MySQL是怎么保证高可用的?

最终一致性：在一个主备关系中，每个备库接收主库的binlog并执行，正常情况下，只要主库执行更新生成的所有binlog，都可以传到备库并被正确地执行，备库就能 达到跟主库一致的状态，这就是最终一致性。

而MySQL提供高可用只有最终一致性是不够的,咱们来看一下示例，双M结构的主备切换流程图

1.主备延迟：

主备切换可能是一个主动运维操作，软件升级、主库所在机器按计划下线等，也可能是被动操作，比如主库所在机器掉电。

接下来看看主动切换场景，在介绍之前，我们说一下同步延迟，与数据同步有关的时间点主要包括以下三个：

1.主库A执行完成一个事务，写入binlog，把这个时刻记T1。

2.之后传给备库B，备库B接收完这个binlog时刻记T2。

3.备库B执行完这个事务，这个时刻记T3

主备延迟就是，同一个事务在备库执行完的时间和主库执行完时间的差值，也就是t3-t1。

备库上执行show slave status，它返回结果里面会显示seconds_behind_master，用于表示当前备库延迟了多少秒。

seconds_behind_master 也是这样计算的，每个事务binlog都有时间用于记录主库的写入时间，备库取出当前正在执行的事务时间字段的值，计算它与当前系统时间的差值，得到seconds_behind_master 。

1.1 主备延迟的来源

1.有些部署情况下，备库所在的机器性能比主库所在的机器性能差。

一般情况下这么部署是因为备库没有请求可以用差一点的机器，或者主库有几台机器，而备库集中在一台上。但实际上，更新过程中也会触发大量的读操作。所以，当备库主机上的多个备库都在争抢资源的 时候，就可能会导致主备延迟了。

当然，这种部署现在比较少了。因为主备可能发生切换，备库随时可能变成主库，所以主备库选 用相同规格的机器，并且做对称部署，是现在比较常见的情况。

2.备库压力大

一般想法是，主库提供写能力，备库提供读能力，那一些运营后台分析的语句，不能影响正常业务，所以只能在备库上跑。

有不少这样的情况。由于主库直接影响业务，大家使用起来会比较克制，反而忽视了备 库的压力控制。结果就是，备库上的查询耗费了大量的CPU资源，影响了同步速度，造成主备延迟。

遇到这种情况，怎么处理呢？

1.一主多从。除了备库外，可以多接几个从库，让这些从库来分担读的压力。

2.通过binlog输出到外部系统，比如Hadoop这类系统，让外部系统提供统计类查询的能力。

3.大事务导致主备延迟

大事务就是主库必须等待事务执行完才写入binlog，再传给备库，所以，一个主库上执行语句10分钟，那这个事务很可能就会导致从库延迟10分钟。

不知道你所在公司的DBA有没有跟你这么说过:不要一次性地用delete语句删除太多数据。其实，这就是一个典型的大事务场景。DBA团队就要求你删除数据的时候，要控制每个事务删除的数据量，分成多次删除。

另一种典型的大事务场景，就是大表DDL。这个场景，我在前面的文章中介绍过。处理方案 就是，计划内的DDL，建议使用gh-ost方案

gh-ost（GitHub Online Schema Migrations）是一个开源工具，用于在生产环境中执行在线数据库模式迁移。它由GitHub开发的，旨在解决传统DDL（定义语言操作可能导致的长时间锁定和中断的问题。

**4.造成主备延迟还有一个大方向的原因，就是备库的并行复制能力，**之后会详细讲解这里

保证高可用性如果主库出现故障，那么就需要主备切换，而又因为主备延迟的存在，主备切换就有不同的策略。

2.主备切换策略

2.1 可靠性优先策略

在如上这个图，双M主备切换流程中，如果是可靠性优先策略则是这样的流程：

1.判断备库B现在的seconds_behind_master，如果小于某个值(比如5秒)继续下一步，否则持续重试这一步;

2.继续的话把主库A改成只读状态，即把readonly设置为true;

3.判断备库B的seconds_behind_master的值，直到这个值变成0为止;

4.把备库B改成可读写状态，也就是把readonly设置为false;

5.把业务请求切到备库B。

这个切换流程，一般是由专门的HA系统来完成的，我们暂时称之为可靠性优先流程。

可以看到这个切换过程中是有不可用时间段的，因为在步骤2之后，主库A和备库B都处于 readonly状态，也就是说这时系统处于不可写状态，直到步骤5完成后才能恢复。

