MySQL日志篇

6.日志

执行一条 update 语句，期间发生了什么？ UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1;

更新语句的流程会涉及到 undo log （回滚日志）、redo log （重做日志） 、binlog（归档日志）这三种日志：

• undo log（回滚日志）：是 Innodb 存储引擎层生成的日志，实现了事务中的原子性，主要用于事务回滚和 MVCC。

• redo log（重做日志）：是 Innodb 存储引擎层生成的日志，实现了事务中的持久性，主要用于掉电等故障恢复；

• binlog （归档日志）：是 Server 层生成的日志，主要用于数据备份和主从复制；

Undo log

一个事务在执行过程中，在还没有提交事务之前，如果 MySQL 发生了崩溃，要怎么回滚到事务之前的数据呢？

undo log 是一种用于撤销回退的日志。每当 InnoDB 引擎对一条记录进行操作（修改、删除、新增）时，在事务没提交之前，MySQL 会先记录更新前的数据到 undo log 日志文件 里面，当事务回滚时，可以利用 undo log 来进行回滚。它保证了事务的 ACID 特性 中的原子性（Atomicity）。

针对 delete 操作和 update 操作会有一些特殊的处理：

• delete 操作实际上不会立即直接删除，而是将 delete 对象打上 delete flag，标记为删除，最终的删除操作是 purge 线程完成的。

• update 分为两种情况：update 的列是否是主键列。

  • 如果不是主键列，在 undo log 中直接反向记录是如何 update 的。即 update 是直接进行的。

  • 如果是主键列，update 分两部执行：先删除该行，再插入一行目标行。

一条记录的每一次更新操作产生的 undo log 格式都有一个 roll_pointer 指针和一个 trx_id 事务 id：

• 通过 trx_id 可以知道该记录是被哪个事务修改的；

• 通过 roll_pointer 指针可以将这些 undo log 串成一个链表，这个链表就被称为版本链；

undo log 两大作用：

• **实现事务回滚，保障事务的原子性。**事务处理过程中，如果出现了错误或者用户执 行了 ROLLBACK 语句，MySQL 可以利用 undo log 中的历史数据将数据恢复到事务开始之前的状态。

• **实现 MVCC（多版本并发控制）关键因素之一。**MVCC 是通过 ReadView + undo log 实现的。undo log 为每条记录保存多份历史数据，MySQL 在执行快照读（普通 select 语句）的时候，会根据事务的 Read View 里的信息，顺着 undo log 的版本链找到满足其可见性的记录。

Redo log

Buffer Pool 是提高了读写效率没错，但是问题来了，Buffer Pool 是基于内存的，而内存总是不可靠，万一断电重启，还没来得及落盘的脏页数据就会丢失。

为了防止断电导致数据丢失的问题，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先更新内存（同时标记为脏页） ，然后将本次对这个页的修改以 redo log 的形式记录下来，这个时候更新就算完成了。

后续，InnoDB 引擎会在适当的时候，由后台线程将缓存在 Buffer Pool 的脏页刷新到磁盘里，这就是 WAL （Write-Ahead Logging）技术。

WAL 技术指的是， MySQL 的写操作并不是立刻写到磁盘上，而是先写日志，然后在合适的时间再写到磁盘上。

redo log 是物理日志 ，记录了某个数据页做了什么修改，比如对 XXX 表空间中的 YYY 数据页 ZZZ 偏移量的地方做了 AAA 更新，每当执行一个事务就会产生这样的一条或者多条物理日志。

在事务提交时，只要先将 redo log 持久化到磁盘即可，可以不需要等到将缓存在 Buffer Pool 里的脏页数据持久化到磁盘。

当系统崩溃时，虽然脏页数据没有持久化，但是 redo log 已经持久化，接着 MySQL 重启后，可以根据 redo log 的内容，将所有数据恢复到最新的状态。

undo log 和 redo log 的区别在于：

• redo log 记录了此次事务「修改后」的数据状态，记录的是更新之后的值，主要用于事务崩溃恢复，保证事务的持久性。

• undo log 记录了此次事务「修改前」的数据状态，记录的是更新之前的值，主要用于事务回滚，保证事务的原子性。

事务提交之前发生了崩溃（这里的崩溃不是宕机崩溃，而是事务执行错误，mysql 还是正常运行的。如果是宕机崩溃的话，其实就不需要通过 undo log 回滚了，因为事务没有提交，事务的数据并不会持久化，还是在内存中，宕机崩溃了数据就丢失了，反正事务都没有提交成功，所以数据本身就无意义的，丢失了就丢失了），重启后会通过 undo log 回滚事务。

