(转)MySQL出现同步延迟有哪些原因?如何解决?

本文探讨MySQL数据库主从同步的原理及延迟产生的原因,包括网络延迟、主从负载等,并提供了解决方案,如优化架构、使用更好的硬件、调整复制参数等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/1682147----MySQL出现同步延迟有哪些原因?如何解决?

原文:http://www.zjian.me/mysql/mysql%E4%B8%BB%E4%BB%8E%E5%90%8C%E6%AD%A5%E5%BB%B6%E8%BF%9F%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88/

1.MySQL数据库主从同步延迟原理。

答:谈到mysql数据库主从同步延迟原理,得从mysql的数据库主从复制原理说起,mysql的主从复制都是单线程的操作,主库对所有DDL和DML产生binlog,binlog是顺序写,所以效率很高;slave的Slave_IO_Running线程会到主库取日志,效率会比较高,slave的Slave_SQL_Running线程将主库的DDL和DML操作都在slave实施。DML和DDL的IO操作是随机的,不是顺序的,因此成本会很高,还可能是slave上的其他查询产生lock争用,由于Slave_SQL_Running也是单线程的,所以一个DDL卡主了,需要执行10分钟,那么所有之后的DDL会等待这个DDL执行完才会继续执行,这就导致了延时。有朋友会问:“主库上那个相同的DDL也需要执行10分,为什么slave会延时?”,答案是master可以并发,Slave_SQL_Running线程却不可以。

2.MySQL数据库主从同步延迟是怎么产生的。

答:当主库的TPS并发较高时,产生的DDL数量超过slave一个sql线程所能承受的范围,那么延时就产生了,当然还有就是可能与slave的大型query语句产生了锁等待。

3.MySQL数据库主从同步延迟解决方案

答:最简单的减少slave同步延时的方案就是在架构上做优化,尽量让主库的DDL快速执行。还有就是主库是写,对数据安全性较高,比如sync_binlog=1,innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 之类的设置,而slave则不需要这么高的数据安全,完全可以讲sync_binlog设置为0或者关闭binlog,innodb_flushlog也可以设置为0来提高sql的执行效率。另外就是使用比主库更好的硬件设备作为slave。

4.MySQL数据库主从同步延迟产生的因素。
1. 网络延迟
2. master负载
3. slave负载
一般的做法是,使用多台slave来分摊读请求,再从这些slave中取一台专用的服务器,只作为备份用,不进行其他任何操作,就能相对最大限度地达到’实时’的要求了

另外,再介绍2个可以减少延迟的参数
–slave-net-timeout=seconds
参数含义:当slave从主数据库读取log数据失败后,等待多久重新建立连接并获取数据
slave_net_timeout单位为秒 默认设置为 3600秒
| slave_net_timeout | 3600
–master-connect-retry=seconds
参数含义:当重新建立主从连接时,如果连接建立失败,间隔多久后重试。
master-connect-retry单位为秒 默认设置为 60秒
通常配置以上2个参数可以减少网络问题导致的主从数据同步延迟

相关优化:
mysql> create database fafa;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
 
mysql> use fafa
Database changed
 
mysql> create table test(jj int,kk varchar(10));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
接下来我们在主库循环插入数据实验,然后看看进程状态,和同步情况
创建procedure
delimiter //
create procedure fafa()
begin
declare num int;
set num=1;
while num < 8000000 do
insert into test(jj,kk) values(num,’fafa’);
set num=num+1;
end while;
end
//
之后我们要调用这个procedure,才会插入数据
call fafa();  //
由于我没有将delimiter’改回来,所以输入‘;’后并没有执行,还需要//
 
注意这里有一个现象,出现了主从很大的延时,这里我们进行逐个排查。总结排查方法
 
情况1:
只读实例规格配置过小导致延迟
这类延迟场景的出现往往是主节点拥有较大规格的配置,而只读节点却购买了一个最小规格的配置(例如2G内存/200 IOPS)。
     原理解析:只读节点的数据为了和主节点保持同步,采用了MySQL binlog复制技术,由一个IO线程和一个SQL线程来完成,IO线程负责将主库的binlog拉取到只读节点,SQL线程负责消费这些binlog日志,这两个线程会消耗掉只读节点的IO资源,所以当只读节点IOPS配置不够的时候,则会导致只读节点的数据出现延迟
 
