1 适用场景

MySQL主从模式是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。MySQL 默认采用异步复制方式,这样从节点不用一直访问主服务器来更新自己的数据,从节点可以复制主数据库中的所有数据库,或者特定的数据库,或者特定的表。
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mysql主从复制用途:

  • 实时灾备,用于故障切换(高可用)
  • 读写分离,提供查询服务(读扩展)
  • 数据备份,避免影响业务(高可用)

主从部署必要条件:

  • 从库服务器能连通主库
  • 主库开启binlog日志(设置log-bin参数)
  • 主从server-id不同

    2 实现原理

    2.1 主从复制

    下图是主从复制的原理图。
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    主从复制整体分为以下三个步骤:

  • 主库将数据库的变更操作记录到Binlog日志文件中

  • 从库读取主库中的Binlog日志文件信息写入到从库的Relay Log中继日志中
  • 从库读取中继日志信息在从库中进行Replay,更新从库数据信息

在上述三个过程中,涉及了Master的BinlogDump Thread和Slave的I/O Thread、SQL Thread,它们
的作用如下:

  • Master服务器对数据库更改操作记录在Binlog中,BinlogDump Thread接到写入请求后,读取
  • Binlog信息推送给Slave的I/O Thread。
  • Slave的I/O Thread将读取到的Binlog信息写入到本地Relay Log中。
  • Slave的SQL Thread检测到Relay Log的变更请求,解析relay log中内容在从库上执行。

上述过程都是异步操作,俗称异步复制,存在数据延迟现象。
下图是异步复制的时序图。
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mysql主从复制存在的问题:

  • 主库宕机后,数据可能丢失
  • 从库只有一个SQL Thread,主库写压力大,复制很可能延时

解决方法:

  • 半同步复制—-解决数据丢失的问题
  • 并行复制——解决从库复制延迟的问题

    2.2 半同步复制

    为了提升数据安全,MySQL让Master在某一个时间点等待Slave节点的 ACK(_Ack_nowledge character)消息,接收到ACK消息后才进行事务提交,这也是半同步复制的基础,MySQL从5.5版本开始引入了半同步复制机制来降低数据丢失的概率。
    介绍半同步复制之前先快速过一下 MySQL 事务写入碰到主从复制时的完整过程,主库事务写入分为 4个步骤:

  • InnoDB Redo File Write (Prepare Write)

  • Binlog File Flush & Sync to Binlog File
  • InnoDB Redo File Commit(Commit Write)
  • Send Binlog to Slave

当Master不需要关注Slave是否接受到Binlog Event时,即为传统的主从复制。
当Master需要在第三步等待Slave返回ACK时,即为 after-commit,半同步复制(MySQL 5.5引入)。
当Master需要在第二步等待 Slave 返回 ACK 时,即为 after-sync,增强半同步(MySQL 5.7引入)。
下图是 MySQL 官方对于半同步复制的时序图,主库等待从库写入 relay log 并返回 ACK 后才进行Engine Commit。
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3 并行复制

MySQL的主从复制延迟一直是受开发者最为关注的问题之一,MySQL从5.6版本开始追加了并行复制功能,目的就是为了改善复制延迟问题,并行复制称为enhanced multi-threaded slave(简称MTS)。
在从库中有两个线程IO Thread和SQL Thread,都是单线程模式工作,因此有了延迟问题,我们可以采用多线程机制来加强,减少从库复制延迟。(IO Thread多线程意义不大,主要指的是SQL Thread多线程)
在MySQL的5.6、5.7、8.0版本上,都是基于上述SQL Thread多线程思想,不断优化,减少复制延迟。

3.1 MySQL 5.6并行复制原理

MySQL 5.6版本也支持所谓的并行复制,但是其并行只是基于库的。如果用户的MySQL数据库中是多个库,对于从库复制的速度的确可以有比较大的帮助。
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基于库的并行复制,实现相对简单,使用也相对简单些。基于库的并行复制遇到单库多表使用场景就发挥不出优势了,另外对事务并行处理的执行顺序也是个大问题。