事务提交之后发生了崩溃（这里的崩溃是宕机崩溃），重启后会通过 redo log 恢复事务。

有了 redo log，再通过 WAL 技术，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前已提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe（崩溃恢复）。可以看出来， redo log 保证了事务四大特性中的持久性。

redo log 要写到磁盘，数据也要写磁盘，为什么要多此一举？

写入 redo log 的方式使用了追加操作 ， 所以磁盘操作是顺序写 ，而写入数据需要先找到写入位置，然后才写到磁盘，所以磁盘操作是随机写。

磁盘的「顺序写 」比「随机写」 高效的多，因此redo log 写入磁盘的开销更小。

针对「顺序写」为什么比「随机写」更快这个问题，可以比喻为你有一个本子，按照顺序一页一页写肯定比写一个字都要找到对应页写快得多。

可以说这是 WAL 技术的另外一个优点：MySQL 的写操作从磁盘的「随机写」变成了「顺序写」，提升语句的执行性能。这是因为 MySQL 的写操作并不是立刻更新到磁盘上，而是先记录在日志上，然后在合适的时间再更新到磁盘上 。

至此， 针对为什么需要 redo log 这个问题我们有两个答案：

• 实现事务的持久性，让 MySQL 有 crash-safe 的能力，能够保证 MySQL 在任何时间段突然崩溃，重启后之前已提交的记录都不会丢失；

• 将写操作从「随机写」变成了「顺序写」，提升 MySQL 写入磁盘的性能。

产生的 redo log 是直接写入磁盘的吗？

实际上， 执行一个事务的过程中，产生的 redo log 也不是直接写入磁盘的，因为这样会产生大量的 I/O 操作，而且磁盘的运行速度远慢于内存。

所以，redo log 也有自己的缓存------ redo log buffer，每当产生一条 redo log 时，会先写入到 redo log buffer

redo log buffer 默认大小 16 MB，可以通过 innodb_log_Buffer_size 参数动态的调整大小，增大它的大小可以让 MySQL 处理「大事务」是不必写入磁盘，进而提升写 IO 性能。

Redo log buffer 何时刷盘：

• MySQL 正常关闭时；

• 当 redo log buffer 中记录的写入量大于 redo log buffer 内存空间的一半时，会触发落盘；

• InnoDB 的后台线程每隔 1 秒，将 redo log buffer 持久化到磁盘。

• 每次事务提交时都将缓存在 redo log buffer 里的 redo log 直接持久化到磁盘（这个策略可由 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制）。

innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制不同刷盘策略：

• 当设置该参数为 0 时，表示每次事务提交时 ，还是将 redo log 留在 redo log buffer 中 ，该模式下在事务提交时不会主动触发写入磁盘的操作。

• 当设置该参数为 1 时，表示每次事务提交时，都将缓存在 redo log buffer 里的 redo log 直接持久化到磁盘，这样可以保证 MySQL 异常重启之后数据不会丢失。

• 当设置该参数为 2 时，表示每次事务提交时，都只是缓存在 redo log buffer 里的 redo log 写到 redo log 文件 ，注意写入到「 redo log 文件」并不意味着写入到了磁盘 ，因为操作系统的文件系统中有个 Page Cache ，Page Cache 是专门用来缓存文件数据的，所以写入「 redo log 文件」意味着写入到了操作系统的文件缓存。

InnoDB 的后台线程每隔 1 秒的刷盘策略根据 参数值不同也有不同的实现：

• 针对参数 0 ： 会把缓存在 redo log buffer 中的 redo log ，通过调用 write() 写到操作系统的 Page Cache，然后调用 fsync() 持久化到磁盘。所以参数为 0 的策略，MySQL 进程的崩溃会导致上一秒钟所有事务数据的丢失；

• **针对参数 2 ：**调用 fsync，将缓存在操作系统中 Page Cache 里的 redo log 持久化到磁盘。所以参数为 2 的策略，较取值为 0 情况下更安全，因为 MySQL 进程的崩溃并不会丢失数据，只有在操作系统崩溃或者系统断电的情况下，上一秒钟所有事务数据才可能丢失。