解决办法:
      升级只读实例的规格(可以参考主库此时的IOPS的消耗情况),防止由于只读实例的规格较小导致了数据延迟。
具体只需只读实例节点的配置大于或者等于主节点的配置即可。
情况2:
主库的TPS过高导致只读节点延迟
      原理解析:由于只读节点与主库的同步采用的是单线程同步,而主库的压力是并发多线程写入,这样势必会导致只读节点的数据延迟
解决办法:
开启只读节点的并行复制是解决这一问题的根本方法,想彻底解决还得排查业务写入压力是否正常,适当对业务进行优化或者拆分,保证主库的TPS不会导致slave出现延迟。
 
拓展:
在MySQL5.6中,引入了并发复制,这个并发复制是数据库级别的,这意味着一个SQL线程可以处理一个数据库的连续事务,而不用等待其它数据库完成。这个版本的并发复制,可以理解成一个数据库一个SQL线程。其与并发有关的参数如下:
slave_parallel_workers           // worker 线程个数
slave-checkpoint-group           // 隔多少个事务做一次 checkpoint
slave-checkpoint-period          // 隔多长时间做一次 checkpoint
slave-pending-jobs-size-max      // 分发给worker的、处于等待状态的event的大小上限
 
MySQL5.6基于DATABASE级别的并发复制可以解决业务表放在不同的database下同步延迟的问题,但是在实际生产中大部分表还是放在同一个库中的,这种情况即使设置slave_parallel_workers大于0,也无法进行并发。在高并发的情况下,依然会造成主从复制延迟,所以说MySQL 5.7版本才真正支持“真正”的并行复制功能
 
在MySQL5.7中,引入了新的并发复制方法,基于LOGICAL_CLOCK的并发复制,可以支持在一个database中,并发执行relaylog中的事务。
相同的二进制日志组在master上提交并行应用到slave节点上,没有跨数据库的限制,并且不需要把数据分割到多个数据库。
要实现这个功能,需要在master节点标记binlog中提交的事务哪些是可以并发执行,虽然的MySQL5.6中已经引入binarylog group commit,但是没有将可并发的事务标记出来。
可以通过此命令来查看:mysqlbinlog-vvv mysql-bin.000106 | grep -i last_commit
在MySQL5.7中,已经解决了主从复制延迟的问题,具体配置参数如下:
slave-parallel-type=LOGICAL_CLOCK
slave-parallel-workers=16
master_info_repository=TABLE
relay_log_info_repository=TABLE
relay_log_recovery=ON
情况3:
主库的DDL(alter、drop、repair、create)导致只读节点延迟
    可能1:只读节点与主库的DDL同步是串行进行的,如果DDL操作在主库执行时间很长,那么同样在备库也会消耗同样的时间,比如在主库对一张500W的表添加一个字段耗费了10分钟,那么在只读节点上也同样会耗费10分钟,所以只读节点会延迟600S,其他常见操作比如:
mysql> alter table test add column nn varchar(10);
mysql> alter table test add index(jj);
    可能2:只读节点上有一个执行时间非常长的的查询正在执行,那么这个查询会堵塞来自主库的DDL,读节点表被锁,直到查询结束为止,进而导致了只读节点的数据延迟。在只读节点上可以通过执行show processlist命令查看连接的状态处于: Waiting for table metadata lock
 
解决办法:
对于可能1,只能说执行操作之前对可能带来的影响要有考量,对于情况2,可以kill掉只读节点上的大查询进行,就可以恢复只读节点与主节点的数据同步
 
情况4:
主库执行大事务导致延迟
     主库执行了一条insert … select非常大的插入操作,该操作产生了近几百G的binlog文件传输到只读节点,进而导致了只读节点出现应用binlog延迟。
解决办法:
     将大事务拆分成为小事务进行排量提交,这样只读节点就可以迅速的完成事务的执行,不会造成数据的延迟。
 
情况5:
无主键的表进行DML操作导致延迟
mysql> update test set kk=’fafa01′;
由于表中没有主键,所以导致了每一个事务条目的更新都是全表扫描,如果表中很很多的数据,则备库执行该更新的事务条目的时候,就会出现很多的全表扫描更新;进一步说明就是,由于表中没有主键,在ROW模式下,每删一条数据都会做全表扫,也就是说一条delete,如果删了10条,会做10次全表扫,所以slave会一直卡住;
拓展:
       主键对于innodb来说,是非常重要的,每张表的设计的时候,都应该把主键默认的加上,不管你需不需要他,而且主键的设计最好选择自增型的主键,这里也可以略提一下自增主键的好处:
a.自增型主键以利于插入性能的提高;
b.自增型主键设计(int,bigint)可以降低二级索引的空间,提升二级索引的内存命中率;
c.自增型的主键可以减小page的碎片,提升空间和内存的使用。
 
http://blog.youkuaiyun.com/u010522235/article/details/51865978
http://blog.youkuaiyun.com/cym_summer/article/details/52781135

