发布于 由admin

MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Asynchronous Replication`：其数据一致性风险与业务层面的规避。

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天来聊聊MySQL异步复制（Asynchronous Replication）这玩意儿。别看名字挺唬人，其实就是主库干活，从库慢慢复制，听起来是不是有点像老板和打工人？

今天咱们不光要讲原理，还要深入到数据一致性风险，更要教大家如何在业务层面巧妙避坑。保证大家听完之后，腰不酸了，腿不疼了，代码也写得更香了！

一、啥是异步复制？为啥要用它？

MySQL异步复制，顾名思义，就是主库（Master）执行完事务之后，不会立即通知从库（Slave），而是异步地将变更记录到二进制日志（Binary Log）中，然后从库再慢慢地、自己去拉取这些日志进行重放。

用人话讲，就像你老板交给你一个任务，他自己就去忙别的了，你啥时候做完，啥时候汇报，老板根本不关心。

那为啥要用它呢？主要有以下几个优点：

  • 性能高：主库不用等待从库响应，可以专注于处理业务请求，性能不受从库影响。
  • 扩展性强：可以轻松增加从库数量，实现读写分离，提升系统的整体吞吐量。
  • 容错性好：即使某个从库挂了，也不会影响主库的正常运行，其他从库可以继续提供服务。

二、异步复制的原理：简单粗暴的流程图

为了让大家更直观地理解，我画了一个简单的流程图：

  1. 主库（Master）写入数据：客户端发送写请求到主库。
  2. 主库记录二进制日志（Binary Log）：主库将所有变更操作记录到二进制日志中。
  3. 主库响应客户端：主库完成写入操作后，立即响应客户端。
  4. 从库（Slave）请求二进制日志：从库定期向主库请求二进制日志。
  5. 主库发送二进制日志给从库：主库将二进制日志发送给从库。
  6. 从库重放二进制日志：从库将二进制日志中的操作应用到自己的数据库中。

三、数据一致性风险：老板不在乎你啥时候完成，那就可能出事儿！

异步复制最大的问题，就是数据一致性问题。因为主库和从库之间存在延迟，所以可能会出现以下几种情况：

  • 读到旧数据：客户端在主库写入数据后，立即从从库读取，可能读到的是旧数据。
  • 数据丢失：如果主库在将二进制日志发送给从库之前挂了，那么这部分数据就可能丢失。
  • 数据冲突：如果在主库和从库上同时进行写入操作，可能会导致数据冲突。

这些问题，说白了，都是因为老板（主库）不在乎你（从库）啥时候完成任务，导致信息不同步造成的。

四、代码示例：看看延迟到底有多严重

为了更直观地感受数据延迟，我们来写一段简单的代码。

首先，我们在主库上创建一个表：

CREATE TABLE `test_delay` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

然后，我们在主库上插入一条数据：

INSERT INTO `test_delay` (`name`) VALUES ('test1');

现在，我们在从库上查询这条数据：

SELECT * FROM `test_delay`;

如果你运气不好，可能会发现从库上还没有这条数据。这就是数据延迟！

我们可以通过以下命令来查看主从复制的状态：

SHOW SLAVE STATUSG

重点关注以下几个参数：

  • Seconds_Behind_Master: 表示从库落后主库的时间，单位是秒。这个值越大，说明延迟越严重。
  • Last_IO_Error: 如果有错误，这里会显示错误信息。
  • Last_SQL_Error: 如果有错误，这里会显示错误信息。

通过观察这些参数，我们可以了解主从复制的健康状况。

五、业务层面规避数据一致性风险：打工人的自我修养

既然异步复制存在数据一致性风险，那我们如何在业务层面规避这些风险呢？以下是一些常用的方法：

  1. 读写分离：将写操作全部路由到主库，读操作路由到从库。这样可以避免在从库上读取到旧数据。

    • 适用场景：读多写少的场景，例如电商网站的商品浏览页面。
    • 实现方式：可以使用中间件（例如MyCat、ShardingSphere）或者应用层代码来实现读写分离。
    // 假设使用Spring JDBC
@Autowired
private JdbcTemplate masterJdbcTemplate; // 主库连接
@Autowired
private JdbcTemplate slaveJdbcTemplate;  // 从库连接

public List<Map<String, Object>> getProducts() {
    // 从从库读取数据
    return slaveJdbcTemplate.queryForList("SELECT * FROM products");
}

public void addProduct(Product product) {
    // 向主库写入数据
    masterJdbcTemplate.update("INSERT INTO products (name, price) VALUES (?, ?)", product.getName(), product.getPrice());
}