三个参数的应用场景：

这三个参数的数据安全性和写入性能的比较如下：

• 数据安全性：参数 1 > 参数 2 > 参数 0

• 写入性能：参数 0 > 参数 2> 参数 1

所以，数据安全性和写入性能是熊掌不可得兼的，要不追求数据安全性，牺牲性能；要不追求性能，牺牲数据安全性。

• 在一些对数据安全性要求比较高的场景中，显然 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数需要设置为 1。

• 在一些可以容忍数据库崩溃时丢失 1s 数据的场景中，我们可以将该值设置为 0，这样可以明显地减少日志同步到磁盘的 I/O 操作。

• 安全性和性能折中的方案就是参数 2，虽然参数 2 没有参数 0 的性能高，但是数据安全性方面比参数 0 强，因为参数 2 只要操作系统不宕机，即使数据库崩溃了，也不会丢失数据，同时性能方便比参数 1 高。

Redo log 写满了怎么办？

默认 InnoDB 有两个 redo log（物理日志）以循环写的方式工作，1 写完写 2，2 写完从 1 再开始，刷新到磁盘后 redo log 会被擦除重新开始。

如果 write pos（继续写的位置） 追上了 checkpoint（需要写入磁盘的位置），就意味着 redo log 文件满了，这时 MySQL 不能再执行新的更新操作 ，也就是说 MySQL 会被阻塞（因此所以针对并发量大的系统，适当设置 redo log 的文件大小非常重要 ），此时会停下来将 Buffer Pool 中的脏页刷新到磁盘中 ，然后标记 redo log 哪些记录可以被擦除，接着对旧的 redo log 记录进行擦除 ，等擦除完旧记录腾出了空间，checkpoint 就会往后移动 （图中顺时针），然后 MySQL 恢复正常运行，继续执行新的更新操作。

Binlog

undo log 和 redo log 这两个日志都是 Innodb 存储引擎生成的。

MySQL 在完成一条更新操作后，Server 层还会生成一条 binlog ，等之后事务提交的时候（两阶段），会将该事务执行过程中产生的所有 binlog 统一写 入 binlog 文件。

binlog 文件是记录了所有数据库表结构变更和表数据修改的日志，不会记录查询类的操作，比如 SELECT 和 SHOW 操作。

binlog 什么时候刷盘？

事务执行过程中，先把日志写到binlog cache（Server 层的 cache），事务提交的时候，再把 binlog cache 写到 binlog 文件中。

一个事务的 binlog 是不能被拆开的，因此无论这个事务有多大（比如有很多条语句），也要保证一次性写入。这是因为有一个线程只能同时有一个事务在执行的设定，所以每当执行一个 begin/start transaction 的时候，就会默认提交上一个事务，这样如果一个事务的 binlog 被拆开的时候，在备库执行就会被当做多个事务分段自行，这样破坏了原子性，是有问题的。

MySQL 给每个线程分配了一片内存用于缓冲 binlog ，该内存叫 binlog cache，参数 binlog_cache_size 用于控制单个线程内 binlog cache 所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小，就要暂存到磁盘。

在事务提交的时候 ，执行器把 binlog cache 里的完整事务写入到 binlog 文件中，并清空 binlog cache。

虽然每个线程有自己 binlog cache，但是最终都写到同一个 binlog 文件：

• write， 指的就是指把日志写入到 binlog 文件，但是并没有把数据持久化到磁盘，因为数据还缓存在文件系统的 page cache 里，write 的写入速度还是比较快的，因为不涉及磁盘 I/O。

• **fsync，**才是将数据持久化到磁盘的操作，这里就会涉及磁盘 I/O，所以频繁的 fsync 会导致磁盘的 I/O 升高。

MySQL 提供一个 sync_binlog 参数来控制数据库的 binlog 刷到磁盘上的频率：

• sync_binlog = 0 的时候，表示每次提交事务都只 write，不 fsync，后续交由操作系统决定何时将数据持久化到磁盘；

• sync_binlog = 1 的时候，表示每次提交事务都会 write，然后马上执行 fsync；

• sync_binlog =N（N>1） 的时候，表示每次提交事务都 write，但累积 N 个事务后才 fsync。

在 MySQL 中系统默认的设置是 sync_binlog = 0，也就是不做任何强制性的磁盘刷新指令，这时候的性能是最好的，但是风险也是最大的。因为一旦主机发生异常重启，还没持久化到磁盘的数据就会丢失。

