MySQL · 最佳实践 · RDS 只读实例延迟分析

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介:

前言

只读实例是目前 RDS 用户实现数据读写分离的一种常见架构,用户只需要将业务中的读请求分担到只读节点上,就可以缓解主库查询压力,同时也可以把一些 OLAP 的分析查询放到另外的只读节点上,减小复杂统计查询对主库的冲击,RDS只读节点架构图如下:

screenshot

由于RDS只读节点采用原生的MySQL Binlog复制技术,那么延迟必然会成为其成立之初就会存在的问题。延迟会导致只读节点与主库的数据出现不一致,进而可能造成业务上逻辑的混乱或者数据不正确。

最近也收到了很多用户关于只读实例延迟的问题反馈,下面将会分析RDS只读实例出现延迟的几种常见场景,希望能够帮助用户理解和处理只读节点的延迟,更好地使用只读节点:

  1. 只读节点规格过小(10%)

  2. 主库的TPS过高(20%)

  3. 主库的DDL(alter、drop、repair)(40%)

  4. 主库大事务(insert..select)(20%)

  5. 其他(无主键)(10%)

screenshot

场景一:只读实例规格配置过小导致延迟

这类延迟场景的出现往往是主节点购买的一个较大规格的配置,而只读节点却购买了一个最小规格的配置(例如240M内存/150 IOPS)。

分析:只读节点的数据为了和主节点保持同步,采用了MySQL原生的binlog复制技术,由一个IO线程和一个SQL线程来完成,IO线程负责将主库的binlog拉取到只读节点,SQL线程负责消费这些binlog日志,这两个线程会消耗掉只读节点的IO资源,所以当只读节点IOPS配置不够的时候,则会导致只读节点的数据出现延迟:

screenshot

可以通过只读节点性能监控来判断是否已经达到只读实例的资源配额:

screenshot

screenshot

所以当这样的延迟情况的发生的时候,需要用户升级只读实例的规格(可以参考主库此时的IOPS的消耗情况),防止由于只读实例的规格较小导致了数据延迟。

最佳实践:只读实例节点的配置大于或者等于主节点的配置;

场景二:主库的TPS过高导致只读节点延迟

这一类的延迟也是非常常见的延迟,由于只读节点与主库的同步采用的是单线程同步,而主库的压力是并发多线程写入,这样势必会导致只读节点的数据延迟,可以通过观察只读节点的TPS与主节点的TPS性能数据来完成判断:

主库的TPS性能数据:

screenshot

只读节点的TPS性能数据:

screenshot

针对这样场景的延迟,开启只读节点的并行复制是解决这一问题的根本方法,目前RDS生产环境默认开启了并行复制。但是并行复制也不能够彻底解决单表更新的问题,所以用户需要排查业务写入压力是否正常,适当对业务进行优化或者拆分,保证主库的TPS不会导致slave出现延迟。

场景三:主库的DDL(alter、drop、repair、create)导致只读节点延迟

这种延迟是非常常见的延迟, 可以分为两类:

第一类:只读节点与主库的DDL同步是串行进行的,如果DDL操作在主库执行时间很长,那么同样在备库也会消耗同样的时间,比如在主库对一张500W的表添加一个字段耗费了10分钟,那么在只读节点上也同样会耗费10分钟,所以只读节点会延迟600S,其他常见操作比如:

create indexrepair tablealter table add column

范例:只读节点出现延迟

screenshot

主实例备库同样出现延迟:

screenshot

查看主库这这一段时间是否存在DDL,发现主库在添加索引:

screenshot

第二类:由于只读节点上会有用户的查询在上面运行,所以如果只读节点上有一个执行时间非常长的的查询正在执行,那么这个查询会堵塞来自主库的DDL,直到查询结束为止,进而导致了只读节点的数据延迟。在只读节点上可以通过执行show processlist命令查看连接的状态处于: Waiting for table metadata lock

screenshot

这个时候只需要kill掉只读节点上的大查询就可以恢复只读节点与主节点的数据同步。

场景四:主库执行大事务导致延迟

这一种延迟场景也是比较常见的,比如在主库执行一个大的update、delete、insert … select的事务操作,产生大量的binlog传送到只读节点,只读节点需要花费与主库相同的时间来完成该事务操作,进而导致了只读节点的延迟。只读实例发生延迟,在只读节点执行show slave status\G命令,可以通过两个关键的位点参数来判断只读实例上是否在执行大事务:Seconds_Behind_Master不断增加,但是Exec_Master_Log_Pos 却没有发生变化,这样则可以判断只读节点的SQL线程在执行一个大的事务或者DDL操作。

