【MySql】9- 实践篇(七)

文章目录

- [1. 一主多从的主备切换](#1. 一主多从的主备切换)
- - [1.1 基于位点的主备切换](#1.1 基于位点的主备切换)
  - [1.2 GTID](#1.2 GTID)
  - [1.3 基于 GTID 的主备切换](#1.3 基于 GTID 的主备切换)
  - [1.4 GTID 和在线 DDL](#1.4 GTID 和在线 DDL)
- [2. 读写分离问题](#2. 读写分离问题)
- - [2.1 强制走主库方案](#2.1 强制走主库方案)
  - [2.2 Sleep 方案](#2.2 Sleep 方案)
  - [2.3 判断主备无延迟方案](#2.3 判断主备无延迟方案)
  - [2.4 配合 semi-sync方案](#2.4 配合 semi-sync方案)
  - [2.5 等主库位点方案](#2.5 等主库位点方案)
  - [2.6 GTID 方案](#2.6 GTID 方案)
- [3. 如何判断数据库是否出问题了](#3. 如何判断数据库是否出问题了)
- - [3.1 select 1 判断](#3.1 select 1 判断)
  - [3.2 查表判断](#3.2 查表判断)
  - [3.3 更新判断](#3.3 更新判断)
  - [3.4 内部统计](#3.4 内部统计)

1. 一主多从的主备切换

图 1 一主多从基本结构

虚线箭头表示的是主备关系，也就是 A 和 A'互为主备，从库 B、C、D 指向的是主库 A。

一主多从的设置，一般用于读写分离，主库负责所有的写入和一部分读，其他的读请求则由从库分担。

如图 2 所示，就是主库发生故障，主备切换后的结果。

图 2 一主多从基本结构 -- 主备切换

一主多从结构在切换完成后，A'会成为新的主库，从库 B、C、D 也要改接到 A'。正是由于多了从库 B、C、D 重新指向的这个过程，所以主备切换的复杂性也相应增加了。

1.1 基于位点的主备切换

把节点 B 设置成节点 A'的从库的时候，需要执行一条 change master 命令：

sql 复制代码

CHANGE MASTER TO 
MASTER_HOST=$host_name 
MASTER_PORT=$port 
MASTER_USER=$user_name 
MASTER_PASSWORD=$password 
MASTER_LOG_FILE=$master_log_name 
MASTER_LOG_POS=$master_log_pos

命令有这么 6 个参数：

MASTER_HOST、MASTER_PORT、MASTER_USER 和 MASTER_PASSWORD 四个参数，分别代表了主库 A'的 IP、端口、用户名和密码。
最后两个参数 MASTER_LOG_FILE 和 MASTER_LOG_POS 表示，要从主库的 master_log_name 文件的 master_log_pos 这个位置的日志继续同步。而这个位置就是我们所说的同步位点，也就是主库对应的文件名和日志偏移量。

原来节点 B 是 A 的从库，本地记录的也是 A 的位点。但是相同的日志，A 的位点和 A'的位点是不同的。因此，从库 B 要切换的时候，就需要先经过"找同步位点"这个逻辑。 这个位点很难精确取到，只能取一个大概位置。

考虑到切换过程中不能丢数据，所以找位点的时候，总是要找一个"稍微往前"的，然后再通过判断跳过那些在从库 B 上已经执行过的事务。

取同步位点的方法:

等待新主库 A'把中转日志（relay log）全部同步完成；
在 A'上执行 show master status 命令，得到当前 A'上最新的 File 和 Position；
取原主库 A 故障的时刻 T；
用 mysqlbinlog 工具解析 A'的 File，得到 T 时刻的位点。

sql 复制代码

mysqlbinlog File --stop-datetime=T --start-datetime=T

图中，end_log_pos 后面的值"123"，表示的就是 A'这个实例，在 T 时刻写入新的 binlog 的位置。

然后，我们就可以把 123 这个值作为 $master_log_pos ，用在节点 B 的 change master 命令里。

当然这个值并不精确。

可以设想有这么一种情况，假设在 T 这个时刻，主库 A 已经执行完成了一个 insert 语句插入了一行数据 R，并且已经将 binlog 传给了 A'和 B，然后在传完的瞬间主库 A 的主机就掉电了。

这时候系统的状态是这样的：

在从库 B 上，由于同步了 binlog， R 这一行已经存在；
在新主库 A'上， R 这一行也已经存在，日志是写在 123 这个位置之后的；
我们在从库 B 上执行 change master 命令，指向 A'的 File 文件的 123 位置，就会把插入 R 这一行数据的 binlog 又同步到从库 B 去执行。

