MySQL 主从，5 分钟带你掌握

MySQL 主从一直是面试常客，里面的知识点虽然基础，但是能回答全的同学不多。

比如楼哥之前面试小米，就被问到过主从复制的原理，以及主从延迟的解决方案，因为回答的非常不错，给面试官留下非常好的印象。你之前面试，有遇到过哪些 MySQL 主从的问题呢？

所谓 MySQL 主从，就是建立两个完全一样的数据库，一个是主库，一个是从库， 主库对外提供读写的 *** 作，从库对外提供读的 *** 作 ，下面是一主一从模式：

对于数据库单机部署，在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS， 当遇到一些活动时，查询流量骤然，就需要进行主从分离。

大部分系统的访问模型是读多写少，读写请求量的差距可能达到几个数量级，所以我们可以通过一主多从的方式， 主库只负责写入和部分核心逻辑的查询，多个从库只负责查询，提升查询性能，降低主库压力。

MySQL 主从还能做到服务高可用，当主库宕机时，从库可以切成主库，保证服务的高可用，然后主库也可以做数据的容灾备份。

整体场景总结如下：

MySQL 的主从复制是依赖于 binlog 的，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上二进制日志文件。

主从复制就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上，一般这个过程是异步的，即主库上的 *** 作不会等待 binlog 同步的完成。

详细流程如下：

当主库和从库数据同步时，突然中断怎么办？因为主库与从库之间维持了一个长链接，主库内部有一个线程，专门服务于从库的这个长链接的。

对于下面的情况，假如主库执行如下 SQL，其中 a 和 create_time 都是索引：

我们知道，数据选择了 a 索引和选择 create_time 索引，最后 limit 1 出来的数据一般是不一样的。

所以就会存在这种情况：在 binlog = statement 格式时，主库在执行这条 SQL 时，使用的是索引 a，而从库在执行这条 SQL 时，使用了索引 create_time，最后主从数据不一致了。

那么我们改如何解决呢？

可以把 binlog 格式修改为 row，row 格式的 binlog 日志记录的不是 SQL 原文，而是两个 event:Table_map 和 Delete_rows。

Table_map event 说明要 *** 作的表，Delete_rows event用于定义要删除的行为，记录删除的具体行数。 row 格式的 binlog 记录的就是要删除的主键 ID 信息，因此不会出现主从不一致的问题。

但是如果 SQL 删除 10 万行数据，使用 row 格式就会很占空间的，10 万条数据都在 binlog 里面，写 binlog 的时候也很耗 IO。但是 statement 格式的 binlog 可能会导致数据不一致。

设计 MySQL 的大叔想了一个折中的方案，mixed 格式的 binlog，其实就是 row 和 statement 格式混合使用， 当 MySQL 判断可能数据不一致时，就用 row 格式，否则使用就用 statement 格式。

有时候我们遇到从数据库中获取不到信息的诡异问题时，会纠结于代码中是否有一些逻辑会把之前写入的内容删除，但是你又会发现，过了一段时间再去查询时又可以读到数据了，这基本上就是主从延迟在作怪。

主从延迟，其实就是“从库回放” 完成的时间，与 “主库写 binlog” 完成时间的差值， 会导致从库查询的数据，和主库的不一致 。

谈到 MySQL 数据库主从同步延迟原理，得从 MySQL 的主从复制原理说起：

总结一下主从延迟的主要原因 ：主从延迟主要是出现在 “relay log 回放” 这一步，当主库的 TPS 并发较高，产生的 DDL 数量超过从库一个 SQL 线程所能承受的范围，那么延时就产生了，当然还有就是可能与从库的大型 query 语句产生了锁等待。

