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。

一.mysql主从库与读写分离的实现理论

二.mysql配置

1.准备两台服务器安装mysql(也可以在一台中装两个mysql修改端口号避免冲突)

2.分别连接mysql

3.配置mysql

1.配置主库 monster

打开binary log

2.配置从库

主库授权

账号repl后面的是从库的ip地址 mysql是账号repl的密码

刷新

后面master_log_pos=0 表示从零开始同步 master_log_file 是上面SHOW MASTER STATUS 下面的file文件

在从库中开启主从跟踪

查看从库状态

从库中终止主从同步 stop slave

查看 my.cnf 文件 把 server -id=1 的字段删除 保留server-id=2 修改后保存 重启mysql 重新连接 开启主从同步start slave

查看从库状态 发现没有错误 到此主从同步配置已经完成.

大致流程：主库将变更写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，写入一个中继日志 relay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。

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，这时候从库成为了主库，那么有些数据可能就丢失了。

开启半同步复制 semi-sync ，用来解决主库数据丢失问题；

这个所谓半同步复制， 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。 如果 过程出现失败 ，那么 我们的客户端就可以进行重试了 ；

主从延迟对于读写分离的涉及影响比较大

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，主库大量的写，那么从库的数据一个个的读，那么就会导致从库同步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。（主库并发写的量级越高，从库积压的同步数据越多，延迟越高）

我们可以用 show status 看看 Seconds_Behind_Master 参数，你可以看到从库复制主库的数据落后了几ms，但是这个也不是完全准确，可以看 Seconds_Behind_Master的

对于解决主从延迟，解决方案可以从以下方面考虑

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