MySQL复制延迟优化的方法论

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
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介:

一、MySQL为什么会延迟

数据延迟: 是指master执行了N个事务,slave却只执行了N-M个事务,说明master和slave之间产生了延迟

延迟原因:延迟的原因很多种,大部分情况下是 slave的处理能力跟不上master导致

接下来,我们从各种角度分析下延迟的原因

1.1 MySQL复制的架构

delay_1

通过架构图,可以直观的看到数据延迟的点有哪些,当然也就可以知道如何优化了

1.2 大事务导致的延迟

大家都知道,binlog的写入时机是在commit的时候,redo的写入时机是在事务执行阶段就开始。

Oracle是通过物理复制,我们姑且认为是redo的复制,因为redo是事务执行阶段就开始写入的,所以,oracle的复制几乎没有延迟

MySQL是基于binlog复制的,如果有一个非常大的事务,如果需要1个小时,那么master在1小时候后才会生成binlog,而此时,slave就比master慢了至少1个小时,还不算是binlog传输时间

这是第一种延迟原因,破解方法后面说

PS: DDL虽然不是事务,但是特性跟大事务一样,都是在master上执行了一个巨大无比的操作才写的binlog

1.3 IO线程导致的延迟

根据复制的架构,Master写完binlog后,需要通过网络传输给slave(这部分我们需要网络的支持)
然后呢,IO thread会将binlog写到slave的relay log中,这部分工作由IO thread完成

好了,这里我们分析下瓶颈:

  1. io thread 是单线程的
  2. io thread 写入 relay log的速度

经过分析以及大量的实战,IO thread并不是我们的瓶颈,因为relay log是顺序的写入,非常快,几乎碰不到瓶颈

1.4 SQL线程导致的延迟

master 上面的事务是可以进行并发的,然后binlog传输到slave后,slave是却以单线程的模式读取和执行relay log
这是典型的消费能力不足

1.5 网络问题导致的延迟

网络问题不用多说了吧,如果要复制良好,一个稳定的网路环境是在所难免的

1.6 硬件问题导致的延迟

如果master是SSD,但是slave还是机械硬盘,这样的架构存在延迟也不足为奇

二、延迟场景的解决方案

2.1 DDL

2.1.1 ddl的最佳实践
  1. 通过pt-osc 或者 gh-ost 来让ddl拆分成一个个小事务,并且还有流控功能
  2. 在slave上先ddl,然后master-slave切换,然后再old master上进行ddl,从而完美的解决了这个问题

2.2 大事务

2.2.1 大事务拆小事务

如果说大事务对于binlog的产生有极大的影响,那么我们认为定义小事务,大事务不允许执行

有大事务的监控,可以基于时间,可以基于数据量,监控到不符合规范的trx自动kill

2.3 大量并发事务

2.3.1 调整安全参数

sync_binlog = 0 && innodb_flush_trx_commit = 0 可以极大的提高事务处理的吞吐量,因为IO fsync的次数变少了,可以非常有效的降低数据延迟

风险:如果slave挂了,需要重做slave

2.3.2 MTS(enhanced multi-threaded slave)

之前有深入讨论过MTS的文章,它主要的功能就是让slave拥有比master更快的并行能力,从而有效的让延迟缩短,甚至无延迟

终极大招

半同步: 半同步可以让延迟为0,但是半同步有自动切换为异步复制的可能

全同步: MySQL的group replication 就是这类的代表,这个话题以后再聊

最后,以上就是关于MySQL延迟优化的方法,几乎涵盖了90%的方案,如果大家还有更好的方案,不妨拿出来大家一起探讨

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
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 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
249 9
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
MySQL慢查询优化、索引优化,是必知必备,大厂面试高频,本文深入详解,建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验分享。
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
|
10天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
Aurora MySQL负载突增应对策略与优化方案
通过以上策略,企业可以有效应对 Aurora MySQL 的负载突增,确保数据库在高负载情况下依然保持高性能和稳定性。这些优化方案涵盖了从架构设计到具体配置和监控的各个方面,能够全面提升数据库的响应速度和处理能力。在实际应用中,应根据具体的业务需求和负载特征,灵活调整和应用这些优化策略。
42 22
|
27天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL派生表合并优化的原理和实现
通过本文的详细介绍,希望能帮助您理解和实现MySQL中派生表合并优化,提高数据库查询性能。
68 16
|
28天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL派生表合并优化的原理和实现
通过本文的详细介绍,希望能帮助您理解和实现MySQL中派生表合并优化,提高数据库查询性能。
36 7
|
15天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
【深入了解MySQL】优化查询性能与数据库设计的深度总结
本文详细介绍了MySQL查询优化和数据库设计技巧,涵盖基础优化、高级技巧及性能监控。
129 0
|
2月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
87 18
|
2月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
92 7
|
2月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化与慢查询优化:原理与实践
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化与慢查询优化的原理和实践方法,并在实际项目中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
119 5
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL Java
MySQL索引优化与Java应用实践
【11月更文挑战第25天】在大数据量和高并发的业务场景下,MySQL数据库的索引优化是提升查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的多种类型、优化策略及其在Java应用中的实践,通过历史背景、业务场景、底层原理的介绍,并结合Java示例代码,帮助Java架构师更好地理解并应用这些技术。
94 2