不要小看一条 update 语句，在生产机上使用不当可能会导致业务停滞，甚至崩溃。

当我们要执行 update 语句的时候，确保 where 条件中带上了索引列，并且在测试机确认该语句是否走的是索引扫描，防止因为扫描全表，而对表中的所有记录加上锁。

我们可以打开 MySQL 里的 sql_safe_updates 参数，这样可以预防 update 操作时 where 条件没有带上索引列。

如果发现即使在 where 条件中带上了索引列，优化器走的还是全表扫描，这时我们就要使用 force index([index_name]) 告诉优化器使用哪个索引。

01 | 基础架构：一条SQL查询语句是如何执行的？

MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。 而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。

连接完成后，如果你没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，你可以在 show processlist 命令中看到它。文本中这个图是 show processlist 的结果，其中的 Command 列显示为“Sleep”的这一行，就表示现在系统里面有一个空闲连接。客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是 8 小时。

客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是 8 小时。

02 | 日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的？

MySQL 里面最重要的两个日志，即物理日志 redo log 和逻辑日志 binlog。redo log 用于保证 crash-safe 能力。

innodb_flush_log_at_trx_commit 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 redo log 都直接持久化到磁盘。这个参数我建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后数据不丢失。

sync_binlog 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘。这个参数我也建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后 binlog 不丢失。 \

03 | 事务隔离：为什么你改了我还看不见？

隔离性与隔离级别提到事务，你肯定会想到 ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性），今天我们就来说说其中 I，也就是“隔离性”。

SQL 标准的事务隔离级别包括：读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（serializable ）。下面我逐一为你解释：读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。

如何避免长事务对业务的影响？

首先，从应用开发端来看：确认是否使用了 set autocommit=0。这个确认工作可以在测试环境中开展，把 MySQL 的 general_log 开起来，然后随便跑一个业务逻辑，通过 general_log 的日志来确认。一般框架如果会设置这个值，也就会提供参数来控制行为，你的目标就是把它改成 1。确认是否有不必要的只读事务。有些框架会习惯不管什么语句先用 begin/commit 框起来。我见过有些是业务并没有这个需要，但是也把好几个 select 语句放到了事务中。这种只读事务可以去掉。业务连接数据库的时候，根据业务本身的预估，通过 SET MAX_EXECUTION_TIME 命令，来控制每个语句执行的最长时间，避免单个语句意外执行太长时间。（为什么会意外？在后续的文章中会提到这类案例）其次，从数据库端来看：监控

information_schema.Innodb_trx 表，设置长事务阈值，超过就报警 / 或者 kill；Percona 的 pt-kill 这个工具不错，推荐使用；在业务功能测试阶段要求输出所有的 general_log，分析日志行为提前发现问题；如果使用的是 MySQL 5.6 或者更新版本，把

innodb_undo_tablespaces 设置成 2（或更大的值）。如果真的出现大事务导致回滚段过大，这样设置后清理起来更方便。

04 | 深入浅出索引（上）

哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。而有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀

有序数组索引只适用于静态存储引擎，比如你要保存的是 2017 年某个城市的所有人口信息，这类不会再修改的数据。

InnoDB 的索引模型

在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。又因为前面我们提到的，InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的。

基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？如果语句是 select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树；如果语句是 select * from T where k=5，即普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。

显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。

这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，可以避免每次查询需要搜索两棵树。

通过两个 alter 语句重建索引 k，以及通过两个 alter 语句重建主键索引是否合理？

重建索引 k 的做法是合理的，可以达到省空间的目的。但是，重建主键的过程不合理。不论是删除主键还是创建主键，都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话，第一个语句就白做了。这两个语句，你可以用这个语句代替 ： alter table T engine=InnoDB。

