MySQL常见面试题:什么是主从延时?如何降低主从延时?

  1. 背景

高并发这个阶段,肯定是需要做读写分离的,啥意思?因为实际上大部分的互联网公司,一些网站,或者是 app,其实都是读多写少。所以针对这个情况,就是写一个主库,但是主库挂多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗?那具体什么是读写分离又如何解决其中的延迟问题呢?赶快一起来看看吧!

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  • 监控:MySQL 的主从延迟?

  • 影响

    • MySQL 主从延迟的影响?

    • 多少的延迟,可以接受?

  • 原因:MySQL 主从延迟的产生原因?

2. MySQL 主从复制

2.1. 作用

原点之问:MySQL 主从集群的作用,要解决什么问题?

场景:

  • 高并发情况下,单台 MySQL 数据库承载的连接数多、读写压力大,MySQL系统瓶颈凸显

  • 大部分互联网场景,数据模型「一写多读」

    • 读次数(read_num) 一般是写次数(write_num)的 10 倍以上

    • 补充:数据分析、商业智能等场景,read_num 和 write_num 基本相当,同一量级

MySQL 集群方式,能够分散单个节点的访问压力。

MySQL 集群,常见方式:主从集群

  • Master 节点,负责所有的「写请求」

  • Slave 节点,负责大部分的「读请求」

MySQL 主从集群的作用:

MySQL 主从集群,分散访问压力,提升整个系统的可用性,降低大访问量引发的故障率。

常见的主从架构:

  • 一主一从:一个 Master,一个 Slave

  • 一主多从:一个 Master,多个 Slave

具体,参考下图:

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2.2. 实现细节

MySQL 在主从同步时,其底层实现细节又是什么?为此后分析主从延迟原因以及优化方案,做好理论准备。

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总结来说,MySQL 的主从复制:异步单线程。

  • Master上 1 个IO线程,负责向Slave传输 binary log(binlog)

  • Slave上 2 个线程:IO 线程和执行SQL的线程,其中:

    • IO线程:将获取的日志信息,追加到relay log上;

    • 执行SQL的线程:检测到relay log中内容有更新,则在Slave上执行sql;

特别说明:MySQL 5.6.3 开始支持「多线程的主从复制」,一个数据库``一个线程,多个数据库可多个线程。

完整的 Master & Slave 之间主从复制过程:

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主从延时时间:Master 执行成功,到 Slave 执行成功,时间差。

上述过程:

  • 主从延迟:「步骤2」开始,到「步骤7」执行结束。

  • 步骤 2:存储引擎处理,时间极短

  • 步骤 3:文件更新通知,磁盘读取延迟

  • 步骤 4:Bin Log 文件更新的传输延迟,单线程

  • 步骤 5:磁盘写入延迟

  • 步骤 6:文件更新通知,磁盘读取延迟

  • 步骤 7:SQL 执行时长

通过上面分析,MySQL 主从复制是典型的生产者-消费者模型:整体耗时,分为几类

  • 磁盘的读写耗时:步骤 3、步骤 5、步骤6

  • 网络传输耗时:步骤 4

    • SQL 执行耗时:步骤 7 (地点:Slave 上 relay log 执行过程)

    • 排队耗时:步骤 3(地点:Master 上 bin log 中排队,生产者-消费者)

2.3. 客观认识:主从架构

Master 数据写入后, Slave 一定要及时写入数据,这个本质是:主从架构下的强一致性。Master 与 Slave 之间的延迟,是客观存在的。

一般对主从架构的定位:

  • 提升系统的可用行:Master 宕机后,数据不丢失,可以使用 Slave 临时替换 Master

  • 不要求 Slave 跟 Master 的强一致,而只要求最终一致

  • 通常,对数据一致性``要求很高的场景下,并不建议采用:主从结构,分担高并发访问压力。

2.3.1. 同步复制

如果要满足主从架构的强一致性,采取「同步复制」的 2PC 策略即可:

  • 第一阶段:Master 收到 Client 的写入数据请求,在本地写入数据;

  • 第二阶段:Master 收到 Slave 写入成功的消息,再向 Client返回数据写入成功;

主流数据库均支持这种完全的同步模式,MySQL的Semi-sync功能(从MySQL 5.6开始官方支持),就是基于这种原理。

「同步复制」对数据库的写性能影响很大,适用场景:

银行等严格要求强一致性的应用,对于写入延迟一般没什么要求(延迟几个小时都可以接受,数据不出错就行)。

2.3.2. 异步复制

异步复制:Master 数据写入成功后,Slave 上异步进行数据写入,只要保证数据最终一致性即可。

3. 主从延迟

3.1. 如何监控

监控主从延迟的方法有多种:

  1. Slave 使用本机当前时间,跟 Master 上 binlog 的时间戳比较

  2. pt-heartbeat、mt-heartbeat

本质:同一条 SQL,Master 上执行结束的时间 vs. Slave 上执行结束的时间。

3.2. 主从延迟的影响

Slave 延迟的影响:

  • 异常情况下,HA 无法切换:HA 软件需要检查数据的一致性,延迟时,主备不一致。(什么意思?)

  • 备库 Hang 会引发备份失败:flush tables with read lock 会 900s 超时(什么含义?)

  • 以 Slave 为基准进行的备份,数据不是最新的,而是延迟的。

简单来说,恶化的主从延迟,将丧失 MySQL 集群带来的优势:

  1. 读写分离失效:读写分离,降低单机压力,提升系统瓶颈上限,如果延迟恶化,则失效。

  2. 主备容灾失效:主备切换,提升系统可用性,如果延迟恶化(1h以上),则失效。

3.3. 产生原因

常见的主从延迟原因:

  • Master 上,大事务,耗时长:优化业务,拆分为小事务

    • Master 上,SQL 执行速度慢:优化索引,提升索引区分度(事务内部有查询操作)

    • Master 上,批量 DML 操作:建议延迟至业务低峰期操作

  • Master 上,多线程``写入频繁, Slave 单线程速度跟不上:提升 Slave 硬件性能、借助中间件,改善主从复制的单线程模式

3.4. 如何解决

整体上 2 个策略,齐头并进:

  • 内部解决:减弱主从复制的延迟

  • 外部解决:缓存层,在前端访问和数据库之间,添加缓存,优先从缓存读取,减弱数据库的并发压力,Slave 只作为数据备份,不分担访问流量;

减弱主从延迟,采取措施:

细化事务:将大事务拆为小事务,不必要的地方移除事务

提升 SQL 执行速度:优化索引

  1. 减少批量操作:批量 DML 的耗时较多,减少不必要的批量 DML

  2. 减弱数据库的并发压力,Slave 只作为数据备份,不分担访问流量;

  3. 减弱数据库的并发压力,Slave 只作为数据备份,不分担访问流量;

  4. 降低多线程``大事务并发的概率:优化业务逻辑

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