHNL)) = 2 THEN CONCAT_WS('', '00', TRIM(t.TRANSSALECHNL))
                WHEN LENGTH(TRIM(t.TRANSSALECHNL)) = 3 THEN CONCAT_WS('', '0', TRIM(t.TRANSSALECHNL))
                ELSE t.TRANSSALECHNL
            END 
        WHERE 
         (((t.signdate BETWEEN #{startDate} AND #{endDate} AND t.cessstart <= #{endDate})
           OR (t.cessstart BETWEEN #{startDate} AND #{endDate} AND t.signdate <= #{endDate}))
           OR (t.riskcode IN (SELECT code FROM ldcode1 c WHERE c.codetype = 'newProduct' AND c.code1 = #{period})))

            这类的sql进行拆分,拆成两个update语句,且拆分之后的update语句可以继续分批,比如我这里由于会携带开始日期和结束日期,所以可以选择按季度或者是按月份,如果实在是数据量特别大的话,可以按照5天-10天之类的去进行更新:

UPDATE newbusiness_t t 
            SET 
                t.MANAGECOM = CASE 
                    WHEN (t.MANAGECOM IS NULL or t.MANAGECOM = '') THEN '861100'
                    WHEN LENGTH(TRIM(t.MANAGECOM)) = 4 THEN CONCAT_WS('', TRIM(t.MANAGECOM), '00')
                    ELSE t.MANAGECOM
                END 
            WHERE 
             (((t.signdate BETWEEN '2024-07-01' and '2024-09-30' and t.cessstart <='2024-09-30')
                              or (t.cessstart between '2024-07-01' and '2024-09-30'  and t.signdate<= '2024-09-30'))
                              or (t.riskcode in (select code from ldcode1 c where c.codetype = 'newProduct' and c.code1 = '2024Q3')));

UPDATE newbusiness_t t 
            SET 
                t.TRANSSALECHNL = CASE
                    WHEN (t.TRANSSALECHNL IS NULL or t.TRANSSALECHNL='') THEN '0002'
                    WHEN LENGTH(TRIM(t.TRANSSALECHNL)) = 1 THEN CONCAT_WS('', '000', TRIM(t.TRANSSALECHNL))
                    WHEN LENGTH(TRIM(t.TRANSSALECHNL)) = 2 THEN CONCAT_WS('', '00', TRIM(t.TRANSSALECHNL))
                    WHEN LENGTH(TRIM(t.TRANSSALECHNL)) = 3 THEN CONCAT_WS('', '0', TRIM(t.TRANSSALECHNL))
                    ELSE t.TRANSSALECHNL
                END 
            WHERE 
             (((t.signdate BETWEEN #{startDate} and #{endDate} and t.cessstart <= #{endDate})\n
                              or (t.cessstart between #{startDate} and #{endDate} and t.signdate<= #{endDate}))\n
                              or (t.riskcode in (select code from ldcode1 c where c.codetype = 'newProduct' and c.code1 = #{period})))

       这里提供一个方法通过年度和季度获取每个月的首日和末尾:

/**
     * 获取指定年度和季度每个月的首日和末尾日期
     *
     * @param year    年度
     * @param quarter 季度(1-4)
     * @return 当前季度每个月的首日和末尾日期的列表
     */
    public static List<MonthRangeDTO> getQuarterlyMonthRanges(int year, int quarter) {
        List<MonthRangeDTO> ranges = new ArrayList<>();
        if (quarter < 1 || quarter > 4) {
            throw new IllegalArgumentException("Quarter must be between 1 and 4");
        }
        // 计算季度的开始和结束月份
        int startMonth = (quarter - 1) * 3 + 1;
        int endMonth = quarter * 3;
        for (int month = startMonth; month <= endMonth; month++) {
            LocalDate firstDay = LocalDate.of(year, month, 1);
            LocalDate lastDay = firstDay.withDayOfMonth(firstDay.lengthOfMonth());
            MonthRangeDTO monthRangeDTO=new MonthRangeDTO();
            monthRangeDTO.setStartDate(firstDay);
            monthRangeDTO.setEndDate(lastDay);
            ranges.add(monthRangeDTO);
        }
        return ranges;
}
@Data
public class MonthRangeDTO {

    //开始日期
    private  LocalDate startDate;

    //结束日期
    private  LocalDate endDate;

}

    在提供另外一个方法,获获取季度内的每一天:传入开始时间和结束时间,返回每一天的一个结果集合:

public static List<String> getDatesBetween(String startDate, String endDate) {
        List<String> dates = new ArrayList<>();
        LocalDate start = LocalDate.parse(startDate);
        LocalDate end = LocalDate.parse(endDate);

