pt-table-checksum原理详解

简介: 环境 MySQL: MySQL 5.6.27 OS: centos 6.6 tool: pt-table-checksum 2.2.15 它能做什么 业界最流行的MySQL主从数据对比工具,数据一致性检测最好的的工具,没有之一 如何使用 ./pt-table-che

环境

MySQL: MySQL 5.6.27
OS: centos 6.6
tool: pt-table-checksum 2.2.15

它能做什么

业界最流行的MySQL主从数据对比工具,数据一致性检测最好的的工具,没有之一

如何使用

./pt-table-checksum -hxx -P 3306 -u backup -p backup --no-check-binlog-format --databases=xx_db,yy_db,zz_db --no-check-replication-filters

如何找到不一致的地方

* slave上执行:
SELECT db, tbl, SUM(this_cnt) AS total_rows, COUNT(*) AS chunks
FROM percona.checksums
WHERE (
 master_cnt <> this_cnt
 OR master_crc <> this_crc
 OR ISNULL(master_crc) <> ISNULL(this_crc))
GROUP BY db, tbl;

原理

大致的原理网上都能看到,这里会描述几个核心的点
这里假设就一个库,一张表,100条记录
pt-table-checksum进行比对的时候,不是一条条记录比的,而是一个个chunk进行对比
这里我们将100条记录分为10个chunk,一个chunk 10条记录。
每个chunk对比完后,再进行下一个chunk对比,直到全部结束。所以,这里我们就以一个chunk来描述下面的原理即可

  1. master> /!50108 SET @@binlog_format := 'STATEMENT'/ 设置binlog-format为statement
  2. master> SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ 这是隔离级别为RR,利用RR的特性让数据在这一刻静止,就不用加锁了。
  3. master> checksums表:REPLACE INTO select设置this_cnt, this_crc(传递到slave,这其实设置slave每个chunk的cnt,crc),算法来自:COALESCE(LOWER(CONV(BIT_XOR(CAST(CRC32(主键) AS UNSIGNED)), 10, 16)), 0)
  4. slave> 当同步追上后,开始执行REPLACE INTO select,然后设置slave每个chunk的cnt,crc
  5. master> checksums表:update master_cnt,master_crc ,这是设置master每个chunk的cnt,crc
  6. slave> 当同步追上后,开始执行update master_cnt,master_crc ,这是设置master每个chunk的cnt,crc

以上,基本完成。 接下来只需要去checksums表中找 master_cnt <> this_cnt or OR master_crc <> this_crc 的记录就行

常问的问题

  • 一般在什么场景下使用pt-table-checksum?会在生产环境的master上用吗?
  1. 如果不太在乎master和slave之间的一致性的话,在master上设置ROW模式后,就基本可以保证数据一致了。
  2. pt-table-checksum虽然很智能,但还是会对服务器造成一定的影响,所以一般不会用在master上,除非迫不得已
  3. 一般检查数据一致性,我们都会在两台slave上进行对比,如果两台slave ok,基本就ok了
  • 听说该工具只对statement格式有用,如果是row格式,还能检查一致性吗?为什么?
  1. 如果是row模式,pt-table-checksum会报错,但是加上--no-check-binlog-format 即可
  2. 此工具会自动设置row-format=statement,所以用户不用担心。即便设置row,也没事
  • 它是怎么做到master和slave的记录对比的,master不是一直再更新吗?会有锁吗?
  1. 详细原理,请看上面的原理分析。
  2. master一直再更新没错,但是不会有锁,利用RR隔离级别的特性就能保证当前事务的数据是不会变的
  • RR隔离级别是什么鬼?为什么能够保证当前事务的数据不变呢?
  1. 可参看之前的分享: SELECT 你知多少

缺陷

  • 如果master和slave直接的表结构不一致,目前是没办法检测出来的
* 场景

master:table xx( A int,B char)
slave:  table xx( A int)

pt-table-checksum 无法检测B字段。。。

重要

  • 风险1

这里设置了SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ 直到对比完成,才结束这个session.
那这样意味什么呢?意味着如果这个session不结束,这个事务对应的undo一直不会被purge,会导致undo不断变大,即ibdata会一直变大。
措施:尽量在低峰期执行

  • 风险2

这里是通过RR隔离级别来保证select CRC的值一致的,那么如果RR被破坏了呢?
没错,这样的对比,很容易被DDL所破坏。
措施:DDL是可以人为控制时间窗口和周期的

目录
相关文章
|
5月前
|
SQL 缓存 监控
MySQL缓存机制:查询缓存与缓冲池优化
MySQL缓存机制是提升数据库性能的关键。本文深入解析了MySQL的缓存体系,包括已弃用的查询缓存和核心的InnoDB缓冲池,帮助理解缓存优化原理。通过合理配置,可显著提升数据库性能,甚至达到10倍以上的效果。
|
10月前
|
SQL 运维 关系型数据库
MySQL Binlog 日志查看方法及查看内容解析
本文介绍了 MySQL 的 Binlog(二进制日志)功能及其使用方法。Binlog 记录了数据库的所有数据变更操作,如 INSERT、UPDATE 和 DELETE,对数据恢复、主从复制和审计至关重要。文章详细说明了如何开启 Binlog 功能、查看当前日志文件及内容,并解析了常见的事件类型,包括 Format_desc、Query、Table_map、Write_rows、Update_rows 和 Delete_rows 等,帮助用户掌握数据库变化历史,提升维护和排障能力。
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL主从同步如何保证数据一致性?
MySQL主从同步如何保证数据一致性?
1089 0
MySQL主从同步如何保证数据一致性?
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL参数优化之thread_cache_size
MySQL参数优化之thread_cache_size
3810 0
|
SQL 关系型数据库 MySQL
如何解决mysql警告:“ InnoDB:page_cleaner:1000毫秒的预期循环用了XXX毫秒设置可能不是最佳的”?
如何解决mysql警告:“ InnoDB:page_cleaner:1000毫秒的预期循环用了XXX毫秒设置可能不是最佳的”?
3617 0
|
SQL 运维 关系型数据库
MySQL 运维篇
该文本涵盖了数据库管理的关键方面,包括DDL(CREATE, DROP, ALTER等)用于定义数据库结构,DML(INSERT, DELETE, UPDATE, SELECT)用于数据操作,DCL(GRANT, REVOKE, COMMIT, ROLLBACK)涉及权限管理和事务控制,以及DQL用于数据查询。还介绍了MySQL的安装过程,包括源码编译和二进制安装方法,以及启动服务、设置初始密码和修改用户密码的步骤。
361 1
|
SQL 关系型数据库 MySQL
mysql从库SHOW SLAVE STATUS字段详解
mysql从库SHOW SLAVE STATUS字段详解
962 0
|
关系型数据库 MySQL 数据库
[图解MySQL]MySQL组提交(group commit)
[图解MySQL]MySQL组提交(group commit)
18637 0
|
canal 关系型数据库 MySQL
Canal 中启用了 GTID 功能
Canal 中启用了 GTID 功能
2465 1