在这个不可用状态中，比较耗费时间的是步骤3，可能需要耗费好几秒的时间。这也是为什么需 要在步骤1先做判断，确保seconds_behind_master的值足够小。

试想如果一开始主备延迟就长达30分钟，而不先做判断直接切换的话，系统的不可用时间就会 长达30分钟，这种情况一般业务都是不可接受的。

当然，系统的不可用时间，是由这个数据可靠性优先的策略决定的。你也可以选择可用性优先的 策略，来把这个不可用时间几乎降为0。

2.2 可用性优先策略

可以不等数据同步，发生主机问题直接切换，将主库A设置为只读，然后把备库B改成可读写状态，把业务请求到B，但是这种切换可能会出现数据不一致问题。

因为有可能主库事务执行完但还没来的及备份就导致切换主库，这段时间请求时就会出现数据不一致，直到主库启动起来开始同步。

在满足数据可靠性的前提下，MySQL高可用系统的可用性，是依赖于主 备延迟的。延迟的时间越小，在主库故障的时候，服务恢复需要的时间就越短，可用性就越高。

一般是使用可靠性策略，因为对数据来说可靠是最重要的。

3.备库为什么延迟好几个小时？

如果备库执行日志的速度持续低于主库生成日志的速度，那这个延迟就有可能成了小时级别。而且对于一个压力持续比较高的主库来说，备库很可能永远都追不上主库的节奏。

这就需要并行复制能力，日志在备库上的执行，就是备库上sql_thread更新数据(DATA)的逻辑。如果是用单线程的 话，就会导致备库应用日志不够快，造成主备延迟。

MySQL5.6版本之前是单线程复制能力，由此在主库并发高、TPS高时就会出现严重的主备延迟问题。MySQL5.7之后支持了多线程并行复制能力，我们来看下如何实现的。

coordinator：就是原来的sql_thread, 不过现在它不再直接更新数据了，只负责读取中转日志和分发事务。真正更新日志的，变成了worker线程。

work线程的个数：由参数 slave_parallel_workers决定的。根据我的经验，把这个值设置为8~16之间最好(32核物理机的 情况)毕竟备库还有可能要提供读查询，不能把CPU都吃光了。

那么还是多线程一直会出现的问题，如果不加处理，事务随意发给不同的work线程，则会出现数据不一致问题。

所以，coordinator在分发的时候，需要满足以下这两个基本要求:

1. 不能造成更新覆盖。这就要求更新同一行的两个事务，必须被分发到同一个worker中。

2. 同一个事务不能被拆开，必须放到同一个worker中。

作者服务的行业因为遇到了主备严重延迟，因为单线程的原因，而那时候MySQL还没有发布多线程版本，作者就写了两种并发复制思路，在这里讲一下思路，方便理解MySQL官方版本并行复制策略的迭代。

有表并行方式和行的并行方式

3.1 按表分发策略

按表分发，如果两个事务更新不同的表，它们就可以并行。如果更新同一张表或者是跨表就会出现冲突等待或者是放入同一worker线程。咱们看下示例：

这里边每个worker线程对应一个hash表，用于保存当前正在这个worker的"执行队列"里的事务所涉及的表。hash表的key是一个库和表名，value是一个数字，表示队列中有多少个事务修改这个表。

在有事务分配给worker时，事务里边涉及的表会加入到这个hash表里面，worker执行完成后，这个表会被从hash表中去掉。

图中，hashtable1表示现在worker_1的"待执行事务队列"里，db1.t1表中有4个要修改的事务，表db1.t2有一个要修改的事务，hashtable2中worker_2有一个t3表的事务等待执行。

此时，假设在图中的情况下，coordinator从中转日志中读入一个新事务T，这个事务修改的行涉及到表 t1和t3。这时就会跟work1和worker2有冲突。

1.由于事务T中涉及修改表t1，而worker_1队列中有事务在修改表t1，事务T和队列中的某个事 务要修改同一个表的数据，这种情况我们说事务T和worker_1是冲突的。

2.按照这个逻辑，顺序判断事务T和每个worker队列的冲突关系，会发现事务T跟worker_2也冲 突。

3.事务T跟多于一个worker冲突，coordinator线程就进入等待。

4.每个worker继续执行，同时修改hash_table。假设hash_table_2里面涉及到修改表t3的事务先执行完成，就会从hash_table_2中把db1.t3这一项去掉。