这时候，从库 B 的同步线程就会报告 Duplicate entry 'id_of_R' for key 'PRIMARY' 错误，提示出现了主键冲突，然后停止同步。

通常情况下，我们在切换任务的时候，要先主动跳过这些错误，有两种常用的方法

主动跳过一个事务

set global sql_slave_skip_counter=1;

start slave;`

因为切换过程中，可能会不止重复执行一个事务，所以我们需要在从库 B 刚开始接到新主库 A'时，持续观察，每次碰到这些错误就停下来，执行一次跳过命令，直到不再出现停下来的情况，以此来跳过可能涉及的所有事务。

设置 slave_skip_errors 参数，直接设置跳过指定的错误。

执行主备切换时，是经常会遇到的1062 (插入数据时唯一键冲突)和1032 (删除数据时找不到行)

因此，我们可以把 slave_skip_errors 设置为 "1032,1062"，这样中间碰到这两个错误时就直接跳过

注意

这种直接跳过指定错误的方法，针对的是主备切换时，由于找不到精确的同步位点，所以只能采用这种方法来创建从库和新主库的主备关系。

在主备切换过程中，直接跳过 1032 和 1062 这两类错误是无损的，所以才可以这么设置 slave_skip_errors 参数。等到主备间的同步关系建立完成，并稳定执行一段时间之后，我们还需要把这个参数设置为空，以免之后真的出现了主从数据不一致，也跳过了。

1.2 GTID

通过 sql_slave_skip_counter 跳过事务和通过 slave_skip_errors 忽略错误的方法，虽然都最终可以建立从库 B 和新主库 A'的主备关系，但这两种操作都很复杂，而且容易出错。

所以，MySQL 5.6 版本引入了 GTID，彻底解决了这个困难。

GTID 的全称是 Global Transaction Identifier，也就是全局事务 ID，是一个事务在提交的时候生成的，是这个事务的唯一标识。它由两部分组成，格式是：

sql 复制代码

GTID=server_uuid:gno

server_uuid 是一个实例第一次启动时自动生成的，是一个全局唯一的值；

gno 是一个整数，初始值是 1，每次提交事务的时候分配给这个事务，并加 1。

在 MySQL 的官方文档里，GTID 格式是这么定义的：

sql 复制代码

GTID=source_id:transaction_id

source_id 就是 server_uuid；而后面的这个 transaction_id，就是 gno。

GTID 模式的启动只需要在启动一个 MySQL 实例的时候，加上参数 gtid_mode=on 和 enforce_gtid_consistency=on 就可以。

在 GTID 模式下，每个事务都会跟一个 GTID 一一对应。这个 GTID 有两种生成方式，而使用哪种方式取决于 session 变量 gtid_next 的值。

如果 gtid_next=automatic，代表使用默认值。这时，MySQL 就会把 server_uuid:gno 分配给这个事务。
a. 记录 binlog 的时候，先记录一行 SET @@SESSION.GTID_NEXT='server_uuid:gno';
b. 把这个 GTID 加入本实例的 GTID 集合。
如果 gtid_next 是一个指定的 GTID 的值，比如通过 set gtid_next='current_gtid'指定为 current_gtid，那么就有两种可能：
a. 如果 current_gtid 已经存在于实例的 GTID 集合中，接下来执行的这个事务会直接被系统忽略；
b. 如果 current_gtid 没有存在于实例的 GTID 集合中，就将这个 current_gtid 分配给接下来要执行的事务，也就是说系统不需要给这个事务生成新的 GTID，因此 gno 也不用加 1。

一个 current_gtid 只能给一个事务使用。这个事务提交后，如果要执行下一个事务，就要执行 set 命令，把 gtid_next 设置成另外一个 gtid 或者 automatic。

每个 MySQL 实例都维护了一个 GTID 集合，用来对应"这个实例执行过的所有事务"。

用一个简单的例子，来和你说明 GTID 的基本用法。

实例 X 中创建一个表 t

sql 复制代码

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(1,1);

图 4 初始化数据的 binlog

可以看到，事务的 BEGIN 之前有一条 SET @@SESSION.GTID_NEXT 命令。这时，如果实例 X 有从库，那么将 CREATE TABLE 和 insert 语句的 binlog 同步过去执行的话，执行事务之前就会先执行这两个 SET 命令，这样被加入从库的 GTID 集合的，就是图中的这两个 GTID。

假设，现在这个实例 X 是另外一个实例 Y 的从库，并且此时在实例 Y 上执行了下面这条插入语句：

sql 复制代码

insert into t values(1,1);