而当 sync_binlog 设置为 1 的时候，是最安全但是性能损耗最大的设置。因为当设置为 1 的时候，即使主机发生异常重启，最多丢失一个事务的 binlog，而已经持久化到磁盘的数据就不会有影响，不过就是对写入性能影响太大。

如果能容少量事务的 binlog 日志丢失的风险，为了提高写入的性能，一般会 sync_binlog 设置为 100～1000 中的某个数值。

redo log 和 binlog 有什么区别？

1. 适用对象不同：

• binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的日志，所有存储引擎都可以使用；

• redo log 是 Innodb 存储引擎实现的日志；

• 文件格式不同：

• binlog 有 3 种格式类型，分别是 STATEMENT（默认格式）、ROW、 MIXED，区别如下：

  • STATEMENT： 每一条修改数据的 SQL 都会被记录到 binlog 中（相当于记录了逻辑操作 ，所以针对这种格式， binlog 可以称为逻辑日志），主从复制中 slave 端再根据 SQL 语句重现。但 STATEMENT 有动态函数的问题，比如你用了 uuid 或者 now 这些函数 ，你在主库上执行的结果并不是你在从库执行的结果 ，这种随时在变的函数会导致复制的数据不一致；

  • ROW：记录行数据最终被修改成什么样了 （这种格式的日志，就不能称为逻辑日志了），不会出现 STATEMENT 下动态函数的问题。但 ROW 的缺点是每行数据的变化结果都会被记录，比如执行批量 update 语句，更新多少行数据就会产生多少条记录，使 binlog 文件过大，而在 STATEMENT 格式下只会记录一个 update 语句而已；

  • MIXED： 包含了 STATEMENT 和 ROW 模式，它会根据不同的情况自动使用 ROW 模式和 STATEMENT 模式；

• redo log 是物理日志，记录的是在某个数据页做了什么修改，比如对 XXX 表空间中的 YYY 数据页 ZZZ 偏移量的地方做了 AAA 更新；

• 写入方式不同：

• binlog 是追加写，写满一个文件，就创建一个新的文件继续写，不会覆盖以前的日志，保存的是全量的日志。

• redo log 是循环写，日志空间大小是固定，全部写满就从头开始，保存未被刷入磁盘的脏页日志。

• 用途不同：

• binlog 用于备份恢复、主从复制；

• redo log 用于掉电等故障恢复。

如果不小心整个数据库的数据被删除了，能使用 redo log 文件恢复数据吗？ - 不能

redo log 文件是循环写，是会边写边擦除日志的，只记录未被刷入磁盘的数据的物理日志，已经刷入磁盘的数据都会从 redo log 文件里擦除。

binlog 文件保存的是全量的日志，也就是保存了所有数据变更的情况，理论上只要记录在 binlog 上的数据，都可以恢复，所以如果不小心整个数据库的数据被删除了，得用 binlog 文件恢复数据。

重新看一条 SQL 的执行流程：

当优化器分析出成本最小的执行计划后，执行器就按照执行计划开始进行更新操作。

具体更新一条记录 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 的流程如下：

1. 执行器负责具体执行，会调用存储引擎的接口，通过主键索引树搜索获取 id = 1 这一行记录：

   • 如果 id=1 这一行所在的数据页本来就在 buffer pool 中，就直接返回给执行器更新；

   • 如果记录不在 buffer pool，将数据页从磁盘读入到 buffer pool，返回记录给执行器。

2. 执行器得到聚簇索引记录后，会看一下更新前的记录和更新后的记录是否一样：

   • 如果一样的话就不进行后续更新流程；

   • 如果不一样的话就把更新前的记录和更新后的记录都当作参数传给 InnoDB 层，让 InnoDB 真正的执行更新记录的操作；

3. 开启事务， InnoDB 在更新记录前，首先要记录相应的 undo log，因为这是更新操作，需要把被更新的列的旧值记下来，也就是要生成一条 undo log，undo log 会写入 Buffer Pool 中的 Undo 页面，不过在内存修改该 Undo 页面后，需要记录对应的 redo log。