5.这样coordinator会发现跟事务T冲突的worker只有worker_1了，因此就把它分配给worker_1。

6..coordinator继续读下一个中转日志，继续分配事务。

也就是说，每个事务在分发的时候，跟所有worker的冲突关系包括以下三种情况:

1.如果跟多于一个worker冲突，coordinator线程就进入等待状态，直到和这个事务存在冲突关 系的worker只剩下1个;

2.如果只跟一个worker冲突，coordinator线程就会把这个事务分配给这个存在冲突关系的 worker。

3.如果跟所有worker都不冲突，coordinator线程就会把这个事务分配给最空闲的woker;

这个按表分发的方案，在多个表负载均匀的场景里应用效果很好。但是，如果碰到热点表，比如 所有的更新事务都会涉及到某一个表的时候，所有事务都会被分配到同一个worker中，就变成单 线程复制了。

3.2 按行分发策略

按行分发的话主要是不修改一个行的数据就可以并行，它的处理方式和按表差不多，不同的是hash的key则需要 库名.表名.主键id，但是其实有这些还不够，如果要是有唯一索引的列，则要把唯一索引的列加上。

并且这个设计的要求会很多，要求binlog必须是row格式，能给记录修改前和后的很多信息，方便这个策略计算处理不出问题。

还要求不能有外建，外建情况就无法处理冲突了

必须有主键。

虽然上面的三种情况都支持线上的配置，但是如果数据量很大因为计算要求高导致耗费内存和cpu，所以就需要考虑退化到单线程。

作者的这两周方案非常非常不错，也看得出内功深厚。接下来有了上面基础就好介绍下面的MySQL的并行复制策略方案了。

4.MySQL并行复制策略

4.1 MySQL5.6版本

官方MySQL5.6版本，支持了并行复制，只是支持的粒度是按库并行。这个很好理解用于决定分发策略的hash表里，key就是数据库名。、

这个策略的并行效果，取决于压力模型。如果在主库上有多个DB，并且各个DB的压力均衡，使

用这个策略的效果会很好。 相比于按表和按行分发，这个策略有两个优势:

1. 构造hash值的时候很快，只需要库名;而且一个实例上DB数也不会很多，不会出现需要构 造100万个项这种情况。

2. 不要求binlog的格式。因为statement格式的binlog也可以很容易拿到库名。

但是，如果你的主库上的表都放在同一个DB里面，这个策略就没有效果了;或者如果不同DB的热点不同，比如一个是业务逻辑库，一个是系统配置库，那也起不到并行的效果。

这个策略用的人不多，毕竟不能为了这个策略而去需要特地移动数据。

4.2 MariaDB的并行复制策略

MariaDB是一个开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），它是MySQL的一个分支。它由MySQL的原始开发者之一Michael Widenius创建，旨在提供一个自由、开放和稳定的数据库解决方案。

还记得redo log组提交(group commit)优化， 而MariaDB的并行复制策略利用的就是这个特性:

1. 能够在同一组里提交的事务，一定不会修改同一行;

2. 主库上可以并行执行的事务，备库上也一定是可以并行执行的。

在实现上，MariaDB是这么做的:

1. 在一组里面一起提交的事务，有一个相同的commit_id，下一组就是commit_id+1;

2. commit_id直接写到binlog里面;

3. 传到备库应用的时候，相同commit_id的事务分发到多个worker执行;

4. 这一组全部执行完成后，coordinator再去取下一批。

当时，这个策略出来的时候是相当惊艳的。因为，之前业界的思路都是在"分析binlog，并拆分到 worker"上。而MariaDB的这个策略，目标是"模拟主库的并行模式"。

但是这个没有实现真正的模拟主库并发度这个目标，因为它必须在一组事务提交后才能准备下一组事务，正常是这组事务处于commit时，下一组应该是"执行中"的状态。

假设了三组事务在主库的执行情况，你可以看到在trx1、trx2和trx3提交的时 候，trx4、trx5和trx6是在执行的。这样，在第一组事务提交完成的时候，下一组事务很快就会进 入commit状态。