并且，这条语句在实例 Y 上的 GTID 是 "aaaaaaaa-cccc-dddd-eeee-ffffffffffff:10"。

那么，实例 X 作为 Y 的从库，就要同步这个事务过来执行，显然会出现主键冲突，导致实例 X 的同步线程停止。

处理方法就是，可以执行下面的这个语句序列：

sql 复制代码

set gtid_next='aaaaaaaa-cccc-dddd-eeee-ffffffffffff:10';
begin;
commit;
set gtid_next=automatic;
start slave;

其中，前三条语句的作用，是通过提交一个空事务，把这个 GTID 加到实例 X 的 GTID 集合中。

如图 5 所示，就是执行完这个空事务之后的 show master status 的结果。

图 5 show master status 结果

可以看到实例 X 的 Executed_Gtid_set 里面，已经加入了这个 GTID。

再执行 start slave 命令让同步线程执行起来的时候，虽然实例 X 上还是会继续执行实例 Y 传过来的事务，但是由于"aaaaaaaa-cccc-dddd-eeee-ffffffffffff:10"已经存在于实例 X 的 GTID 集合中了，所以实例 X 就会直接跳过这个事务，也就不会再出现主键冲突的错误。

上面的这个语句序列中，start slave 命令之前还有一句 set gtid_next=automatic。这句话的作用是"恢复 GTID 的默认分配行为"，也就是说如果之后有新的事务再执行，就还是按照原来的分配方式，继续分配 gno=3。

1.3 基于 GTID 的主备切换

GTID 模式下，备库 B 要设置为新主库 A'的从库的语法如下：

sql 复制代码

CHANGE MASTER TO 
MASTER_HOST=$host_name 
MASTER_PORT=$port 
MASTER_USER=$user_name 
MASTER_PASSWORD=$password 
master_auto_position=1

master_auto_position=1 就表示这个主备关系使用的是 GTID 协议。

现在，实例 A'的 GTID 集合记为 set_a，实例 B 的 GTID 集合记为 set_b，看看现在的主备切换逻辑。

在实例 B 上执行 start slave 命令，取 binlog 的逻辑是这样的：

实例 B 指定主库 A'，基于主备协议建立连接。
实例 B 把 set_b 发给主库 A'。
实例 A'算出 set_a 与 set_b 的差集，也就是所有存在于 set_a，但是不存在于 set_b 的 GTID 的集合，判断 A'本地是否包含了这个差集需要的所有 binlog 事务。
a. 如果不包含，表示 A'已经把实例 B 需要的 binlog 给删掉了，直接返回错误；
b. 如果确认全部包含，A'从自己的 binlog 文件里面，找出第一个不在 set_b 的事务，发给 B；
之后就从这个事务开始，往后读文件，按顺序取 binlog 发给 B 去执行。

这个逻辑里面包含了一个设计思想：

在基于 GTID 的主备关系里，系统认为只要建立主备关系，就必须保证主库发给备库的日志是完整的。因此，如果实例 B 需要的日志已经不存在，A'就拒绝把日志发给 B。

这跟基于位点的主备协议不同。基于位点的协议，是由备库决定的，备库指定哪个位点，主库就发哪个位点，不做日志的完整性判断。

引入 GTID 后，一主多从的切换场景下，主备切换是如何实现的。

由于不需要找位点了，所以从库 B、C、D 只需要分别执行 change master 命令指向实例 A'即可。

严谨地说，主备切换不是不需要找位点了，而是找位点这个工作，在实例 A'内部就已经自动完成了

之后这个系统就由新主库 A'写入，主库 A'的自己生成的 binlog 中的 GTID 集合格式是：server_uuid_of_A':1-M。

如果之前从库 B 的 GTID 集合格式是 server_uuid_of_A:1-N，那么切换之后 GTID 集合的格式就变成了 server_uuid_of_A:1-N, server_uuid_of_A':1-M。

当然，主库 A'之前也是 A 的备库，因此主库 A'和从库 B 的 GTID 集合是一样的。

1.4 GTID 和在线 DDL

假设，这两个互为主备关系的库还是实例 X 和实例 Y，且当前主库是 X，并且都打开了 GTID 模式。这时的主备切换流程可以变成下面这样：

在实例 X 上执行 stop slave。
在实例 Y 上执行 DDL 语句。注意，这里并不需要关闭 binlog。
执行完成后，查出这个 DDL 语句对应的 GTID，并记为 server_uuid_of_Y:gno。
到实例 X 上执行以下语句序列：

sql 复制代码

set GTID_NEXT="server_uuid_of_Y:gno";
begin;
commit;
set gtid_next=automatic;
start slave;

