哪些原因会导致mysql主从数据不一致

哪些原因会导致mysql主从数据不一致,第1张

1. 在有主键或者唯一键的情况下,Slave 重放 Binlog 并不会去比较检索到的记录的每一列是否和BI相同,因此如果 Slave 和 Master 存在数据不一致,会直接覆盖 Slave 的数据而不会报错。

2. 在没有主键或者唯一键的情况下,Hash Scan / Hash Scan Over Index 的执行效率 在理论上分析高于 Table Scan 和Index Scan 。

3. 在没有主键或者唯一键的情况下,Slave 选择的二级索引是第一个所有的列都在 BI 中存在的索引,不一定是 Master 执行计划所选择的索引。

今天发现Mysql的主从数据库没有同步

先上Master库:

mysql>show

processlist

查看下进程是否Sleep太多。发现很正常。

show

master

status

也正常。

mysql>

show

master

status

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

|

File

|

Position

|

Binlog_Do_DB

|

Binlog_Ignore_DB

|

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

|

mysqld-bin.000001

|

3260

|

|

mysql,test,information_schema

|

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

1

row

in

set

(0.00

sec)

再到Slave上查看

mysql>

show

slave

status\G

Slave_IO_Running:

Yes

Slave_SQL_Running:

No

可见是Slave不同步

下面介绍两种解决方法:

方法一:忽略错误后,继续同步

该方法适用于主从库数据相差不大,或者要求数据可以不完全统一的情况,数据要求不严格的情况

解决:

stop

slave

#表示跳过一步错误,后面的数字可变

set

global

sql_slave_skip_counter

=1

start

slave

之后再用mysql>

show

slave

status\G

查看:

Slave_IO_Running:

Yes

Slave_SQL_Running:

Yes

ok,现在主从同步状态正常了。。。

方式二:重新做主从,完全同步

该方法适用于主从库数据相差较大,或者要求数据完全统一的情况

解决步骤如下:

1.先进入主库,进行锁表,防止数据写入

使用命令:

mysql>

flush

tables

with

read

lock

注意:该处是锁定为只读状态,语句不区分大小写

2.进行数据备份

#把数据备份到mysql.bak.sql文件

[root@server01

mysql]#mysqldump

-uroot

-p

-hlocalhost

>

mysql.bak.sql

这里注意一点:数据库备份一定要定期进行,可以用shell脚本或者python脚本,都比较方便,确保数据万无一失

3.查看master

状态

mysql>

show

master

status

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

|

File

|

Position

|

Binlog_Do_DB

|

Binlog_Ignore_DB

|

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

|

mysqld-bin.000001

|

3260

|

|

mysql,test,information_schema

|

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

1

row

in

set

(0.00

sec)

4.把mysql备份文件传到从库机器,进行数据恢复

#使用scp命令

[root@server01

mysql]#

scp

mysql.bak.sql

root@192.168.128.101:/tmp/

5.停止从库的状态

mysql>

stop

slave

6.然后到从库执行mysql命令,导入数据备份

mysql>

source

/tmp/mysql.bak.sql

7.设置从库同步,注意该处的同步点,就是主库show

master

status信息里的|

File|

Position两项

change

master

to

master_host

=

'192.168.128.100',

master_user

=

'rsync',

master_port=3306,

master_password='',

master_log_file

=

'mysqld-bin.000001',

master_log_pos=3260

8.重新开启从同步

mysql>

stop

slave

9.查看同步状态

mysql>

show

slave

status\G

查看:

Slave_IO_Running:

Yes

Slave_SQL_Running:

Yes

好了,同步完成啦。

由于各种原因,mysql主从架构经常会出现数据不一致的情况出现,大致归结为如下几类

1:备库写数据

2:执行non-deterministic query

3:回滚掺杂事务表和非事务表的事务

4:binlog或者relay log数据损坏

数据不同步给应用带来的危害是致命的,当出现主从数据不一致的情况,常见的应对方法是先把从库下线,然后找个半夜三更的时间把应用停掉,重新执行同步,如果数据库的体积十分庞大,那工作量可想而知,会让人崩溃。本文介绍使用percona-toolkit工具对mysql主从数据库的同步状态进行检查和重新同步。

一:安装percona-toolkit

二:修改mysql 的binlog格式binlog_format参数为row格式

mysql binlog日志有三种格式,分别为Statement, Mixed,以及ROW!

1.Statement:

每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。

优点:不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO,提高性能。(相比row能节约多少性能与日志量,这个取决于应用的SQL情况,正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量,但是考虑到如果带条件的update *** 作,以及整表删除,alter表等 *** 作,ROW格式会产生大量日志,因此在考虑是否使用ROW格式日志时应该跟据应用的实际情况,其所产生的日志量会增加多少,以及带来的IO性能问题。)

缺点:由于记录的只是执行语句,为了这些语句能在slave上正确运行,因此还必须记录每条语句在执行的时候的一些相关信息,以保证所有语句能在slave得到和在master端执行时候相同 的结果。另外mysql 的复制,像一些特定函数功能,slave可与master上要保持一致会有很多相关问题(如sleep()函数, last_insert_id(),以及user-defined functions(udf)会出现问题).

2.Row

不记录sql语句上下文相关信息,仅保存哪条记录被修改。

优点: binlog中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息,仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以rowlevel的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节。而且不会出现某些特定情况下的存储过程,或function,以及trigger的调用和触发无法被正确复制的问题

缺点:所有的执行的语句当记录到日志中的时候,都将以每行记录的修改来记录,这样可能会产生大量的日志内容,比如一条update语句,修改多条记录,则binlog中每一条修改都会有记录,这样造成binlog日志量会很大,特别是当执行alter table之类的语句的时候,由于表结构修改,每条记录都发生改变,那么该表每一条记录都会记录到日志中。

3.Mixed

是以上两种level的混合使用,一般的语句修改使用statment格式保存binlog,如一些函数,statement无法完成主从复制的 *** 作,则采用row格式保存binlog,MySQL会根据执行的每一条具体的sql语句来区分对待记录的日志形式,也就是在Statement和Row之间选择一种.新版本的MySQL中队row level模式也被做了优化,并不是所有的修改都会以row level来记录,像遇到表结构变更的时候就会以statement模式来记录。至于update或者delete等修改数据的语句,还是会记录所有行的变更。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/7265017.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-04-03
下一篇 2023-04-03

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存