MySql主从复制实现原理及配置

MySql主从复制实现原理及配置

数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能。对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，读节点的数量取决于系统的压力，通常是1-3个读节点的配置。而一般的读写分离中间件，例如Mycat的读写分离和自动切换机制，需要mysql的主从复制机制配合。

主从配置需要注意的地方

1、主DB server和从DB server数据库的版本一致

2、主DB server和从DB server数据库数据名称一致

3、主DB server开启二进制日志,主DB server和从DB server的server_id都必须唯一MySQL主服务器配置

第一步：修改my.conf文件：

在[mysqld]段下添加：

binlog-ignore-db=mysql

#启用二进制日志
log-bin=mysql-bin
//二进制日志的格式，有三种：statement/row/mixed
binlog_format=row
#主服务器唯一ID，一般取IP最后一段
server-id=82

第二步：重启mysql服务

service mysql restart

第三步：建立帐户并授权slave

mysql>GRANT FILE ON *.* TO 'slave'@'%' IDENTIFIED BY 'slavepw';
mysql>GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* to 'slave'@'%' identified by 'slavepw';

一般不用root帐号，“%”表示所有客户端都可能连，只要帐号，密码正确，此处可用具体客户端IP代替，如192.168.145.226，加强安全。

刷新权限

mysql> FLUSH PRIVILEGES;

第四步：查询master的状态

mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File       | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000001 |   881 |       | mysql      |          |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

MySQL从服务器配置

第一步：修改my.conf文件

[mysqld]#从服务器唯一ID，一般取IP最后一段server-id=83

第二步：配置从服务器

mysql>change master to master_host='192.168.11.82',master_port=3306,master_user='slave',master_password='slavepw',master_log_file='mysql-bin.000001',master_log_pos=881;

注意语句中间不要断开，master_port为mysql服务器端口号(无引号)，master_user为执行同步 *** 作的数据库账户，“881”无单引号(此处的881就是show master status 中看到的position的值，这里的mysql-bin.000001就是file对应的值)。

第三步：启动从服务器复制功能

mysql>start slave;

第四步：检查从服务器复制功能状态：

mysql> show slave status;

Slave_IO_Running: Yes //此状态必须YES

Slave_SQL_Running: Yes //此状态必须YES

注：Slave_IO及Slave_SQL进程必须正常运行，即YES状态，否则都是错误的状态(如：其中一个NO均属错误)。

进行验证

在主节点上创建表、插入数据，发现从节点也创建表并插入数据。

MySQL 主从复制原理的是啥？

主库将变更写入 binlog 日志，然后从库连接到主库之后，从库有一个 IO 线程，将主库的 binlog 日志拷贝到自己本地，写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog，然后执行 binlog 日志中的内容，也就是在自己本地再次执行一遍 SQL，这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。

这里有一个非常重要的一点，就是从库同步主库数据的过程是串行化的，也就是说主库上并行的 *** 作，在从库上会串行执行。所以这就是一个非常重要的点了，由于从库从主库拷贝日志以及串行执行 SQL 的特点，在高并发场景下，从库的数据一定会比主库慢一些，是有延时的。所以经常出现，刚写入主库的数据可能是读不到的，要过几十毫秒，甚至几百毫秒才能读取到。

而且这里还有另外一个问题，就是如果主库突然宕机，然后恰好数据还没同步到从库，那么有些数据可能在从库上是没有的，有些数据可能就丢失了。

所以 MySQL 实际上在这一块有两个机制，一个是半同步复制，用来解决主库数据丢失问题；一个是并行复制，用来解决主从同步延时问题。

这个所谓半同步复制，也叫semi-sync复制，指的就是主库写入 binlog 日志之后，就会将强制此时立即将数据同步到从库，从库将日志写入自己本地的 relay log 之后，接着会返回一个 ack 给主库，主库接收到至少一个从库的 ack 之后才会认为写 *** 作完成了。

所谓并行复制，指的是从库开启多个线程，并行读取 relay log 中不同库的日志，然后并行重放不同库的日志，这是库级别的并行。

MySQL 主从同步延时问题

以前线上确实处理过因为主从同步延时问题而导致的线上的 bug，属于小型的生产事故。

是这个么场景。有个同学是这样写代码逻辑的。先插入一条数据，再把它查出来，然后更新这条数据。在生产环境高峰期，写并发达到了 2000/s，这个时候，主从复制延时大概是在小几十毫秒。线上会发现，每天总有那么一些数据，我们期望更新一些重要的数据状态，但在高峰期时候却没更新。用户跟客服反馈，而客服就会反馈给我们。

我们通过 MySQL 命令：

show status

查看Seconds_Behind_Master，可以看到从库复制主库的数据落后了几 ms。

一般来说，如果主从延迟较为严重，有以下解决方案：

分库，将一个主库拆分为多个主库，每个主库的写并发就减少了几倍，此时主从延迟可以忽略不计。打开 MySQL 支持的并行复制，多个库并行复制。如果说某个库的写入并发就是特别高，单库写并发达到了 2000/s，并行复制还是没意义。重写代码，写代码的同学，要慎重，插入数据时立马查询可能查不到。如果确实是存在必须先插入，立马要求就查询到，然后立马就要反过来执行一些 *** 作，对这个查询设置直连主库。不推荐这种方法，你要是这么搞，读写分离的意义就丧失了。开启并行复制

开启多线程复制，默认关键的参数有两个：

mysql> show variables like 'slave_parallel_%';
+------------------------+----------+
| Variable_name     | Value  |
+------------------------+----------+
| slave_parallel_type  | DATABASE |
| slave_parallel_workers | 0    |
+------------------------+----------+
2 rows in set (0.00 sec)

slave-parallel-type 默认值为database

slave-parallel-workers 默认值为0

开启：

mysql> stop slave sql_thread;

Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql> set global slave_parallel_type='LOGICAL_CLOCK';

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> set global slave_parallel_workers=4;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> start slave sql_thread;

Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

参考资料：

https://www.jianshu.com/p/3932551e0221

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/master/docs/high-concurrency/mysql-read-write-separation.md

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。