这样做的目的在于，既可以让实例 Y 的更新有 binlog 记录，同时也可以确保不会在实例 X 上执行这条更新。

接下来，执行完主备切换，然后照着上述流程再执行一遍即可。

思考

在 GTID 模式下设置主从关系的时候，从库执行 start slave 命令后，主库发现需要的 binlog 已经被删除掉了，导致主备创建不成功。这种情况下，可以怎么处理呢？

如果业务允许主从不一致的情况，那么可以在主库上先执行 show global variables like 'gtid_purged'，得到主库已经删除的 GTID 集合，假设是 gtid_purged1；然后先在从库上执行 reset master，再执行 set global gtid_purged ='gtid_purged1'；最后执行 start slave，就会从主库现存的 binlog 开始同步。binlog 缺失的那一部分，数据在从库上就可能会有丢失，造成主从不一致。
如果需要主从数据一致的话，最好还是通过重新搭建从库来做。
如果有其他的从库保留有全量的 binlog 的话，可以把新的从库先接到这个保留了全量 binlog 的从库，追上日志以后，如果有需要，再接回主库。
如果 binlog 有备份的情况，可以先在从库上应用缺失的 binlog，然后再执行 start slave。

2. 读写分离问题

图 1 读写分离基本结构

读写分离的目标 ⇒ 分摊主库的压力

图 1 中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说，由客户端来选择后端数据库进行查询。

还有一种架构是，在 MySQL 和客户端之间有一个中间代理层 proxy，客户端只连接 proxy，由 proxy 根据请求类型和上下文决定请求的分发路由。

图 2 带 proxy 的读写分离架构

客户端直连和带 proxy 的读写分离架构的特点分析:

客户端直连方案，因为少了一层 proxy 转发，所以查询性能稍微好一点儿，并且整体架构简单，排查问题更方便。但是这种方案，由于要了解后端部署细节，所以在出现主备切换、库迁移等操作的时候，客户端都会感知到，并且需要调整数据库连接信息。你可能会觉得这样客户端也太麻烦了，信息大量冗余，架构很丑。其实也未必，一般采用这样的架构，一定会伴随一个负责管理后端的组件，比如 Zookeeper，尽量让业务端只专注于业务逻辑开发。
带 proxy 的架构，对客户端比较友好。客户端不需要关注后端细节，连接维护、后端信息维护等工作，都是由 proxy 完成的。但这样的话，对后端维护团队的要求会更高。而且，proxy 也需要有高可用架构。因此，带 proxy 架构的整体就相对比较复杂。

问题：

由于主从可能存在延迟，客户端执行完一个更新事务后马上发起查询，如果查询选择的是从库的话，就有可能读到刚刚的事务更新之前的状态。

这种"在从库上会读到系统的一个过期状态"的现象，暂且称之为"过期读"

处理过期读问题的方案

强制走主库方案；
sleep 方案；
判断主备无延迟方案；
配合 semi-sync 方案；
等主库位点方案；
等 GTID 方案。

2.1 强制走主库方案

强制走主库方案其实就是，将查询请求做分类。通常情况下，可以将查询请求分为这么两类：

对于必须要拿到最新结果的请求，强制将其发到主库上。比如，在一个交易平台上，卖家发布商品以后，马上要返回主页面，看商品是否发布成功。那么，这个请求需要拿到最新的结果，就必须走主库。
对于可以读到旧数据的请求，才将其发到从库上。在这个交易平台上，买家来逛商铺页面，就算晚几秒看到最新发布的商品，也是可以接受的。那么，这类请求就可以走从库。

这个方案看似有点畏难和取巧的意思，但其实这个方案是用得最多的。

当然，这个方案最大的问题在于，有时候会碰到"所有查询都不能是过期读"的需求，比如一些金融类的业务。这样的话，就要放弃读写分离，所有读写压力都在主库，等同于放弃了扩展性。

有哪些可以支持读写分离的场景下，有哪些解决过期读的方案？下面讨论

2.2 Sleep 方案

主库更新后，读从库之前先 sleep 一下。

具体的方案:

类似于执行一条 select sleep(1) 命令。

这个方案的假设是，大多数情况下主备延迟在 1 秒之内，做一个 sleep 可以有很大概率拿到最新的数据。

这个方案给的第一感觉，很可能是不靠谱儿，并且，直接在发起查询时先执行一条 sleep 语句，用户体验很不友好。但，这个思路确实可以在一定程度上解决问题。为了看起来更靠谱儿，我们可以换一种方式。

以卖家发布商品为例，商品发布后，用 Ajax（Asynchronous JavaScript + XML，异步 JavaScript 和 XML）直接把客户端输入的内容作为"新的商品"显示在页面上，而不是真正地去数据库做查询。

