主从复制

如何提高数据库并发能力

此外，一般应用对数据库而言都是“ 读多写少 ”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是采用数据库集群的方案，做 主从架构 、进行 读写分离 ，这样同样可以提升数据库的并发处理能力。但并不是所有的应用都需要对数据库进行主从架构的设置，毕竟设置架构本身是有成本的。
如果我们的目的在于提升数据库高并发访问的效率，那么首先考虑的是如何 优化SQL和索引 ，这种方式简单有效；其次才是采用 缓存的策略 ，比如使用 Redis将热点数据保存在内存数据库中，提升读取的效率；最后才是对数据库采用 主从架构 ，进行读写分离。

主从复制作用

• 提高数据库的吞吐量
• 读写分离
• 数据备份。
• 高可用性

主从复制原理

实际上主从同步的原理就是基于 binlog 进行数据同步的。在主从复制过程中，会基于 3 个线程 来操作，一个主库线程，两个从库线程。

• 二进制日志转储线程 （Binlog dump thread）是一个主库线程。当从库线程连接的时候， 主库可以将二进制日志发送给从库，当主库读取事件（Event）的时候，会在 Binlog 上 加锁 ，读取完成之后，再将锁释放掉。
• 从库 I/O 线程 会连接到主库，向主库发送请求更新 Binlog。这时从库的 I/O 线程就可以读取到主库的二进制日志转储线程发送的 Binlog 更新部分，并且拷贝到本地的中继日志 （Relay log）。
• 从库 SQL 线程 会读取从库中的中继日志，并且执行日志中的事件，将从库中的数据与主库保持同步。
  
  复制三步骤

• 步骤1： Master 将写操作记录到二进制日志（ binlog ）。

• 步骤2： Slave 将 Master 的binary log events拷贝到它的中继日志（ relay log ）；
• 步骤3： Slave 重做中继日志中的事件，将改变应用到自己的数据库中。 MySQL复制是异步的且串行化的，而且重启后从 接入点 开始复制。

复制的问题
复制的最大问题： 延时

基本原则

• 每个 Slave 只有一个 Master
• 每个 Slave 只能有一个唯一的服务器ID
• 每个 Master 可以有多个 Slave

同步数据一致性问题

主从同步的要求：

• 读库和写库的数据一致(最终一致)；
• 写数据必须写到写库；
• 读数据必须到读库(不一定)；

主从延迟问题

进行主从同步的内容是二进制日志，它是一个文件，在进行 网络传输 的过程中就一定会 存在主从延迟（比如 500ms），这样就可能造成用户在从库上读取的数据不是最新的数据，也就是主从同步中的 数据不一致性 问题。

主从延迟问题原因

在网络正常的时候，日志从主库传给从库所需的时间是很短的，即T2-T1的值是非常小的。即，网络正常情况下，主备延迟的主要来源是备库接收完binlog和执行完这个事务之间的时间差。
主备延迟最直接的表现是，从库消费中继日志（relay log）的速度，比主库生产binlog的速度要慢。造成原因：

• 1、从库的机器性能比主库要差
• 2、从库的压力大
• 3、大事务的执行
  • 比如一次性插入大量数据
  • 一次性delete太多数据（控制每个事务删除的数据量，分多次删除）
  • 大表DDL：eg:在主库对一张500W的表添加一个字段耗费了10分钟，那么从节点上也会耗费10分钟。

如何减少主从延迟

• 1. 降低多线程大事务并发的概率，优化业务逻辑
• 2. 优化SQL，避免慢SQL， 减少批量操作 ，建议写脚本以update-sleep这样的形式完成。
• 3. 提高从库机器的配置 ，减少主库写binlog和从库读binlog的效率差。
• 4. 尽量采用 短的链路 ，也就是主库和从库服务器的距离尽量要短，提升端口带宽，减少binlog传输的网络延时。
• 5. 实时性要求的业务读强制走主库，从库只做灾备，备份。

如何解决一致性问题

如果操作的数据存储在同一个数据库中，那么对数据进行更新的时候，可以对记录加写锁，这样在读取的时候就不会发生数据不一致的情况。但这时从库的作用就是 备份 ，并没有起到 读写分离 ，分担主库读压力 的作用。

读写分离情况下，解决主从同步中数据不一致的问题， 就是解决主从之间 数据复制方式 的问题，如果按照数据一致性 从弱到强 来进行划分，有以下 3 种复制方式。

1.异步复制

2.半同步复制

3.组复制

异步复制和半同步复制都无法最终保证数据的一致性问题，半同步复制是通过判断从库响应的个数来决定是否返回给客户端，虽然数据一致性相比于异步复制有提升，但仍然无法满足对数据一致性要求高的场景，比如金融领域。MGR 很好地弥补了这两种复制模式的不足。

组复制技术，简称 MGR（MySQL Group Replication）。是 MySQL 在 5.7.17 版本中推出的一种新的数据复制技术，这种复制技术是基于 Paxos 协议的状态机复制。

MGR原理

首先我们将多个节点共同组成一个复制组，在 执行读写（RW）事务 的时候，需要通过一致性协议层（Consensus 层）的同意，也就是读写事务想要进行提交，必须要经过组里“大多数人”（对应 Node 节点）的同意，大多数指的是同意的节点数量需要大于 （N/2+1），这样才可以进行提交，而不是原发起方一个说了算。而针对 只读（RO）事务 则不需要经过组内同意，直接 COMMIT 即可。
在一个复制组内有多个节点组成，它们各自维护了自己的数据副本，并且在一致性协议层实现了原子消息和全局有序消息，从而保证组内数据的一致性。

MGR 将 MySQL 带入了数据强一致性的时代，是一个划时代的创新，其中一个重要的原因就是MGR 是基于 Paxos 协议的。Paxos 算法是由 2013 年的图灵奖获得者 Leslie Lamport 于 1990 年提出的，有关这个算法的决策机制可以搜一下。事实上，Paxos 算法提出来之后就作为 分布式一致性算法 被广泛应用，比如Apache 的 ZooKeeper 也是基于 Paxos 实现的。

参考文献

文章部分内容引用自宋红康老师的Mysql高级课程，在此表示感谢，如有侵权，请联系站长进行删除
<声明>:

谁都不是生下来就会的，都不是三体人，知识也可以遗传，我们的东西都是学习到的，所以每个人的知识体系难免有老师的身影，先学习后模仿，才能学会，至于笔记，摘抄部分我感觉难免，学会了就是自己的！