4. InnoDB 层开始更新记录，会先更新内存（同时标记为脏页），然后将记录写到 redo log 里面，这个时候更新就算完成了。为了减少磁盘 I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。这就是 WAL 技术，MySQL 的写操作并不是立刻写到磁盘上，而是先写 redo 日志，然后在合适的时间再将修改的行数据写到磁盘上。

5. 至此，一条记录更新完了。

6. 在一条更新语句执行完成后，然后开始记录该语句对应的 binlog，此时记录的 binlog 会被保存到 binlog cache，并没有刷新到硬盘上的 binlog 文件，在事务提交时才会统一将该事务运行过程中的所有 binlog 刷新到硬盘。

7. 事务提交，剩下的就是「两阶段提交」的事情了。

两阶段提交

务提交后，redo log 和 binlog 都要持久化到磁盘，但是这两个是独立的逻辑，可能出现半成功的状态，这样就造成两份日志之间的逻辑不一致。

举个例子，假设 id = 1 这行数据的字段 name 的值原本是 'jay'，然后执行 UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 如果在持久化 redo log 和 binlog 两个日志的过程中，出现了半成功状态，那么就有两种情况：

• 如果在将 redo log 刷入到磁盘之后， MySQL 突然宕机了，而 binlog 还没有来得及写入。MySQL 重启后，通过 redo log 能将 Buffer Pool 中 id = 1 这行数据的 name 字段恢复到新值 xiaolin，但是 binlog 里面没有记录这条更新语句，在主从架构中，binlog 会被复制到从库，由于 binlog 丢失了这条更新语句，从库的这一行 name 字段是旧值 jay，与主库的值不一致性；

• 如果在将 binlog 刷入到磁盘之后， MySQL 突然宕机了，而 redo log 还没有来得及写入。由于 redo log 还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以 id = 1 这行数据的 name 字段还是旧值 jay，而 binlog 里面记录了这条更新语句，在主从架构中，binlog 会被复制到从库，从库执行了这条更新语句，那么这一行 name 字段是新值 xiaolin，与主库的值不一致性；

可以看到，在持久化 redo log 和 binlog 这两份日志的时候，如果出现半成功的状态 ，就会造成主从环境的数据不一致性 。这是因为redo log 影响主库的数据，binlog 影响从库的数据 ，所以 redo log 和 binlog 必须保持一致才能保证主从数据一致。

两阶段过程

在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，开启 binlog 的情况下，MySQL 会同时维护 binlog 日志与 InnoDB 的 redo log，为了保证这两个日志的一致性，MySQL 使用了内部 XA 事务，内部 XA 事务由 binlog 作为协调者，存储引擎是参与者。

当客户端执行 commit 语句或者在自动提交的情况下，MySQL 内部开启一个 XA 事务，分两阶段来完成 XA 事务的提交，如下图：

事务的提交过程有两个阶段，就是将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，中间再穿插写入 binlog，具体如下：

• prepare 阶段：将 XID（内部 XA 事务的 ID） 写入到 redo log，同时将 redo log 对应的事务状态设置为 prepare，然后将 redo log 持久化到磁盘（innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 的作用）；

• commit 阶段：把 XID 写入到 binlog，然后将 binlog 持久化到磁盘（sync_binlog = 1 的作用），接着调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit，此时该状态并不需要持久化到磁盘，只需要 write 到文件系统的 page cache 中就够了，因为只要 binlog 写磁盘成功，就算 redo log 的状态还是 prepare 也没有关系，一样会被认为事务已经执行成功；

两阶段提交的问题

两阶段提交虽然保证了两个日志文件的数据一致性，但是性能很差，主要有两个方面的影响：

• 磁盘 I/O 次数高： 对于"双 1"配置，每个事务提交都会进行两次 fsync（刷盘），一次是 redo log 刷盘，另一次是 binlog 刷盘。

  binlog 和 redo log 在内存中都对应的缓存空间，binlog 会缓存在 binlog cache，redo log 会缓存在 redo log buffer，它们持久化到磁盘的时机分别由下面这两个参数控制。一般我们为了避免日志丢失的风险，会将这两个参数设置为 1：