这样，卖家就可以通过这个显示，来确认产品已经发布成功了。等到卖家再刷新页面，去查看商品的时候，其实已经过了一段时间，也就达到了 sleep 的目的，进而也就解决了过期读的问题。

从严格意义上来说，这个方案存在的问题就是不精确。这个不精确包含了两层意思：

如果这个查询请求本来 0.5 秒就可以在从库上拿到正确结果，也会等 1 秒；
如果延迟超过 1 秒，还是会出现过期读。

2.3 判断主备无延迟方案

要确保备库无延迟，通常有三种做法。

每次从库执行查询请求前，先判断 seconds_behind_master 是否已经等于 0。如果还不等于 0 ，那就必须等到这个参数变为 0 才能执行查询请求。
对比位点确保主备无延迟：

图 3 show slave status 结果

Master_Log_File 和 Read_Master_Log_Pos，表示的是读到的主库的最新位点；
Relay_Master_Log_File 和 Exec_Master_Log_Pos，表示的是备库执行的最新位点。

如果 Master_Log_File 和 Relay_Master_Log_File、Read_Master_Log_Pos 和 Exec_Master_Log_Pos 这两组值完全相同，就表示接收到的日志已经同步完成。

对比 GTID 集合确保主备无延迟：

Auto_Position=1 ，表示这对主备关系使用了 GTID 协议。
Retrieved_Gtid_Set，是备库收到的所有日志的 GTID 集合；
Executed_Gtid_Set，是备库所有已经执行完成的 GTID 集合。

如果这两个集合相同，也表示备库接收到的日志都已经同步完成。

在执行查询请求之前，先判断从库是否同步完成的方法，相比于 sleep 方案，准确度确实提升了不少，但还是没有达到"精确"的程度。为何？

回顾下，一个事务的 binlog 在主备库之间的状态：

主库执行完成，写入 binlog，并反馈给客户端；
binlog 被从主库发送给备库，备库收到；
在备库执行 binlog 完成。

上面判断主备无延迟的逻辑，是"备库收到的日志都执行完成了"。但是，从 binlog 在主备之间状态的分析中，不难看出还有一部分日志，处于客户端已经收到提交确认，而备库还没收到日志的状态。

如图 4 所示就是这样的一个状态。

这时，主库上执行完成了三个事务 trx1、trx2 和 trx3，其中：

trx1 和 trx2 已经传到从库，并且已经执行完成了；
trx3 在主库执行完成，并且已经回复给客户端，但是还没有传到从库中。

如果这时候你在从库 B 上执行查询请求，按照我们上面的逻辑，从库认为已经没有同步延迟，但还是查不到 trx3 的。严格地说，就是出现了过期读。

如何解决呢？

2.4 配合 semi-sync方案

要解决这个问题，就要引入半同步复制，也就是 semi-sync replication。

semi-sync 做了这样的设计：

事务提交的时候，主库把 binlog 发给从库；
从库收到 binlog 以后，发回给主库一个 ack，表示收到了；
主库收到这个 ack 以后，才能给客户端返回"事务完成"的确认。

也就是说，如果启用了 semi-sync，就表示所有给客户端发送过确认的事务，都确保了备库已经收到了这个日志。

semi-sync 配合前面关于位点的判断，就能够确定在从库上执行的查询请求，可以避免过期读。

但是，semi-sync+ 位点判断的方案，只对一主一备的场景是成立的。

在一主多从场景中，主库只要等到一个从库的 ack，就开始给客户端返回确认。这时，在从库上执行查询请求，就有两种情况：

如果查询是落在这个响应了 ack 的从库上，是能够确保读到最新数据；
但如果是查询落到其他从库上，它们可能还没有收到最新的日志，就会产生过期读的问题。

其实，判断同步位点的方案还有另外一个潜在的问题，即：

如果在业务更新的高峰期，主库的位点或者 GTID 集合更新很快，那么上面的两个位点等值判断就会一直不成立，很可能出现从库上迟迟无法响应查询请求的情况。

当发起一个查询请求以后，要得到准确的结果，其实并不需要等到"主备完全同步"。

来看一下这个时序图。

图 5 主备持续延迟一个事务

图 5 所示，就是等待位点方案的一个 bad case。图中备库 B 下的虚线框，分别表示 relaylog 和 binlog 中的事务。可以看到，图 5 中从状态 1 到状态 4，一直处于延迟一个事务的状态。