05 | 深入浅出索引（下）

回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表

覆盖索引

索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

最左前缀原则

B+ 树这种索引结构，可以利用索引的“最左前缀”，来定位记录。

在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段顺序。

第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。

索引下推

可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

06 | 全局锁和表锁 ：给表加个字段怎么有这么多阻碍？

根据加锁的范围，MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。

全局锁

全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。

全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。

不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个视图是逻辑不一致的。

官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。当 mysqldump 使用参数–single-transaction 的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。而由于 MVCC 的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。

一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如，对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总是只能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。这时，我们就需要使用 FTWRL 命令了。

single-transaction 方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。如果有的表使用了不支持事务的引擎，那么备份就只能通过 FTWRL 方法。这往往是 DBA 要求业务开发人员使用 InnoDB 替代 MyISAM 的原因之一。

表级锁

MySQL 里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL)。

表锁的语法是 lock tables … read/write。与 FTWRL 类似，可以用 unlock tables 主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放。需要注意，lock tables 语法除了会限制别的线程的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象。

另一类表级的锁是 MDL（metadata lock)。MDL 不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是，保证读写的正确性。你可以想象一下，如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个表结构做变更，删了一列，那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定是不行的。

07 | 行锁功过：怎么减少行锁对性能的影响？

MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。InnoDB 是支持行锁的，这也是 MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一。

08| count(*)这么慢，我该怎么办？

按照效率排序的话，count(字段)

今天，我和你聊了聊 MySQL 中获得表行数的两种方法。我们提到了在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的，也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。其实，把计数放在 Redis 里面，不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。而把计数值也放在 MySQL 中，就解决了一致性视图的问题。InnoDB 引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是 InnoDB 引擎备受青睐的原因之一。最后，又到了今天的思考题时间了。在刚刚讨论的方案中，我们用了事务来确保计数准确。由于事务可以保证中间结果不被别的事务读到，因此修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。但是，从并发系统性能的角度考虑，你觉得在这个事务序列里，应该先插入操作记录，还是应该先更新计数表呢？你可以把你的思考和观点写在留言区里，我会在下一篇文章的末尾给出我的参考答案。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

09 | “order by”是怎么工作的？

/* 打开optimizer_trace，只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on'; 
/* @a保存Innodb_rows_read的初始值 */
select VARIABLE_VALUE into @a from  performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';
/* 执行语句 */
select city, name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000; 
/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G
/* @b保存Innodb_rows_read的当前值 */
select VARIABLE_VALUE into @b from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';
/* 计算Innodb_rows_read差值 */
select @b-@a;

MySQL 将需要排序的数据分成 12 份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这 12 个有序文件再合并成一个有序的大文件。

10 | 如何正确地显示随机消息？

MySQL 的表是用什么方法来定位“一行数据”的？

如果你创建的表没有主键，或者把一个表的主键删掉了，那么 InnoDB 会自己生成一个长度为 6 字节的 rowid 来作为主键。这也就是排序模式里面，rowid 名字的来历。实际上它表示的是：每个引擎用来唯一标识数据行的信息。

order by rand() 使用了内存临时表，内存临时表排序的时候使用了 rowid 排序方法。

磁盘临时表使用的引擎默认是 InnoDB，是由参数

internal_tmp_disk_storage_engine 控制的。

set tmp_table_size=1024;
set sort_buffer_size=32768;
set max_length_for_sort_data=16;
/* 打开 optimizer_trace，只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on'; 
/* 执行语句 */
select word from words order by rand() limit 3;
/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G

随机排序方法 要随机取 3 个 word 值呢

mysql> select count(*) into @C from t;
set @Y1 = floor(@C * rand());
set @Y2 = floor(@C * rand());
set @Y3 = floor(@C * rand());
select * from t limit @Y1，1； //在应用代码里面取Y1、Y2、Y3值，拼出SQL后执行
select * from t limit @Y2，1；
select * from t limit @Y3，1；

取 Y1、Y2 和 Y3 里面最大的一个数，记为 M，最小的一个数记为 N，然后执行下面这条 SQL 语句：

mysql> select * from t limit N, M-N+1;

