第18章_主从复制（下）-阿里云开发者社区

3.5 从机：配置需要复制的主机

**步骤1：**从机上复制主机的命令

CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='主机的IP地址',
MASTER_USER='主机用户名',
MASTER_PASSWORD='主机用户名的密码',
MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.具体数字',
MASTER_LOG_POS=具体值;

举例：

CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='192.168.1.150',MASTER_USER='slave1',MASTER_PASSWORD='123456',MASTER_LOG_F
ILE='atguigu-bin.000007',MASTER_LOG_POS=154;

#启动slave同步
START SLAVE;

网络异常，图片无法展示

如果报错：

可以执行如下操作，删除之前的relay_log信息。然后重新执行 CHANGE MASTER TO …语句即可。

mysql> reset slave; #删除SLAVE数据库的relaylog日志文件，并重新启用新的relaylog文件

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接着，查看同步状态：

SHOW SLAVE STATUS\G;

网络异常，图片无法展示

上面两个参数都是Yes，则说明主从配置成功！

显式如下的情况，就是不正确的。可能错误的原因有：

1. 网络不通
2. 账户密码错误
3. 防火墙
4. mysql配置文件问题
5. 连接服务器时语法
6. 主服务器mysql权限

3.6 测试

主机新建库、新建表、insert记录，从机复制：

CREATE DATABASE atguigu_master_slave;
CREATE TABLE mytbl(id INT,NAME VARCHAR(16));
INSERT INTO mytbl VALUES(1, 'zhang3');
INSERT INTO mytbl VALUES(2,@@hostname);

3.7 停止主从同步

停止主从同步命令：

stop slave;

如何重新配置主从
如果停止从服务器复制功能，再使用需要重新配置主从。否则会报错如下：

重新配置主从，需要在从机上执行：

stop slave;
reset master; #删除Master中所有的binglog文件，并将日志索引文件清空，重新开始所有新的日志文件(慎用)

3.8 后续

搭建主从复制：双主双从

一个主机m1用于处理所有写请求，它的从机s1和另一台主机m2还有它的从机s2负责所有读请求。当m1主机宕机后，m2主机负责写请求，m1、m2互为备机。结构图如下：

4. 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)；

4.1 理解主从延迟问题

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。

4.2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

**举例1：**一次性用delete语句删除太多数据

结论：后续再删除数据的时候，要控制每个事务删除的数据量，分成多次删除。

**举例2：**一次性用insert…select插入太多数据

**举例3：**大表DDL

比如在主库对一张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。

4.3 如何减少主从延迟

若想要减少主从延迟的时间，可以采取下面的办法：

降低多线程大事务并发的概率，优化业务逻辑

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。

提高从库机器的配置，减少主库写binlog和从库读binlog的效率差。

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。

实时性要求的业务读强制走主库，从库只做灾备，备份。

4.4 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。

方法 1：异步复制

异步模式就是客户端提交 COMMIT 之后不需要等从库返回任何结果，而是直接将结果返回给客户端，这样做的好处是不会影响主库写的效率，但可能会存在主库宕机，而Binlog还没有同步到从库的情况，也就是此时的主库和从库数据不一致。这时候从从库中选择一个作为新主，那么新主则可能缺少原来主服务器中已提交的事务。所以，这种复制模式下的数据一致性是最弱的。

方法 2：半同步复制

方法 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 是如何工作的

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。