3.2 MySQL 5.7并行复制原理

MySQL 5.7是基于组提交的并行复制,MySQL 5.7才可称为真正的并行复制,这其中最为主要的原因就是slave服务器的回放与master服务器是一致的,即master服务器上是怎么并行执行的slave上就怎样进行并行回放。不再有库的并行复制限制。
MySQL 5.7中组提交的并行复制究竟是如何实现的?
MySQL 5.7是通过对事务进行分组,当事务提交时,它们将在单个操作中写入到二进制日志中。如果多个事务能同时提交成功,那么它们意味着没有冲突,因此可以在Slave上并行执行,所以通过在主库上的二进制日志中添加组提交信息。
MySQL 5.7的并行复制基于一个前提,即所有已经处于prepare阶段的事务,都是可以并行提交的。这些当然也可以在从库中并行提交,因为处理这个阶段的事务都是没有冲突的。在一个组里提交的事务,
一定不会修改同一行。这是一种新的并行复制思路,完全摆脱了原来一直致力于为了防止冲突而做的分发算法,等待策略等复杂的而又效率底下的工作。
InnoDB事务提交采用的是两阶段提交模式。一个阶段是prepare,另一个是commit。
为了兼容MySQL 5.6基于库的并行复制,5.7引入了新的变量slave-parallel-type,其可以配置的值有:DATABASE(默认值,基于库的并行复制方式)、LOGICAL_CLOCK(基于组提交的并行复制方式)。
那么如何知道事务是否在同一组中,生成的Binlog内容如何告诉Slave哪些事务是可以并行复制的?
在MySQL 5.7版本中,其设计方式是将组提交的信息存放在GTID中。为了避免用户没有开启GTID功能(gtid_mode=OFF),MySQL 5.7又引入了称之为Anonymous_Gtid的二进制日志event类型
ANONYMOUS_GTID_LOG_EVENT。
通过mysqlbinlog工具分析binlog日志,就可以发现组提交的内部信息。
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可以发现MySQL 5.7二进制日志较之原来的二进制日志内容多了last_committed和
sequence_number,last_committed表示事务提交的时候,上次事务提交的编号,如果事务具有相同的last_committed,表示这些事务都在一组内,可以进行并行的回放。

3.3 MySQL8.0 并行复制

MySQL8.0 是基于write-set的并行复制。MySQL会有一个集合变量来存储事务修改的记录信息(主键哈希值),所有已经提交的事务所修改的主键值经过hash后都会与那个变量的集合进行对比,来判断改行是否与其冲突,并以此来确定依赖关系,没有冲突即可并行。这样的粒度,就到了 row级别了,此时并行的粒度更加精细,并行的速度会更快。

3.4 并行复制配置与调优

  • binlog_transaction_dependency_history_size

用于控制集合变量的大小。

  • binlog_transaction_depandency_tracking

用于控制binlog文件中事务之间的依赖关系,即last_committed值。

  • COMMIT_ORDERE: 基于组提交机制
  • WRITESET: 基于写集合机制
  • WRITESET_SESSION: 基于写集合,比writeset多了一个约束,同一个session中的事务last_committed按先后顺序递增
    • transaction_write_set_extraction

用于控制事务的检测算法,参数值为:OFF、 XXHASH64、MURMUR32

  • master_info_repository

开启MTS功能后,务必将参数master_info_repostitory设置为TABLE,这样性能可以有50%~80%的提升。这是因为并行复制开启后对于元master.info这个文件的更新将会大幅提升,资源的竞争也会变大。

  • slave_parallel_workers

若将slave_parallel_workers设置为0,则MySQL 5.7退化为原单线程复制,但将slave_parallel_workers设置为1,则SQL线程功能转化为coordinator线程,但是只有1个worker线程进行回放,也是单线程复制。然而,这两种性能却又有一些的区别,因为多了一次coordinator线程的转发,因此slave_parallel_workers=1的性能反而比0还要差。

  • slave_preserve_commit_order

MySQL 5.7后的MTS可以实现更小粒度的并行复制,但需要将slave_parallel_type设置为LOGICAL_CLOCK,但仅仅设置为LOGICAL_CLOCK也会存在问题,因为此时在slave上应用事务的顺序是无序的,和relay log中记录的事务顺序不一样,这样数据一致性是无法保证的,为了保证事务是按照relay log中记录的顺序来回放,就需要开启参数

  • slave_preserve_commit_order。

要开启enhanced multi-threaded slave其实很简单,只需根据如下设置:

