MySQL主从延迟现象及原理分析详解

一、现象

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凌晨对线上一张表添加索引,表数据量太大(1亿+数据,数据量50G以上),造成主从延迟几个小时,各个依赖从库的系统无法查询数据,最终影响业务。

现在就梳理下主从延迟的原理。

二、原理

根据 MySQL 官方文档 MySQL Replication Implementation Details 中的描述,MySQL 主从复制依赖于三个线程:master一个线程(Binlog dump thread),slave两个线程(I/O threadSQL thread)。主从复制流程如下图:

MySQL主从延迟现象及原理分析详解

master 服务器和 slave 服务器连接时,创建Binlog dump thread以发送bin log数据:

  • 一个Binlog dump thread对应一个 slave 服务器;
  • Binlog dump threadbin log获取数据时会加锁,获取到数据后,立即释放锁。

当 slave 服务器收到 START_SLAVE 命令时,会创建I/O threadSQL thread

  • I/O thread以拉的方式,从 master 读取事件,并存储到 slave 服务器的relay log中;
  • SQL threadrelay log中读取事件并执行;
  • slave可以按照自己的节奏读取和更新数据,也可以随意操作复制进程(启动和停止)。

注: START_SLAVE命令成功启动线程后,如果后面I/O threadSQL thread因为某些原因停止,则不会有任何的警告,业务方无法感知。可以通过查看 slave 的 error 日志,或者通过 SHOW SLAVE STATUS 查看 slave 上的线程状态。

通过 SHOW PROCESSLIST 可查看线程状态:

Binlog dump thread:

mysql> SHOW PROCESSLIST\G
*************************** 1. row ***************************
  Id: 2
 User: root
 Host: localhost:32931
  db: NULL
Command: Binlog Dump
 Time: 94
 State: Has sent all binlog to slave; waiting for binlog to
   be updated
 Info: NULL

I/O thread 和 SQL thread:

mysql> SHOW PROCESSLIST\G
*************************** 1. row ***************************
  Id: 10
 User: system user
 Host:
  db: NULL
Command: Connect
 Time: 11
 State: Waiting for master to send event
 Info: NULL
 *************************** 2. row ***************************
  Id: 11
 User: system user
 Host:
  db: NULL
Command: Connect
 Time: 11
 State: Has read all relay log; waiting for the slave I/O
   thread to update it
 Info: NULL

三、分析

根据上面的原理,由于slave是单线程(I/O thread)读取数据,单线程(SQL thread)更新数据,而master是多线程写入,那么只要master写入的频率大于slave读取更新的频率,就有可能出现主从延迟的情况,如:

  1. master写入tps较高,大于slave更新速度;
  2. slave执行某些语句耗时较长,如持有锁等;
  3. master执行某些DDL语句时,执行的时间较长,在slave也执行相同的时间;

此处创建了索引,咨询 DBA,产生的bin log文件有100多G,数据量太大,导致从库I/O thread一直读取DDL操作产生的bin log事件,而影响到正常的业务DML事件的更新,从而表现为主从同步延迟。

四、解决方案

从主从延迟的原因来看,解决方案可以从以下几个方向入手:

  1. 业务选型,对于无法忍受从库延迟的架构,可选择分布式架构等,避开从库延迟问题
  2. 执行时间,对大表进行线上DDL操作尽量选择凌晨等业务量较小的时候
  3. 硬件配置,升级从库硬件配置,如SSD
  4. 减少请求,增加缓存层,减少读请求落库

总结

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