  • 当 sync_binlog = 1 的时候，表示每次提交事务都会将 binlog cache 里的 binlog 直接持久到磁盘；

  • 当 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 时，表示每次事务提交时，都将缓存在 redo log buffer 里的 redo log 直接持久化到磁盘；

  可以看到，如果 sync_binlog 和 当 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置为 1，那么在每个事务提交过程中， 都会至少调用 2 次刷盘操作，一次是 redo log 刷盘，一次是 binlog 落盘，所以这会成为性能瓶颈。

• **锁竞争激烈：**两阶段提交虽然能够保证「单事务」两个日志的内容一致，但在「多事务」的情况下，却不能保证两者的提交顺序一致，因此，在两阶段提交的流程基础上，还需要加一个锁来保证提交的原子性，从而保证多事务的情况下，两个日志的提交顺序一致。

  MySQL 引入了 binlog 组提交（group commit）机制，当有多个事务提交的时候，会将多个 binlog 刷盘操作合并成一个，从而减少磁盘 I/O 的次数，如果说 10 个事务依次排队刷盘的时间成本是 10，那么将这 10 个事务一次性一起刷盘的时间成本则近似于 1。

  引入了组提交机制后，prepare 阶段不变，只针对 commit 阶段，将 commit 阶段拆分为三个过程：

  • flush 阶段：多个事务按进入的顺序将 binlog 从 cache 写入文件（不刷盘）；

  • sync 阶段：对 binlog 文件做 fsync 操作（多个事务的 binlog 合并一次刷盘）；

  • commit 阶段：各个事务按顺序做 InnoDB commit 操作；

  上面的每个阶段都有一个队列，每个阶段有锁进行保护，因此保证了事务写入的顺序，第一个进入队列的事务会成为 leader，leader 领导所在队列的所有事务，全权负责整队的操作，完成后通知队内其他事务操作结束。

  对每个阶段引入了队列后，锁就只针对每个队列进行保护，不再锁住提交事务的整个过程，可以看的出来，锁粒度减小了，这样就使得多个阶段可以并发执行，从而提升效率。

一句话总结：非双 1 配置下，只要 redo 和 binlog 的刷盘时机不同步，崩溃时就可能出现"一个有一个没有"的情况，导致主从不一致。双 1 是唯一能保证每次事务都强一致性的配置。

主从复制

MySQL 的主从复制依赖于 binlog ，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上。复制的过程就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上。

这个过程一般是异步的，也就是主库上执行事务操作的线程不会等待复制 binlog 的线程同步完成。

1. **写入：**MySQL 主库在收到客户端提交事务的请求之后，会先写入 binlog，再提交事务，更新存储引擎中的数据，事务提交完成后，返回给客户端"操作成功"的响应。

2. **同步：**从库会创建一个专门的 I/O 线程，连接主库的 log dump 线程，来接收主库的 binlog 日志，再把 binlog 信息写入 relay log 的中继日志里，再返回给主库"复制成功"的响应。

3. 回放： 从库会创建一个用于回放 binlog 的线程，去读 relay log中继日志，然后回放 binlog 更新存储引擎中的数据，最终实现主从的数据一致性。

库数量增加，从库连接上来的 I/O 线程也比较多，主库也要创建同样多的 log dump 线程来处理复制的请求，对主库资源消耗比较高，同时还受限于主库的网络带宽。

主从复制模型：

• 同步复制：MySQL 主库提交事务的线程要等待所有从库的复制成功响应，才返回客户端结果。这种方式在实际项目中，基本上没法用，原因有两个：一是性能很差，因为要复制到所有节点才返回响应；二是可用性也很差，主库和所有从库任何一个数据库出问题，都会影响业务。

• 异步复制（默认模型）：MySQL 主库提交事务的线程并不会等待 binlog 同步到各从库，就返回客户端结果。这种模式一旦主库宕机，数据就会发生丢失。

• 半同步复制： MySQL 5.7 版本之后增加的一种复制方式，介于两者之间，事务线程不用等待所有的从库复制成功响应，只要一部分复制成功响应回来就行，比如一主二从的集群，只要数据成功复制到任意一个从库上，主库的事务线程就可以返回给客户端。这种半同步复制的方式，兼顾了异步复制和同步复制的优点，即使出现主库宕机，至少还有一个从库有最新的数据，不存在数据丢失的风险。