  2. 强制读主：对于一些对数据一致性要求非常高的场景，可以强制读取主库。

    • 适用场景：例如用户注册、支付等场景。
    • 实现方式：可以在应用层代码中判断，如果需要读取最新数据，则直接连接主库。
    // 假设有一个上下文，可以判断是否需要强制读主
@Autowired
private JdbcTemplate masterJdbcTemplate; // 主库连接
@Autowired
private JdbcTemplate slaveJdbcTemplate;  // 从库连接
@Autowired
private RequestContext requestContext;

public User getUser(Long userId) {
    JdbcTemplate jdbcTemplate = slaveJdbcTemplate; // 默认从从库读
    if (requestContext.isForceReadMaster()) {
        jdbcTemplate = masterJdbcTemplate; // 强制从主库读
    }
    return jdbcTemplate.queryForObject("SELECT * FROM users WHERE id = ?", new Object[]{userId}, new BeanPropertyRowMapper<>(User.class));
}

  3. 延迟监控：定期监控主从复制的延迟情况，如果延迟过高，则发出告警。

    • 适用场景：所有使用异步复制的场景。
    • 实现方式：可以使用监控工具（例如Prometheus、Grafana）或者自定义脚本来监控主从复制状态。
    # 使用MySQL客户端命令行监控
mysql -h <主库IP> -u <用户名> -p'<密码>' -e "SHOW SLAVE STATUSG" | grep "Seconds_Behind_Master"

    然后你可以编写一个脚本定期执行这个命令，并根据Seconds_Behind_Master的值来判断是否需要发出告警。

  4. 半同步复制（Semi-Synchronous Replication）：主库在提交事务之前，必须至少有一个从库接收到二进制日志。

    • 适用场景：对数据一致性要求较高的场景。
    • 原理：半同步复制可以保证数据至少被复制到一台从库上，从而降低数据丢失的风险。
    • 注意：半同步复制会牺牲一定的性能，因为主库需要等待从库的响应。
    -- 安装半同步复制插件（主库和从库都要执行）
INSTALL PLUGIN rpl_semi_sync_master SONAME 'semisync_master.so';
INSTALL PLUGIN rpl_semi_sync_slave SONAME 'semisync_slave.so';

-- 主库配置
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_enabled = ON;
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_timeout = 10; -- 超时时间，单位毫秒

-- 从库配置
SET GLOBAL rpl_semi_sync_slave_enabled = ON;
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_wait_point = AFTER_SYNC; -- 等待点，AFTER_SYNC表示等待日志同步完成后再应用

-- 重启主从复制
STOP SLAVE;
START SLAVE;

  5. GTID（Global Transaction ID）：使用GTID可以简化主从切换和故障恢复。

    • 适用场景：需要频繁进行主从切换或者故障恢复的场景。
    • 原理：GTID为每个事务分配一个唯一的ID，可以确保事务在主从复制过程中不会丢失或者重复执行。
    • 注意：GTID需要MySQL 5.6及以上版本支持。
    -- 启用GTID（主库和从库都要配置）
SET GLOBAL gtid_mode = ON;
SET GLOBAL enforce_gtid_consistency = ON;

-- 修改配置文件my.cnf
# 在[mysqld]部分添加
gtid_mode=ON
enforce_gtid_consistency=ON
log_slave_updates=ON # 从库也要记录二进制日志，以便级联复制

# 重启MySQL

  6. 最终一致性方案：如果业务允许一定的延迟，可以使用最终一致性方案。

    • 适用场景：例如发送邮件、生成报表等场景。
    • 原理：将数据写入消息队列，然后由消费者异步处理。
    • 优势：可以解耦业务系统，提高系统的可用性和扩展性。
    // 使用消息队列（例如RabbitMQ）
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;

public void sendEmail(User user) {
    // 将用户信息发送到消息队列
    rabbitTemplate.convertAndSend("email_queue", user);
}

// 消息消费者
@RabbitListener(queues = "email_queue")
public void receiveEmail(User user) {
    // 异步发送邮件
    emailService.sendEmail(user);
}

六、总结：打工人要学会保护自己

MySQL异步复制是一把双刃剑，它在提供高性能和扩展性的同时，也带来了数据一致性风险。作为打工人，我们要学会利用各种手段来规避这些风险，保证系统的稳定性和数据的准确性。

风险点 解决方案 适用场景 优点 缺点
读到旧数据 读写分离、强制读主 读多写少、对数据一致性要求高的场景 提高读性能、保证数据一致性 增加系统复杂度、强制读主会降低性能
数据丢失 半同步复制、GTID 对数据一致性要求非常高的场景、需要频繁进行主从切换或者故障恢复的场景 降低数据丢失的风险、简化主从切换和故障恢复 半同步复制会牺牲一定的性能、GTID需要MySQL 5.6及以上版本支持
数据冲突 避免在主库和从库上同时进行写入操作、使用乐观锁或者悲观锁 所有使用异步复制的场景 保证数据一致性 增加系统复杂度
延迟过高 延迟监控、优化SQL语句、升级硬件 所有使用异步复制的场景 及时发现问题、提高系统性能 需要投入一定的成本
最终一致性 消息队列 允许一定的延迟的场景 解耦业务系统、提高系统的可用性和扩展性 引入消息队列，增加系统复杂度

最后，我想说，没有银弹！选择哪种方案，需要根据具体的业务场景和需求来权衡。希望今天的讲座对大家有所帮助！

祝大家早日成为优秀的DBA和开发工程师！下课！

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注