备库 B 一直到状态 4 都和主库 A 存在延迟，如果用上面必须等到无延迟才能查询的方案，select 语句直到状态 4 都不能被执行。

但是，其实客户端是在发完 trx1 更新后发起的 select 语句，我们只需要确保 trx1 已经执行完成就可以执行 select 语句了。也就是说，如果在状态 3 执行查询请求，得到的就是预期结果了。

semi-sync 配合判断主备无延迟的方案，存在两个问题：

一主多从的时候，在某些从库执行查询请求会存在过期读的现象；
在持续延迟的情况下，可能出现过度等待的问题。

2.5 等主库位点方案

sql 复制代码

select master_pos_wait(file, pos[, timeout]);

这条命令的逻辑如下：

它是在从库执行的；
参数 file 和 pos 指的是主库上的文件名和位置；
timeout 可选，设置为正整数 N 表示这个函数最多等待 N 秒。

这个命令正常返回的结果是一个正整数 M，表示从命令开始执行，到应用完 file 和 pos 表示的 binlog 位置，执行了多少事务。

除了正常返回一个正整数 M 外，这条命令还会返回一些其他结果，包括：

如果执行期间，备库同步线程发生异常，则返回 NULL；
如果等待超过 N 秒，就返回 -1；
如果刚开始执行的时候，就发现已经执行过这个位置了，则返回 0。

对于图 5 中先执行 trx1，再执行一个查询请求的逻辑，要保证能够查到正确的数据，我们可以使用这个逻辑：

trx1 事务更新完成后，马上执行 show master status 得到当前主库执行到的 File 和 Position；
选定一个从库执行查询语句；
在从库上执行 select master_pos_wait(File, Position, 1)；
如果返回值是 >=0 的正整数，则在这个从库执行查询语句；
否则，到主库执行查询语句。

图 6 master_pos_wait 方案

假设，这条 select 查询最多在从库上等待 1 秒。

那么，如果 1 秒内 master_pos_wait 返回一个大于等于 0 的整数，就确保了从库上执行的这个查询结果一定包含了 trx1 的数据。

步骤 5 到主库执行查询语句，是这类方案常用的退化机制。因为从库的延迟时间不可控，不能无限等待，所以如果等待超时，就应该放弃，然后到主库去查。

2.6 GTID 方案

如果数据库开启了 GTID 模式，对应的也有等待 GTID 的方案。

MySQL 中同样提供了一个类似的命令：

sql 复制代码

 select wait_for_executed_gtid_set(gtid_set, 1);

这条命令的逻辑是：

等待，直到这个库执行的事务中包含传入的 gtid_set，返回 0；
超时返回 1。

在前面等位点的方案中，执行完事务后，还要主动去主库执行 show master status。

而 MySQL 5.7.6 版本开始，允许在执行完更新类事务后，把这个事务的 GTID 返回给客户端，这样等 GTID 的方案就可以减少一次查询。

这时，等 GTID 的执行流程就变成了：

trx1 事务更新完成后，从返回包直接获取这个事务的 GTID，记为 gtid1；
选定一个从库执行查询语句；
在从库上执行 select wait_for_executed_gtid_set(gtid1, 1)；
如果返回值是 0，则在这个从库执行查询语句；
否则，到主库执行查询语句

跟等主库位点的方案一样，等待超时后是否直接到主库查询，需要业务开发同学来做限流考虑。

图 7 wait_for_executed_gtid_set 方案

在上面的第一步中，trx1 事务更新完成后，从返回包直接获取这个事务的 GTID。只需要将参数 session_track_gtids 设置为 OWN_GTID，然后通过 API 接口 mysql_session_track_get_first 从返回包解析出 GTID 的值即可。

思考

假设你的系统采用了文中介绍的最后一个方案，也就是等 GTID 的方案，现在要对主库的一张大表做 DDL，可能会出现什么情况呢？为了避免这种情况，你会怎么做呢？

假设，这条语句在主库上要执行 10 分钟，提交后传到备库就要 10 分钟（典型的大事务）。那么，在主库 DDL 之后再提交的事务的 GTID，去备库查的时候，就会等 10 分钟才出现。这样，这个读写分离机制在这 10 分钟之内都会超时，然后走主库。

这种预期内的操作，应该在业务低峰期的时候，确保主库能够支持所有业务查询，然后把读请求都切到主库，再在主库上做 DDL。等备库延迟追上以后，再把读请求切回备库。

3. 如何判断数据库是否出问题了

在一主一备的双 M 架构里，主备切换只需要把客户端流量切到备库；

而在一主多从架构里，主备切换除了要把客户端流量切到备库外，还需要把从库接到新主库上。

主备切换有两种场景，一种是主动切换，一种是被动切换。而其中被动切换，往往是因为主库出问题了，由 HA 系统发起的。怎么判断一个主库出问题了？

3.1 select 1 判断

select 1 成功返回，只能说明这个库的进程还在，并不能说明主库没问题。

来看一下这个场景。

sql 复制代码

set global innodb_thread_concurrency=3;