而按照MariaDB的并行复制策略，备库上的执行效果如图下所示。

可以看到，在备库上执行的时候，要等第一组事务完全执行完成后，第二组事务才能开始执行，这样系统的吞吐量就不够。

另外，这个方案很容易被大事务拖后腿。假设trx2是一个超大事务，那么在备库应用的时 候，trx1和trx3执行完成后，就只能等trx2完全执行完成，下一组才能开始执行。这段时间，只有 一个worker线程在工作，是对资源的浪费。

不过即使如此，这个策略仍然是一个很漂亮的创新。因为，它对原系统的改造非常少，实现也很 优雅。

4.3 MySQL 5.7的并行复制策略

在MariaDB并行复制实现之后，官方的MySQL5.7版本也提供了类似的功能，由参数slave-parallel-type来控制并行复制策略:

1. 配置为DATABASE，表示使用MySQL5.6版本的按库并行策略;

2. 配置为 LOGICAL_CLOCK，表示的就是类似MariaDB的策略。不过，MySQL 5.7这个策略，针对并行度做了优化。

同时处于"执行状态"的所有事务，是不能并行的。因为，这里面可能有由于锁冲突而处于锁等待状态的事务。如果这些事务在备库上被分配到不同 的worker，就会出现备库跟主库不一致的情况。而上面提到的MariaDB这个策略的核心，是"所有处于commit"状态的事务可以并行。事务处于 commit状态，表示已经通过了锁冲突的检验了。

而它的优化则考虑了两阶段提交。

其实，不用等到commit阶段，只要能够到达redo log prepare阶段，就表示事务已经通过锁冲突的检验了。

因此，MySQL 5.7并行复制策略的思想是:

1.同时处于prepare状态的事务，在备库执行时是可以并行的。

2. 处于prepare状态的事务，与处于commit状态的事务之间，在备库执行时也是可以并行的。

binlog的组提交的时候，有两个参数：

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

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

这两个参数是用于故意拉长binlog从write到fsync的时间，以此减少binlog的写盘次数。在MySQL 5.7的并行复制策略里，它们可以用来制造更多的"同时处于prepare阶段的事务"。这样就增加了 备库复制的并行度。

也就是说，这两个参数，既可以"故意"让主库提交得慢些，又可以让备库执行得快些。在MySQL 5.7处理备库延迟的时候，可以考虑调整这两个参数值，来达到提升备库复制并发度的目的。

4.4 MySQL 5.7.22的并行复制策略

MySQL增加了一个新的并行复制策略，基于WRITESET的并行复制。

在MySQL中，WRITESET（集）是一个用于记录事务中所有修改过的数据的数据结构。它用于实现事务的隔离性和持久性。当一个事务开始时，MySQL会创建WRITESET，用于跟踪该事务所修改的数据。

相应地，新增了一个参数binlog-transaction-dependency-tracking，用来控制是否启用这个新策略。这个参数的可选值有以下三种。

1.COMMIT_ORDER，表示的就是前面介绍的，根据同时进入prepare和commit来判断是否可以并行的策略。

2.WRITESET，表示的是对于事务涉及更新的每一行，计算出这一行的hash值，组成集合 writeset。如果两个事务没有操作相同的行，也就是说它们的writeset没有交集，就可以并行。

3.WRITESET_SESSION，是在WRITESET的基础上多了一个约束，即在主库上同一个线程先后执行的两个事务，在备库执行的时候，要保证相同的先后顺序。

当然为了唯一标识，这个hash值是通过"库名+表名+索引名+值"计算出来的。如果一个表上除了 有主键索引外，还有其他唯一索引，那么对于每个唯一索引，insert语句对应的writeset就要多增 加一个hash值。

你可能看出来了，这跟我们前面介绍的基于MySQL 5.5版本的按行分发的策略是差不多的。不 过，MySQL官方的这个实现还是有很大的优势:

1. writeset是在主库生成后直接写入到binlog里面的，这样在备库执行的时候，不需要解析 binlog内容(event里的行数据)，节省了很多计算量;

2. 不需要把整个事务的binlog都扫一遍才能决定分发到哪个worker，更省内存;

3. 由于备库的分发策略不依赖于binlog内容，所以binlog是statement格式也是可以的。

对于"表上没主键"和"外键约束"的场景，WRITESET策略也是没法并行的，也会暂时退化 为单线程模型。

哈哈，内容性的有点多，大家可以慢慢消化，本节由张磊老师的《MySQL 实战 45 讲》学习笔记，学习完还是受益非浅的！