  1. slave-parallel-type=LOGICAL_CLOCK
  2. slave-parallel-workers=16
  3. slave_pending_jobs_size_max = 2147483648
  4. slave_preserve_commit_order=1
  5. master_info_repository=TABLE
  6. relay_log_info_repository=TABLE
  7. relay_log_recovery=ON

3.5 并行复制监控

在使用了MTS后,复制的监控依旧可以通过SHOW SLAVE STATUS\G,但是MySQL 5.7在performance_schema库中提供了很多元数据表,可以更详细的监控并行复制过程。

mysql> show tables like 'replication%'; 
+---------------------------------------------+ 
| Tables_in_performance_schema (replication%) |
+---------------------------------------------+ 
| replication_applier_configuration |
| replication_applier_status |
| replication_applier_status_by_coordinator |
| replication_applier_status_by_worker |
| replication_connection_configuration |
| replication_connection_status |
| replication_group_member_stats |
| replication_group_members |
+---------------------------------------------+

通过replication_applier_status_by_worker可以看到worker进程的工作情况:
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最后,如果MySQL 5.7要使用MTS功能,建议使用新版本,最少升级到5.7.19版本,修复了很多Bug。

4 读写分离

4.1 读写分离引入时机

大多数互联网业务中,往往读多写少,这时候数据库的读会首先成为数据库的瓶颈。如果我们已经优化了SQL,但是读依旧还是瓶颈时,这时就可以选择“读写分离”架构了。
读写分离首先需要将数据库分为主从库,一个主库用于写数据,多个从库完成读数据的操作,主从库之间通过主从复制机制进行数据的同步,如图所示。
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在应用中可以在从库追加多个索引来优化查询,主库这些索引可以不加,用于提升写效率。读写分离架构也能够消除读写锁冲突从而提升数据库的读写性能。使用读写分离架构需要注意:主从同步延迟和读写分配机制问题

4.2 主从同步延迟

使用读写分离架构时,数据库主从同步具有延迟性,数据一致性会有影响,对于一些实时性要求比较高的操作,可以采用以下解决方案。

  • 写后立刻读

在写入数据库后,某个时间段内读操作就去主库,之后读操作访问从库。

  • 二次查询

先去从库读取数据,找不到时就去主库进行数据读取。该操作容易将读压力返还给主库,为了避免恶意攻击,建议对数据库访问API操作进行封装,有利于安全和低耦合。

  • 根据业务特殊处理

根据业务特点和重要程度进行调整,比如重要的,实时性要求高的业务数据读写可以放在主库。对于次要的业务,实时性要求不高可以进行读写分离,查询时去从库查询。

4.3 读写分离落地

读写路由分配机制是实现读写分离架构最关键的一个环节,就是控制何时去主库写,何时去从库读。目前较为常见的实现方案分为以下两种:
基于编程和配置实现(应用端)
程序员在代码中封装数据库的操作,代码中可以根据操作类型进行路由分配,增删改时操作主库,查询时操作从库。这类方法也是目前生产环境下应用最广泛的。优点是实现简单,因为程序在代码中实现,不需要增加额外的硬件开支,缺点是需要开发人员来实现,运维人员无从下手,如果其中一个数据库宕机了,就需要修改配置重启项目。
基于服务器端代理实现(服务器端)
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中间件代理一般介于应用服务器和数据库服务器之间,从图中可以看到,应用服务器并不直接进入到master数据库或者slave数据库,而是进入MySQL proxy代理服务器。代理服务器接收到应用服务器的请求后,先进行判断然后转发到后端master和slave数据库。
目前有很多性能不错的数据库中间件,常用的有MySQL Proxy、MyCat以及Shardingsphere等等。

  • MySQL Proxy:是官方提供的MySQL中间件产品可以实现负载平衡、读写分离等。
  • MyCat:MyCat是一款基于阿里开源产品Cobar而研发的,基于 Java 语言编写的开源数据库中间件。
  • ShardingSphere:ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案,它由ShardingJDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成。已经在2020年4月16日从Apache孵化器毕业,成为Apache顶级项目。
  • Atlas:Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个数据库中间件。
  • Amoeba:变形虫,该开源框架于2008年开始发布一款 Amoeba for MySQL软件。