例如下面的例子,用户在主库执行了一条insert … select非常大的插入操作,该操作产生了近几十G的binlog文件传输到只读节点,进而导致了只读节点出现应用binlog延迟:

screenshot

screenshot

针对此类大事务延迟的场景,需要将大事务拆分成为小事务进行排量提交,这样只读节点就可以迅速的完成事务的执行,不会造成数据的延迟。

场景五:其他只读实例出现延迟的情况

如对无主键的表进行删除(可以参考MySQL主键的缺少导致备库hang),RDS目前已经支持对表添加隐式主键,但是对于以前历史创建的表需要进行重建才能支持隐式主键。

总结

综上所述,当只读实例出现延迟后的排查思路:

  1. 看只读节点IOPS定位是否存在资源瓶颈;
  2. 看只读节点的binlog增长量定位是否存在大事务;
  3. 看只读节点的comdml性能指标,对比主节点的commdml定位是否是主库写入压力过高导致;
  4. 看只读节点show full processlist,判断是否有Waiting for table metadata lock和alter,repair,create等ddl操作。

最佳实践

  1. 使用innodb存储引擎;
  2. 只读实例的规格不低于主实例;
  3. 大事务拆分为小事务;
  4. 购买多个只读节点冗余;
  5. DDL变更期间观察是否有大查询。
相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
2月前
|
SQL 监控 关系型数据库
MySQL 延迟从库介绍
本文介绍了MySQL中的延迟从库功能,详细解释了其工作原理及配置方法。延迟从库允许从库在主库执行完数据变更后延迟一段时间再同步,主要用于快速恢复误操作的数据。此外,它还可用于备份、离线查询及数据合规性需求。通过合理配置,可显著提升数据库系统的稳定性和可靠性。
107 4
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
在Linux中,mysql 如何减少主从复制延迟?
在Linux中,mysql 如何减少主从复制延迟?
|
3月前
|
SQL 监控 关系型数据库
MySQL 延迟从库介绍
我们都知道,MySQL 主从延迟是一件很难避免的情况,从库难免会偶尔追不上主库,特别是主库有大事务或者执行 DDL 的时候。MySQL 除了这种正常从库外,还可以设置延迟从库,顾名思义就是故意让从库落后于主库多长时间,本篇文章我们一起来了解下 MySQL 中的延迟从库。
53 0
|
3月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL主从同步延迟原因与解决方法
MySQL主从同步延迟原因与解决方法
470 0
|
5月前
|
关系型数据库 MySQL Java
实时计算 Flink版产品使用问题之如何提高Flink从MySQL读取数据的速度并减少延迟
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
6月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用合集之2.2.1版本同步mysql数据写入doris2.0 ,同步完了之后增量的数据延迟能达到20分钟甚至一直不写入如何解决
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
116 1
|
6月前
|
SQL canal 运维
MySQL高可用架构探秘:主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型
MySQL高可用架构探秘:主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型
|
6月前
|
消息中间件 关系型数据库 Kafka
实时计算 Flink版产品使用合集之使用DTS从RDSMySQL数据库同步数据到云Kafka,增量同步数据延迟时间超过1秒。如何诊断问题并降低延迟
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
消息中间件 canal 缓存
Redis与MySQL双写一致性如何保证:延迟双删?binlog异步删除?
Redis与MySQL双写一致性如何保证:延迟双删?binlog异步删除?
|
SQL 存储 关系型数据库
京东二面:MySQL 主备延迟有哪些坑?主备切换策略
一、什么是高可用? 维基百科定义: 高可用性(high availability,缩写 HA),指系统无中断地执行其功能的能力,代表系统的可用性程度。高可用性通常通过提高系统的容错能力来实现。 MySQL 的高可用是如何实现的呢?