MySQL高可用架构探秘：主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型

MySQL高可用的基石

在分布式系统中，单机节点在发生故障时无法提供服务，这可能导致长期的服务不可用，从而影响其他节点的运作，导致的后果非常严重

为了满足服务的高可用，往往是通过节点冗余（新增相同功能的从节点），当发生故障时进行主从切换，让从节点成为新的主节点来继续提供服务

比如：MySQL的主从、Redis的主从、MQ broker的主从...思想大体类似的

作为高可用的基石——主从架构功不可没，本篇文章就来聊聊MySQL的主从的一些细节

binlog

binlog作为逻辑上恢复数据的日志，是主从数据同步、数据恢复的基础

binlog分为三种格式：statement、row、mixed

statement ：记录写操作的SQL，语句轻量、传输快，使用该格式可能会导致数据不一致（因为从机与主机所处的环境不同，比如从机时间与主机不同时，使用now()函数）

row ： 记录数据的修改，数据量大、传输慢，误操作时可以恢复数据（反向操作），主从同步时数据一致

mixed ：结合statement、row的优点，自动混合选择格式

大多数情况下都是选择格式为row，因为数据一致并且可以恢复数据

主从复制

往期文章中说过当收到写操作需要修改数据时，为了满足数据的一致性，会写undo log（原子性）、redo log（持久性）、binlog等日志

当主节点接收到写操作更改数据时，也需要对从节点进行数据的修改以此来达到数据一致

在主从复制数据依靠的就是binlog，大致流程分为三个阶段：

在单机中写完日志即可提交事务响应，而在主从中根据响应阶段的不同，主从复制的方式分为多种：

同步复制：所有从节点都响应（恢复完数据）主节点才响应，性能差、数据强一致

异步复制：主节点通知完从节点就立马响应，性能最好，存在延迟有数据一致性问题

半同步复制：只要有一个从节点响应主节点就响应，一主一从下与同步复制一致，网络超时退化为异步复制

增强半同步复制：在半同步复制的基础上，主节点收到响应后才提交事务，数据一致性会比半同步好，但性能稍差

延迟复制：从节点延迟一段时间恢复数据，这样即使发生误操作也可以进行回滚数据

主从切换

当主机发生故障时需要将从机切换为主机

不同策略

一般中间件的主从切换都只能在CAP理论中满足其二，即在分区容错（P）下只能满足可靠（C）或可用（A）

binlog上会记录主节点写操作的时间，从节点会维护一个 seconds_behind_master 来记录主从延迟的时间

在可靠策略下，需要等到旧的从节点完成所有的数据恢复（即seconds_behind_master为0）才成为主节点，提供写服务

在此期间只提供读服务、无法提供写服务，因此可靠策略会损失一定的可用性，取决于主从延迟的时间

在可用策略下会立即将从节点设置为新的主节点提供读写服务，某些场景下可能导致数据不一致

假设id自增，记录格式为(id,name)，新增数据a,b,c

如果使用的binlog格式为statement或mixed，则会新增为(3,d)和(4,c)

如果格式为row，则会主键冲突报错，新增(3,d)后中继日志为(3,c)

在可用策略下可能导致数据不一致，使用row会提前暴露数据不一致的问题

基于GTID的主从切换

GTID 全局事务ID

格式为 server_uuid:gno

server_uuid 为节点标识

gno 为事务标识（事务提交时获得，全局自增）

在进行主从切换时，每个从节点同步数据的日志偏移量都不同，一般会找最新偏移量的从节点为新的主节点（这个偏移量是需要运维去定位的）

在GTID 全局事务ID出来后，binlog中每个事务有对应的GTID则可以通过GTID自动定位偏移量，不用手动定位

主从延迟

来源

默认情况下主从复制会使用异步复制，而在主从架构下一般会使用读写分离，主机服务写操作，从机服务读操作

由于使用异步复制，主从之间的数据一致性会存在一定的延迟，物理上主从会放在同一机房中，网络通信忽略不计，成本最大的就是从机SQL线程解析日志恢复数据的过程

如果恢复数据是一些大事务时会导致很长的延迟，比如在主机上执行批量操作耗时5s，在从机上执行时也会耗时那么久（资源大概一致）

可能写完操作就会进行读操作，如果此时从库还未重做数据就会导致写完查不到的数据不一致情况

先来看看哪些情况可能会导致主从延迟太长：

...