再加上取整个表总行数的 C 行，这个方案的扫描行数总共只需要 C+M+1 行。当然也可以先取回 id 值，在应用中确定了三个 id 值以后，再执行三次 where id=X 的语句也是可以的。@倪大人 同学在评论区就提到了这个方法。

在实际应用的过程中，比较规范的用法就是：尽量将业务逻辑写在业务代码中，让数据库只做“读写数据”的事情。因此，这类方法的应用还是比较广泛的。

11 | 为什么这些SQL语句逻辑相同，性能却差异巨大？

如果对字段做了函数计算，就用不上索引了，这是 MySQL 的规定。

由于加了 month() 函数操作，MySQL 无法再使用索引快速定位功能，而只能使用全索引扫描。

为什么字符集不同就用不上索引呢？

字符集不同只是条件之一，连接过程中要求在被驱动表的索引字段上加函数操作，是直接导致对被驱动表做全表扫描的原因。

select * from trade_detail where CONVERT(traideid USING utf8mb4)=$L2.tradeid.value;

CONVERT() 函数，在这里的意思是把输入的字符串转成 utf8mb4 字符集。

这就再次触发了我们上面说到的原则：对索引字段做函数操作，优化器会放弃走树搜索功能。

对索引字段做函数操作，可能会破坏索引值的有序性，因此优化器就决定放弃走树搜索功能。

第二个例子是隐式类型转换，第三个例子是隐式字符编码转换，它们都跟第一个例子一样，因为要求在索引字段上做函数操作而导致了全索引扫描。

MySQL 的优化器确实有“偷懒”的嫌疑，即使简单地把 where id+1=1000 改写成 where id=1000-1 就能够用上索引快速查找，也不会主动做这个语句重写。

因此，每次你的业务代码升级时，把可能出现的、新的 SQL 语句 explain 一下，是一个很好的习惯。

12 | 为什么我只改一行的语句，锁这么多？

加锁规则里面，包含了两个 “原则”、两个“优化” 和一个“bug”。

原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock。希望你还记得，next-key lock 是前开后闭区间。

优化 1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，next-key lock 退化为行锁。

优化 2：索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，next-key lock 退化为间隙锁。

一个 bug：唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。

session A 启动事务后执行查询语句加 lock in share mode，在索引 c 上加了 next-key lock(5,10] 和间隙锁 (10,15)；

session B 的 update 语句也要在索引 c 上加 next-key lock(5,10] ，进入锁等待；

然后 session A 要再插入 (8,8,8) 这一行，被 session B 的间隙锁锁住。由于出现了死锁，InnoDB 让 session B 回滚。

你可能会问，session B 的 next-key lock 不是还没申请成功吗？

其实是这样的，session B 的 “加 next-key lock(5,10] ” 操作，实际上分成了两步，先是加 (5,10) 的间隙锁，加锁成功；然后加 c=10 的行锁，这时候才被锁住的。

也就是说，我们在分析加锁规则的时候可以用 next-key lock 来分析。但是要知道，具体执行的时候，是要分成间隙锁和行锁两段来执行的。

这里我再次说明一下，我们上面的所有案例都是在可重复读隔离级别 (repeatable-read) 下验证的。同时，可重复读隔离级别遵守两阶段锁协议，所有加锁的资源，都是在事务提交或者回滚的时候才释放的。

在最后的案例中，你可以清楚地知道 next-key lock 实际上是由间隙锁加行锁实现的。如果切换到读提交隔离级别 (read-committed) 的话，就好理解了，过程中去掉间隙锁的部分，也就是只剩下行锁的部分。

23 | MySQL 是怎么保证数据不丢的？

为了控制 redo log 的写入策略，InnoDB 提供了

innodb_flush_log_at_trx_commit 参数，它有三种可能取值：

设置为 0 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中 ;