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

 insert into t values(1,1)

图 1 查询 blocked

设置 innodb_thread_concurrency 参数的目的是，控制 InnoDB 的并发线程上限。

一旦并发线程数达到这个值，InnoDB 在接收到新请求的时候，就会进入等待状态，直到有线程退出。

把 innodb_thread_concurrency 设置成 3，表示 InnoDB 只允许 3 个线程并行执行。而在我们的例子中，前三个 session 中的 sleep(100)，使得这三个语句都处于"执行"状态，以此来模拟大查询。

上图可以看到， session D 里面，select 1 是能执行成功的，但是查询表 t 的语句会被堵住。也就是说，如果这时候用 select 1 来检测实例是否正常的话，是检测不出问题的。

在 InnoDB 中，innodb_thread_concurrency 这个参数的默认值是 0，表示不限制并发线程数量。但是，不限制并发线程数肯定是不行的。因为，一个机器的 CPU 核数有限，线程全冲进来，上下文切换的成本就会太高。通常情况下，建议把 innodb_thread_concurrency 设置为 64~128 之间的值。

并发连接和并发查询

show processlist 的结果里，看到的几千个连接，指的就是并发连接。并发连接数达到几千个影响并不大，就是多占一些内存而已。
而"当前正在执行"的语句，才是所说的并发查询。并发查询太高占用CPU 资源越多。

**在线程进入锁等待以后，并发线程的计数会减一，**也就是说等行锁（也包括间隙锁）的线程是不算在 innodb_thread_concurrency 里面的

MySQL 这样设计是非常有意义的。因为，进入锁等待的线程已经不吃 CPU 了；更重要的是，必须这么设计，才能避免整个系统锁死。

假设处于锁等待的线程也占并发线程的计数，你可以设想一下这个场景：

线程 1 执行 begin; update t set c=c+1 where id=1, 启动了事务 trx1，然后保持这个状态。这时候，线程处于空闲状态，不算在并发线程里面。
线程 2 到线程 129 都执行 update t set c=c+1 where id=1; 由于等行锁，进入等待状态。这样就有 128 个线程处于等待状态；
如果处于锁等待状态的线程计数不减一，InnoDB 就会认为线程数用满了，会阻止其他语句进入引擎执行，这样线程 1 不能提交事务。而另外的 128 个线程又处于锁等待状态，整个系统就堵住了。

图 2 显示的就是这个状态。

这时候 InnoDB 不能响应任何请求，整个系统被锁死。而且，由于所有线程都处于等待状态，此时占用的 CPU 却是 0，这显然是不合理的。所以说 InnoDB 在设计时，遇到进程进入锁等待的情况时，将并发线程的计数减 1 的设计，是合理而且是必要的。

3.2 查表判断

为了能够检测 InnoDB 并发线程数过多导致的系统不可用情况，我们需要找一个访问 InnoDB 的场景。

一般的做法是，在系统库（mysql 库）里创建一个表，比如命名为 health_check，里面只放一行数据，然后定期执行：

sql 复制代码

mysql> select * from mysql.health_check;

使用这个方法，可以检测出由于并发线程过多导致的数据库不可用的情况。

问题：空间满了以后，这种方法又会变得不好使。

更新事务要写 binlog，而一旦 binlog 所在磁盘的空间占用率达到 100%，那么所有的更新语句和事务提交的 commit 语句就都会被堵住。但是，系统这时候还是可以正常读数据的。

3.3 更新判断

既然要更新，就要放个有意义的字段，常见做法是放一个 timestamp 字段，用来表示最后一次执行检测的时间。

sql 复制代码

mysql> update mysql.health_check set t_modified=now();

节点可用性的检测都应该包含主库和备库。如果用更新来检测主库的话，那么备库也要进行更新检测。

但，备库的检测也是要写 binlog 的。一般会把数据库 A 和 B 的主备关系设计为双 M 结构，所以在备库 B 上执行的检测命令，也要发回给主库 A。

如果主库 A 和备库 B 都用相同的更新命令，就可能出现行冲突，也就是可能会导致主备同步停止。所以， mysql.health_check 这个表不能只有一行数据。

为了让主备之间的更新不产生冲突，我们可以在 mysql.health_check 表上存入多行数据，并用 A、B 的 server_id 做主键。

sql 复制代码

mysql> CREATE TABLE `health_check` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `t_modified` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