当主从延迟过长时可以考虑使用方案缩短延迟：

从机并行复制借助于redo log、bin log两阶段提交时，redo log prepare阶段不会有锁冲突，可以并行执行

并行复制就是基于两阶段提交中的组提交，可以调整以下两个参数拉长组提交的时间，减慢主机写，加快从机重做数据

binlog_group_commit_sync_delay 延迟多少微秒后才调用 fsync

binlog_group_commit_sync_no_delay_count 累积多少次以后才调用 fsync

数据不一致解决方案

为了避免长时间的主从延迟，从机应该和主机有相同的参数、配置，并且要避免大事务

在业务高峰期还是可能存在主从延迟导致数据不一致，需要使用一些方案进行避免：

方案5需要做到细粒度的判断事务是否在从机上已经重做，有两种方式且实现较为复杂

判断偏移量

select master_pos_wait(file, pos,[timeout]) 用于判断当前偏移量是否已经超过该位置

file 为 binlog 文件，pos 为 偏移量，timeout为等待的时间

使用半同步复制时，一个从节点已经响应，其他从节点应该也是快要响应的状态，因此可以等待一段时间 50ms，100ms...

如果超时则可以在业务中再去查主机，要注意如果都超时就相当于又全打在主机上

通过该SQL能够以主库日志中偏移量的方式判断是否已执行该事务（已执行返回0）：

判断GTID

判断GTID的思路与上面相似

select wait_for_executed_gtid_set(gtid_set, [timeout])

SQL的作用是判断是否已经执行GTID集合 返回0，超时返回1

流程类似：

主从架构

由于binlog的数据复制，主从架构可以非常丰富，想怎么搭就怎么搭

一主一从：主负责写，从负责读，读写压力平分

一主多从：主负责写，从负责读，适合读多于写

双主热备：两个节点互为主从，读写压力平分，但存在循环同步的问题

当AB节点互为主从时，A收到写请求，要把bin log给B重做，B重做完（相当于写请求）又会把bin log给A重做，这样就会导致循环同步数据

在同步数据时携带节点的id(server id)解决循环同步问题

A收到写请求，binlog给B并携带自己的id，B重做完又把binlog给A，A发现binlog上server id是自己则不进行重做

总结

本篇文章以MySQL高可用为起点，聊到MySQL中的主从复制、切换、延迟、架构等

binlog的statement格式记录SQL，数据量小、传输快，但可能导致数据不一致

binlog的row格式记录修改数据，数据量大，传输慢，可以修复误操作数据

binlog的mixed混用statement、row的优点，在可用策略的主从切换还是会导致数据不一致

主从复制时主机dump线程监听binlog变更通知从机拉取，从机io线程将日志写入realy log中继日志，再由sql线程解析日志重做数据

同步复制需要所有从机响应，拥有强一致性，但性能最差

默认的异步复制性能最好，但可能延迟时会有数据一致性

半同步复制只需要一个从机响应，多从下性能好于同步复制，网络超时会使用异步复制

增强的半同步复制会在从机响应时才提交事务，相比于半同步复制一致性略好

延迟复制可以让从机延迟一段时间重做数据，误操作数据可以恢复

主从切换时只能满足CAP中其二，满足可靠会导致一段时间不可写，满足可用可能会出现数据不一致

把从机参数、配置调整为主机相同，避免使用大事务可以避免主从延迟太长

当主从延迟太长可以通过调整从机IO参数增强IO能力

发生主从延迟的数据一致性问题时：

常用的主从架构有：一主一从、一主多从、双主热备（通过server id解决循环同步问题）...

最后（不要白嫖，一键三连求求拉~）

本篇文章被收入专栏 MySQL进阶之路，感兴趣的同学可以持续关注喔

本篇文章笔记以及案例被收入 gitee-StudyJava、 github-StudyJava 感兴趣的同学可以stat下持续关注喔~

有什么问题可以在评论区交流，如果觉得菜菜写的不错，可以点赞、关注、收藏支持一下~

关注菜菜，分享更多干货，公众号：菜菜的后端私房菜