【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍MySQL的主从复制概述，作用，原理，同步数据一致性问题。

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上一篇文章：《【MySQL】MVCC多版本并发控制（重点：MVCC实现原理之ReadView）》

目录

🥞1. 主从复制概述

1.1 如何提升数据库并发能力

1.2 主从复制的作用

🥞2. 主从复制的原理

2.1 原理剖析

2.2 复制的基本原则

🥞3. 同步数据一致性问题

3.1 理解主从延迟问题

3.2 主从延迟问题原因

3.3 如何减少主从延迟

3.4 如何解决一致性问题

SQL语句中 DDL 、DML 、DQL 、DCL：

• DDL：DDL（Data Definition Language）语句： 数据定义语言，主要是进行定义/改变表的结构、数据类型、表之间的链接等操作。常用的语句关键字有 CREATE、DROP、ALTER 等。
• DML：DML（Data Manipulation Language）语句: 数据操纵语言，主要是对数据进行增加、删除、修改操作。常用的语句关键字有 INSERT、UPDATE、DELETE 等。
• DQL：DQL（Data Query Language）语句：数据查询语言，主要是对数据进行查询操作。常用关键字有 SELECT、FROM、WHERE 等。
• DCL：DCL（Data Control Language）语句： 数据控制语言，主要是用来设置/更改数据库用户权限。常用关键字有 GRANT、REVOKE 等。

🥞1.主从复制概述

1.1如何提升数据库并发能力

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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。

1.2主从复制的作用

第1个作用：读写分离。

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第2个作用：数据备份。

第3个作用：具有高可用性。

🥞2.主从复制的原理

2.1原理剖析

三个线程

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。

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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。

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复制三步骤（面试重点）

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

2.2复制的基本原则

• 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
  

🥞3.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)；
  

3.1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。

3.2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

3.3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：

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。
   

3.4如何解决一致性问题

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

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方法2：半同步复制

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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。

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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。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。

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