转载于:https://www.cnblogs.com/liujiacai/p/7745602.html

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找适合的MySQL和Elasticsearch数据同步工具。首先,用户明确提到了需要工具推荐,所以我得先整理现有的常见工具,并比较它们的优缺点。 根据用户提供的引用内容,有三个主要的工具被提到:DataX、Canal和Logstash。我需要逐个分析这些工具的特点,适用场景,以及如何配置使用。另外,用户可能还关心实时性、配置复杂度、社区支持等方面。 首先看引用[3]提到的DataX。这是一个阿里巴巴的开源工具,支持批量同步,适合全量数据迁移。用户可能需要在初次同步时使用,或者定期全量更新。DataX的配置涉及mysqlreader和elasticsearchwriter,需要编写JSON作业配置文件。优点是稳定性高,适合大数据量,但缺点是实时性不足,因为是批处理。 然后是引用[1]和[2]中的Canal。Canal通过解析MySQLbinlog实现实时同步,这对需要实时搜索的应用非常关键,比如电商中的商品更新。Canal需要配置服务器和客户端,可能稍微复杂一些,但实时性好,适合增量同步。用户如果对延迟敏感,Canal会是一个好选择。不过,可能需要结合其他组件如MQ来提高可靠性,防止数据丢失。 接下来是Logstash,虽然用户没有直接提到,但Logstash是Elastic Stack的一部分,支持JDBC输入插件来定期轮询MySQL,然后输出到Elasticsearch。这种方式可以实现准实时同步,配置相对简单,适合中小规模的数据,但频繁的查询可能对MySQL有压力,尤其是数据量大的时候。 此外,还需要考虑其他可能的工具,比如Debezium,它也是一个基于CDC的工具,和Canal类似,但属于Apache项目,可能有更广泛的社区支持。不过用户没有提到,可能需要简要补充作为额外推荐。 用户可能需要根据具体场景选择工具:全量同步用DataX,实时增量用Canal或Debezium,简单定期同步用Logstash。同时,监控工具如Kibana和Prometheus也很重要,确保同步过程的可靠性。 最后,生成相关问题时要覆盖性能、优化、应用场景以及工具比较,帮助用户进一步探索。</think>以下是MySQL与Elasticsearch数据同步工具的推荐及技术特点分析: --- ### **一、主流工具推荐** #### **1. DataX(批量同步)** 阿里巴巴开源的异构数据源离线同步工具,通过配置JSON作业实现全量数据迁移。 - **优势**:支持百万级数据量、可视化配置、可扩展插件 - **配置示例**: ```json "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "123456", "connection": [{ "querySql": "SELECT * FROM products" }] } }, "writer": { "name": "elasticsearchwriter", "parameter": { "endpoint": "http://localhost:9200", "index": "product_index" } } }] } ``` - **适用场景**:初次全量同步、周期性全量更新[^3] #### **2. Canal(实时同步)** 基于MySQL binlog解析的增量数据同步方案,实现毫秒级延迟。 - **核心流程**: 1. 部署Canal Server捕获binlog事件 2. 通过MQ(如Kafka)数据 3. 编写消费者写入Elasticsearch - **优势**:高实时性、低侵入性 - **典型应用**:电商价格实时更新、日志流处理[^1][^2] #### **3. Logstash(定时轮询)** Elastic官方工具,通过JDBC插件拉取数据。 - **配置示例**: ```ruby input { jdbc { jdbc_driver_library => "mysql-connector-java.jar" jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/db" jdbc_user => "root" jdbc_password => "123456" schedule => "*/5 * * * *" # 每5分钟同步 statement => "SELECT * FROM orders WHERE update_time > :sql_last_value" } } output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200"] index => "order_index" } } ``` - **适用场景**:中小规模数据、非强实时场景 --- ### **二、选型建议** | 工具 | 同步类型 | 延迟 | 数据量 | 学习成本 | |-----------|----------|--------|----------|----------| | DataX | 批量 | 高 | 百万级+ | 中等 | | Canal | 实时 | 毫秒级 | 无上限 | 较高 | | Logstash | 定时 | 分钟级 | 十万级 | 低 | **推荐组合**: - **实时搜索系统**:Canal + Kafka + Elasticsearch - **离线分析场景**:DataX(全量) + Logstash(增量) --- ### **三、监控与优化** - 使用Kibana监控Elasticsearch索引健康度 - 通过Prometheus采集同步延迟指标 - 优化建议: - 批量写入ES时设置`refresh_interval=-1` - MySQL侧增加索引加速查询 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值