设置为 1 的时候，表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘；

设置为 2 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 写到 page cache。

存在 redo log buffer 中，物理上是在 MySQL 进程内存中，就是图中的红色部分；

写到磁盘 (write)，但是没有持久化（fsync)，物理上是在文件系统的 page cache 里面，也就是图中的黄色部分；

持久化到磁盘，对应的是 hard disk，也就是图中的绿色部分。

通常我们说 MySQL 的 “双 1” 配置，指的就是 sync_binlog 和 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置成 1。也就是说，一个事务完整提交前，需要等待两次刷盘，一次是 redo log（prepare 阶段），一次是 binlog。

trx1 是第一个到达的，会被选为这组的 leader；

等 trx1 要开始写盘的时候，这个组里面已经有了三个事务，这时候 LSN 也变成了 160；

trx1 去写盘的时候，带的就是 LSN=160，因此等 trx1 返回时，所有 LSN 小于等于 160 的 redo log，都已经被持久化到磁盘；

这时候 trx2 和 trx3 就可以直接返回了。

所以，一次组提交里面，组员越多，节约磁盘 IOPS 的效果越好。但如果只有单线程压测，那就只能老老实实地一个事务对应一次持久化操作了。

在并发更新场景下，第一个事务写完 redo log buffer 以后，接下来这个 fsync 越晚调用，组员可能越多，节约 IOPS 的效果就越好。

binlog 的 write 和 fsync 间的间隔时间短，导致能集合到一起持久化的 binlog 比较少，因此 binlog 的组提交的效果通常不如 redo log 的效果那么好。

如果你想提升 binlog 组提交的效果，可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 来实现。

binlog_group_commit_sync_delay 参数，表示延迟多少微秒后才调用 fsync;

binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，表示累积多少次以后才调用 fsync。

MySQL 现在出现了性能瓶颈，而且瓶颈在 IO 上，可以通过哪些方法来提升性能呢？

设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，减少 binlog 的写盘次数。这个方法是基于 “额外的故意等待” 来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但没有丢失数据的风险。

将 sync_binlog 设置为大于 1 的值（比较常见是 100~1000）。这样做的风险是，主机掉电时会丢 binlog 日志。

将 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为 2。这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。

我不建议你把 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置成 0。因为把这个参数设置成 0，表示 redo log 只保存在内存中，这样的话 MySQL 本身异常重启也会丢数据，风险太大。而 redo log 写到文件系统的 page cache 的速度也是很快的，所以将这个参数设置成 2 跟设置成 0 其实性能差不多，但这样做 MySQL 异常重启时就不会丢数据了，相比之下风险会更小。

问题 1：执行一个 update 语句以后，我再去执行 hexdump 命令直接查看 ibd 文件内容，为什么没有看到数据有改变呢？

回答：这可能是因为 WAL 机制的原因。update 语句执行完成后，InnoDB 只保证写完了 redo log、内存，可能还没来得及将数据写到磁盘。

问题 2：为什么 binlog cache 是每个线程自己维护的，而 redo log buffer 是全局共用的？

回答：MySQL 这么设计的主要原因是，binlog 是不能 “被打断的”。一个事务的 binlog 必须连续写，因此要整个事务完成后，再一起写到文件里。

而 redo log 并没有这个要求，中间有生成的日志可以写到 redo log buffer 中。redo log buffer 中的内容还能 “搭便车”，其他事务提交的时候可以被一起写到磁盘中。

问题 3：事务执行期间，还没到提交阶段，如果发生 crash 的话，redo log 肯定丢了，这会不会导致主备不一致呢？

回答：不会。因为这时候 binlog 也还在 binlog cache 里，没发给备库。crash 以后 redo log 和 binlog 都没有了，从业务角度看这个事务也没有提交，所以数据是一致的。

问题 4：如果 binlog 写完盘以后发生 crash，这时候还没给客户端答复就重启了。等客户端再重连进来，发现事务已经提交成功了，这是不是 bug？

回答：不是。

你可以设想一下更极端的情况，整个事务都提交成功了，redo log commit 完成了，备库也收到 binlog 并执行了。但是主库和客户端网络断开了，导致事务成功的包返回不回去，这时候客户端也会收到 “网络断开” 的异常。这种也只能算是事务成功的，不能认为是 bug。