我们一般会把从库落后的时间作为一个重点的数据库指标做监控和报警，正常的时间是在毫秒级别，一旦落后的时间达到了秒级别就需要告警了。

解决该问题的方法，除了缩短主从延迟的时间，还有一些其它的方法，基本原理都是尽量不查询从库。

具体解决方案如下：

在实际应用场景中，对于一些非常核心的场景，比如库存，支付订单等，需要直接查询从库，其它非核心场景，就不要去查主库了。

两台机器 A 和 B，A 为主库，负责读写，B 为从库，负责读数据。

如果 A 库发生故障，B 库成为主库负责读写，修复故障后，A 成为从库，主库 B 同步数据到从库 A。

一台主库多台从库，A 为主库，负责读写，B、C、D为从库，负责读数据。

如果 A 库发生故障，B 库成为主库负责读写，C、D负责读，修复故障后，A 也成为从库，主库 B 同步数据到从库 A。

1. 概述

我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，主要要考虑如下几方面：

关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。

2. 高可用方案

2.1. 主从或主主半同步复制

使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步复制更加可靠。

常见架构如下：

通常会和proxy、keepalived等第三方软件同时使用，即可以用来监控数据库的 健康 ，又可以执行一系列管理命令。如果主库发生故障，切换到备库后仍然可以继续使用数据库。

优点：

缺点：

2.2. 半同步复制优化

半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的，那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因，导致半同步复制发生超时而切换为异步复制，那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制，便可提高数据的一致性。

该方案同样使用双节点架构，但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化，使半同步复制的机制变得更加可靠。

可参考的优化方案如下：

半同步复制由于发生超时后，复制断开，当再次建立起复制时，同时建立两条通道，其中一条半同步复制通道从当前位置开始复制，保证从机知道当前主机执行的进度。另外一条异步复制通道开始追补从机落后的数据。当异步复制通道追赶到半同步复制的起始位置时，恢复半同步复制。

搭建两条半同步复制通道，其中连接文件服务器的半同步通道正常情况下不启用，当主从的半同步复制发生网络问题退化后，启动与文件服务器的半同步复制通道。当主从半同步复制恢复后，关闭与文件服务器的半同步复制通道。

优点：

缺点：

2.3. 高可用架构优化

将双节点数据库扩展到多节点数据库，或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。

由于半同步复制，存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性，所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率，所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。

但是由于数据库数量较多，所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。可以选择MMM、MHA或者各个版本的proxy等等。常见方案如下：

MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时，它可以自动将最新数据的slave提升为新的master，然后将所有其他的slave重新指向新的master，整个故障转移过程对应用程序完全透明。

MHA Node运行在每台MySQL服务器上，主要作用是切换时处理二进制日志，确保切换尽量少丢数据。

MHA也可以扩展到如下的多节点集群：

优点：

缺点：

Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免网络分区现象的产生。

优点：

缺点：

2.4. 共享存储

共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦，不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能，而是通过磁盘数据同步的手段，来保证数据的一致性。

SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络（与LAN相比）连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。常用架构如下：

使用共享存储时，MySQL服务器能够正常挂载文件系统并 *** 作，如果主库发生宕机，备库可以挂载相同的文件系统，保证主库和备库使用相同的数据。

优点：

缺点：

DRBD是一种基于软件、基于网络的块复制存储解决方案，主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像，当用户将数据写入本地磁盘时，还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上，这样的本地主机(主节点)与远程主机(备节点)的数据就可以保证实时同步。常用架构如下：

当本地主机出现问题，远程主机上还保留着一份相同的数据，可以继续使用，保证了数据的安全。

DRBD是linux内核模块实现的快级别的同步复制技术，可以与SAN达到相同的共享存储效果。

优点：

缺点：

2.5. 分布式协议

分布式协议可以很好解决数据一致性问题。比较常见的方案如下：

MySQL cluster是官方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。

优点：

缺点：

基于Galera的MySQL高可用集群， 是多主数据同步的MySQL集群解决方案，使用简单，没有单点故障，可用性高。常见架构如下：

优点：

缺点：

Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。这个算法被认为是同类算法中最有效的。Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。常见架构如下：

优点：

缺点：

3. 总结

随着人们对数据一致性的要求不断的提高，越来越多的方法被尝试用来解决分布式数据一致性的问题，如MySQL自身的优化、MySQL集群架构的优化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。

而使用分布式算法用来解决MySQL数据库数据一致性的问题的方法，也越来越被人们所接受，一系列成熟的产品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越来越多的被大规模使用。

随着官方MySQL Group Replication的GA，使用分布式协议来解决数据一致性问题已经成为了主流的方向。期望越来越多优秀的解决方案被提出，MySQL高可用问题可以被更好的解决。

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