/* 检测命令 */
insert into mysql.health_check(id, t_modified) values (@@server_id, now()) on duplicate key update t_modified=now();

由于 MySQL 规定了主库和备库的 server_id 必须不同（否则创建主备关系的时候就会报错），这样就可以保证主、备库各自的检测命令不会发生冲突。

更新判断是一个相对比较常用的方案了，不过依然存在一些问题---"判定慢"。

这里涉及到的是服务器 IO 资源分配的问题。

首先，所有的检测逻辑都需要一个超时时间 N。执行一条 update 语句，超过 N 秒后还不返回，就认为系统不可用。

可以设想一个日志盘的 IO 利用率已经是 100% 的场景。这时候，整个系统响应非常慢，已经需要做主备切换了。IO 利用率 100% 表示系统的 IO 是在工作的，每个请求都有机会获得 IO 资源，执行自己的任务。而我们的检测使用的 update 命令，需要的资源很少，所以可能在拿到 IO 资源的时候就可以提交成功，并且在超时时间 N 秒未到达之前就返回给了检测系统。检测系统一看，update 命令没有超时，于是就得到了"系统正常"的结论。

之所以会出现这个现象，根本原因是我们上面说的所有方法，都是基于外部检测的。外部检测天然有一个问题，就是随机性。

3.4 内部统计

针对磁盘利用率这个问题，如果 MySQL 可以告诉我们，内部每一次 IO 请求的时间，那判断数据库是否出问题的方法就可靠得多了。

MySQL 5.6 版本以后提供的 performance_schema 库，就在 file_summary_by_event_name 表里统计了每次 IO 请求的时间。

ile_summary_by_event_name 表里有很多行数据，先来看看 event_name='wait/io/file/innodb/innodb_log_file'这一行。

图 3 performance_schema.file_summary_by_event_name 的一行

图中这一行表示统计的是 redo log 的写入时间，第一列 EVENT_NAME 表示统计的类型。

接下来的三组数据，显示的是 redo log 操作的时间统计。

第一组五列，是所有 IO 类型的统计。其中，COUNT_STAR 是所有 IO 的总次数，接下来四列是具体的统计项，单位是皮秒；前缀 SUM、MIN、AVG、MAX，顾名思义指的就是总和、最小值、平均值和最大值。

第二组六列，是读操作的统计。最后一列 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ 统计的是，总共从 redo log 里读了多少个字节。

第三组六列，统计的是写操作。

最后的第四组数据，是对其他类型数据的统计。在 redo log 里，可以认为它们就是对 fsync 的统计。

在 performance_schema 库的 file_summary_by_event_name 表里，binlog 对应的是 event_name = "wait/io/file/sql/binlog"这一行。各个字段的统计逻辑，与 redo log 的各个字段完全相同。

每一次操作数据库，performance_schema 都需要额外地统计这些信息，所以打开这个统计功能是有性能损耗的。打开所有的 performance_schema 项，性能大概会下降 10% 左右。

可以通过下面的方法打开或者关闭某个具体项的统计。

如果要打开 redo log 的时间监控，可以执行这个语句：

sql 复制代码

mysql> update setup_instruments set ENABLED='YES', Timed='YES' where name like '%wait/io/file/innodb/innodb_log_file%';

假设，现在已经开启了 redo log 和 binlog 这两个统计信息，那要怎么把这个信息用在实例状态诊断上呢？

可以通过 MAX_TIMER 的值来判断数据库是否出问题了。比如，你可以设定阈值，单次 IO 请求时间超过 200 毫秒属于异常，然后使用类似下面这条语句作为检测逻辑。
mysql> select event_name,MAX_TIMER_WAIT FROM performance_schema.file_summary_by_event_name where event_name in ('wait/io/file/innodb/innodb_log_file','wait/io/file/sql/binlog') and MAX_TIMER_WAIT>200*1000000000;
发现异常后，取到你需要的信息，再通过下面这条语句：
mysql> truncate table performance_schema.file_summary_by_event_name;

把之前的统计信息清空。这样如果后面的监控中，再次出现这个异常，就可以加入监控累积值了。

思考

业务系统一般也有高可用的需求，在你开发和维护过的服务中，你是怎么判断服务有没有出问题的呢？

服务状态和服务质量的监控。其中，服务状态的监控，一般都可以用外部系统来实现；而服务的质量的监控，就要通过接口的响应时间来统计

服务中使用了 healthCheck 来检测

按照监控的对象，将监控分成了基础监控、服务监控和业务监控，并分享了每种监控需要关注的对象。

来自林晓斌《MySQK实战45讲》