Seconds_Behind_Master 是通过比较 SQL THREAD 接受 events事件的时间戳(timestamp) 与IO THREAD 执行事件 events时间戳的差值--秒数来确定slave 落后于master多少。如果主从机器的时间不同,该时间的计算也是不会受影响的(如果时间发生异常,则这个秒数的就不怎么可靠啦)
如果slave SQL thread 或者 slave I/O thread 或者没有连接到master,那么该变量的值为NULL.
0:表示master slave 复制没有延迟(大部分情况下是这个样子)。
正值:表示slave落后于master的秒数。
在网络很快的情况下,I/O thread 能够很快的从master上获取binlog到slave的 relay-log。这种情况下, seconds_behind_master的值能真正代表slave落后于master的秒数。在网络很差的情况下,I/O thread 同步很慢,slave收到的二进制日志信息,SQL THREAD能够很快的执行。这个时候 seconds_behind_master 是0,这种情况下 slave落后于master很多。
为了排除网络的干扰,我们可以参考percona 的工具 pt-heartbeat.
该工具可以计算出MySQL复制或者是PostgreSQL,它可以更新master或者监控复制。它还可以从my.cnf 读取配置。它借助timestmp的比较实现的,首先需要保证主从服务器时间必须要保持一致,通过与相同的一个NTP server同步时钟。它需要在主库上创建一个heartbeat的表,里面的时间戳ts就是当前的时间戳 now(),该结构也会被复制到从库上。表建好以后,会在主库上以后台进程的模式去执行一行更新 *** 作的命令,定期去向表中的插入数据,这 个周期默认为1 秒,同时从库也会在后台执行
1.从库太多导致复制延迟优化:建议从库数量3-5个为宜
2.从库硬件比主库硬件差
优化:提升硬件性能
3.慢SQL语句过多
优化:SQL语句执行时间太长,需要优化SQL语句
4.主从复制的设计问题
优化:主从复制单线程,可以通过多线程IO方案解决;另外MySQL5.6.3支持多线程IO复制。
5.主从库之间的网络延迟
优化:尽量链路短,提升端口带宽
6.主库读写压力大
优化:前端加buffer和缓存。主从延迟不同步:
不管有多延迟,只要不影响业务就没事
7、业务设计缺陷导致延迟影响业务
优化:从库没有数据改读主库
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