        // 确保起始日期小于结束日期
        if (start.isAfter(end)) {
            LocalDate temp = start;
            start = end;
            end = temp;
        }

        // 添加起始日期
        dates.add(start.format(DateTimeFormatter.ISO_DATE));

        // 循环添加中间的日期
        while (start.isBefore(end)) {
            start = start.plusDays(1);
            dates.add(start.format(DateTimeFormatter.ISO_DATE));
        }

        return dates;
    }                       
3. 具体分批代码示例
 public void updateAccountGetDate(ActualUpdateFieldDto updateFieldDto){
        Integer year = Integer.valueOf(updateFieldDto.getPeriod().substring(0,4));
        Integer quarter = Integer.valueOf(updateFieldDto.getPeriod().substring(5,6));
        List<MonthRangeDTO> monthRangeDTOS = getQuarterlyMonthRanges(year,quarter);
        for (MonthRangeDTO monthRangeDTO : monthRangeDTOS) {
            String startDate= makeDateToString(monthRangeDTO.getStartDate());
            String endDate= makeDateToString(monthRangeDTO.getEndDate());
            newBusinessRMapper.updateManageCom(updateFieldDto.getPeriod(),startDate,endDate);
            newBusinessRMapper.updateTransSaleChanl(updateFieldDto.getPeriod(),startDate,endDate);
            newBusinessRMapper.updateAccountGetDate(updateFieldDto.getPeriod(),startDate,endDate);
        }
    }