实际上数据库的 crash-safe 保证的是：

如果客户端收到事务成功的消息，事务就一定持久化了；

如果客户端收到事务失败（比如主键冲突、回滚等）的消息，事务就一定失败了；

如果客户端收到 “执行异常” 的消息，应用需要重连后通过查询当前状态来继续后续的逻辑。此时数据库只需要保证内部（数据和日志之间，主库和备库之间）一致就可以了。

如果主备设置不同的步长，备库是不是可以设置为可读写。我的建议是，只要这个节点设计内就不会有业务直接在上面执行更新，就建议设置为 readonly。确认放弃笔记？放弃后所记笔记将不保留。新功能上线，你的历史笔记已初始化为私密笔记，是否一键批量公开？批量公开的笔记不会为你同步至部落公开同步至部落取消完成0/1000字划线笔记复制

遇到过下面几种造成主从延迟的情况:

1.主库DML语句并发大,从库qps高

2.从库服务器配置差或者一台服务器上几台从库(资源竞争激烈,特别是io)

3.主库和从库的参数配置不一样

4.大事务(DDL,我觉得DDL也相当于一个大事务)

5.从库上在进行备份操作

6.表上无主键的情况(主库利用索引更改数据,备库回放只能用全表扫描,这种情况可以调整slave_rows_search_algorithms参数适当优化下)

7.设置的是延迟备库

8.备库空间不足的情况下

13 | 主库出问题了，从库怎么办？

通常情况下，我们在切换任务的时候，要先主动跳过这些错误，有两种常用的方法。

一种做法是，主动跳过一个事务。跳过命令的写法是：

set global sql_slave_skip_counter=1;

start slave;

另外一种方式是，通过设置 slave_skip_errors 参数，直接设置跳过指定的错误。

1062 错误是插入数据时唯一键冲突；1032 错误是删除数据时找不到行。因此，我们可以把 slave_skip_errors 设置为 “1032,1062”，这样中间碰到这两个错误时就直接跳过。

TID 的全称是 Global Transaction Identifier，也就是全局事务 ID，是一个事务在提交的时候生成的，是这个事务的唯一标识。它由两部分组成，格式是：

GTID=server_uuid:gno

server_uuid 是一个实例第一次启动时自动生成的，是一个全局唯一的值；gno 是一个整数，初始值是 1，每次提交事务的时候分配给这个事务，并加 1。这里我需要和你说明一下，在 MySQL 的官方文档里，GTID 格式是这么定义的：

GTID=source_id:transaction_id

假设，这两个互为主备关系的库还是实例 X 和实例 Y，且当前主库是 X，并且都打开了 GTID 模式。这时的主备切换流程可以变成下面这样：在实例 X 上执行 stop slave。在实例 Y 上执行 DDL 语句。注意，这里并不需要关闭 binlog。执行完成后，查出这个 DDL 语句对应的 GTID，并记为 server_uuid_of_Y:gno。到实例 X 上执行以下语句序列：

set GTID_NEXT="server_uuid_of_Y:gno";

begin;

commit;

set gtid_next=automatic;

start slave;

这样做的目的在于，既可以让实例 Y 的更新有 binlog 记录，同时也可以确保不会在实例 X 上执行这条更新。

如果你使用的 MySQL 版本支持 GTID 的话，我都建议你尽量使用 GTID 模式来做一主多从的切换。

1.如果业务允许主从不一致的情况那么可以在主上先show global variables like 'gtid_purged';然后在从上执行set global gtid_purged =' '.指定从库从哪个gtid开始同步,binlog缺失那一部分,数据在从库上会丢失,就会造成主从不一致

2.需要主从数据一致的话,最好还是通过重新搭建从库来做。

3.如果有其它的从库保留有全量的binlog的话，可以把从库指定为保留了全量binlog的从库为主库(级联复制)

4.如果binlog有备份的情况,可以先在从库上应用缺失的binlog,然后在start slave