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<think>首先,用户的问题是关于TDSQL数据库中的错误:"binlog write threshold exceeded, the transaction has 1610614460 (bytes) binlogs, it is aborted"。用户意图是理解并解决这个问题。 从系统级指令中,我需要: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考提供的引用内容。 提供的引用内容: - [^1]: 问题原因:binlog write threshold exceeded。 - [^2]: 详细解释了两阶段提交过程,包括binlog和redo log的交互,以及故障恢复。 - [^3]: 展示了使用mysqladmin检查状态。 - [^4]: 讨论了如何拆分大事务以避免问题,如设置AUTO_INCREMENT。 用户问题焦点:TDSQL中binlog写入超过阈值导致事务中止。 TDSQL是腾讯云提供的一种分布式数据库,基于MySQL,所以许多原理与MySQL类似。因此,我可以借鉴MySQL的知识来解释和解决。 关键错误:binlog write threshold exceeded。阈值是1610612736字节(约1.5GB),事务的binlog大小1610614460字节(约1.5GB)超过了阈值,因此事务被中止。 原因分析: - 在MySQL中,binlog用于复制和恢复。每个事务写入binlog时,如果大小超过阈值,可能会触发错误。 - 从引用[^2],binlog write threshold在flush阶段检查。如果binlog大小超过阈值,会rotate binlog文件,但事务可能被中止。 - 具体阈值可能由配置参数控制,如binlog_cache_size或max_binlog_size。 解决方案思路: 1. 增加binlog阈值或调整相关参数。 2. 拆分大事务以减少单个事务的binlog大小。 3. 优化应用程序,避免生成过大的事务。 从引用[^4],提到了拆分大事务,例如通过设置AUTO_INCREMENT或分批处理。 回答结构: 1. **解释问题原因**:简要说明为什么发生这个错误。 2. **详细分析**:基于两阶段提交过程解释。 3. **解决方案**: - 参数调整。 - 事务拆分。 - 其他优化。 4. **实施步骤**:提供具体命令或配置建议。 5. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 使用中文回答。 引用标识:在相关段落末尾添加[^1]、[^2]等。 生成相关问题:基于主题,如性能优化、参数设置、事务管理等。 最终回答: - 开头:直接回应问题。 - 主体:分步骤解释原因和解决。 - 结尾:相关问题。</think>### TDSQL binlog write threshold exceeded 事务中止问题分析与解决 用户的问题涉及TDSQL(腾讯云分布式数据库)中出现的错误:"binlog write threshold exceeded, the transaction has 1610614460 (bytes) binlogs, it is aborted"。这个错误表示单个事务的binlog大小超过了预设阈值(本例中为1610612736字节,约1.5GB),导致事务被强制中止。TDSQL基于MySQL架构,因此其binlog机制与MySQL类似,主要涉及事务日志的写入和两阶段提交过程。下面我将逐步解释原因、提供解决方案,并确保回答基于可靠参考。 #### 1. **问题原因分析** 在TDSQL中,binlog用于记录所有数据库变更,支持数据复制、备份和恢复。当事务提交时,binlog写入过程会检查大小是否超过阈值。如果超过,事务会被中止以防止日志文件过大影响系统稳定性。核心原因包括: - **binlog写入阈值限制**:TDSQL有一个内置的binlog大小阈值(如`max_binlog_size`参数)。如果单个事务生成的binlog数据量超过此值,系统会拒绝提交[^1]。 - **大事务处理机制**:在事务提交的两阶段提交过程中: - **Prepare阶段**:redo log被刷盘(受`innodb_flush_log_at_trx_commit=1`控制),确保数据页更新持久化。 - **Commit阶段**:binlog被刷盘(受`sync_binlog=1`控制),同时undo log状态更新。如果binlog大小在flush阶段超过阈值,事务会被中止,binlog文件可能被rotate(轮换)[^2]。 - **常见场景**:批量插入、更新或删除操作(如导入大量数据)容易生成大事务,导致binlog膨胀。例如,引用[^4]提到,自增长ID操作或未拆分的大事务会显著增加binlog大小。 数学上,binlog大小阈值可表示为:设阈值$T$(如1610612736字节),事务binlog大小$S$(如1610614460字节),当$S > T$时,事务中止。这确保了系统稳定性,但需应用程序优化[^2]。 #### 2. **解决方案** 针对此错误,需从数据库配置和应用程序两个层面优化。以下是具体步骤,优先推荐配置调整结合事务拆分。 ##### **步骤1: 调整TDSQL参数(快速缓解)** 通过修改数据库参数增加binlog阈值或优化写入机制。登录TDSQL控制台或使用MySQL客户端执行: - **增加binlog大小阈值**: ```sql SET GLOBAL max_binlog_size = 2147483648; -- 设置为2GB(单位字节),需根据实例内存调整 ``` 注意:`max_binlog_size`默认值通常为1GB,增大后可容忍更大的事务,但过高可能导致binlog文件过大影响I/O性能[^1]。 - **优化binlog刷盘策略**: ```sql SET GLOBAL sync_binlog = 0; -- 异步刷盘,减少提交延迟(但可能增加数据丢失风险) SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit = 2; -- 减少redo log刷盘频率 ``` 这些参数需在配置文件(如`my.cnf`)中永久生效。调整后,监控系统负载以避免副作用[^2]。 - **检查当前状态**:使用`mysqladmin`命令确认参数和系统状态(类似引用[^3]): ```bash mysqladmin -u root -p extended-status | grep -E 'binlog|max_binlog_size' ``` 输出示例:`Binlog_cache_disk_use`显示磁盘binlog使用情况,帮助诊断阈值是否合理。 ##### **步骤2: 拆分大事务(根本解决)** 如果参数调整无效或不可行(如云环境限制),需优化应用程序代码,将大事务拆分为小批次。原理是减少单个事务的binlog生成量。方法包括: - **分批处理**:例如,在批量插入时,每1000行提交一次事务。代码示例(Python): ```python import pymysql conn = pymysql.connect(host='tdsql_host', user='user', password='pass', db='db') cursor = conn.cursor() data = [...] # 大数据集 batch_size = 1000 # 分批大小 for i in range(0, len(data), batch_size): batch = data[i:i+batch_size] cursor.executemany("INSERT INTO table VALUES (%s, %s)", batch) conn.commit() # 每批次提交 cursor.close() conn.close() ``` - **自增长ID优化**:如引用[^4]所述,设置`AUTO_INCREMENT`确保ID唯一性,避免事务冲突。例如: ```sql ALTER TABLE your_table AUTO_INCREMENT = 1; -- 重置自增起点 ``` 这能减少binlog写入量,因为MySQL会自动检测并优化ID分配[^4]。 - **事务大小估算**:在设计阶段,估算事务binlog大小。公式为:$S \approx \text{行数} \times \text{每行变更大小}$。保持$S < T$(阈值)即可避免错误。 ##### **步骤3: 监控与测试** - **监控工具**:使用TDSQL的云监控服务或Prometheus跟踪`Binlog_cache_use`和`Binlog_cache_disk_use`指标。 - **压力测试**:模拟大事务场景,验证解决方案有效性。 - **回滚计划**:参数调整前备份配置,以防性能下降。 #### 3. **预防措施** - 定期审核事务大小,尤其在数据迁移时。 - 在TDSQL控制台启用binlog压缩(如果支持),减少日志体积。 - 参考腾讯云文档:TDSQL的binlog机制与MySQL兼容,但需注意分布式特性带来的额外约束。 通过以上步骤,大多数"binlog write threshold exceeded"错误可被解决。如果问题持续,建议联系腾讯云支持提供实例日志分析。
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