MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Semi-Sync`：其`Group-Based`的实现。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷们，晚上好！今儿个咱们聊点刺激的，不是八卦，是MySQL的Semi-Sync！而且是更刺激的，Group-Based的实现！别害怕，听我慢慢道来，保证让你听得懂，用得上，关键时候还能吹个牛皮！

开场白：为啥我们需要Semi-Sync？

话说MySQL的数据安全，那可是命根子。万一主库挂了，从库没及时同步，数据丢了，老板能饶了你？所以，复制技术至关重要。传统的异步复制（Asynchronous Replication）呢，主库写完就溜了，不鸟从库是否收到，速度是快，但风险也大，主库宕机，从库可能丢失一部分数据。

Semi-Sync（半同步复制）就出现了，它保证至少有一个从库收到主库的事务提交，主库才会认为事务完成。这样，即使主库挂了，也能保证至少有一个从库拥有最新的数据，降低数据丢失的风险。

Semi-Sync的基本原理：主库的等待

简单来说，Semi-Sync就是主库在提交事务之前，必须等待至少一个从库确认收到并写入relay log。这个“至少一个”就是核心。

Semi-Sync的演进：从单线程到Group-Based

最早的Semi-Sync，那真是“一夫一妻制”，主库必须等待一个指定的从库确认，才能继续。这问题就来了：

单个从库故障： 万一这个指定的从库挂了，主库就得卡死，整个系统都得跟着遭殃。
性能瓶颈： 单个从库的性能直接影响主库的性能。

于是，Group-Based Semi-Sync应运而生，它允许主库等待一组从库中的任意一个确认，只要有一个就行。这就相当于“多妻制”，一个不行，还有别的顶上！

Group-Based Semi-Sync的优势：

高可用性： 只要组内有一个从库存活，主库就能正常工作。
更高的性能： 主库可以并行地向多个从库发送数据，只要有一个快的就行。

Group-Based Semi-Sync的实现细节：

现在，咱们深入到代码层面，看看Group-Based Semi-Sync是怎么实现的。别怕，我尽量用大白话解释。

配置参数：

首先，要开启Group-Based Semi-Sync，你需要设置一些关键的参数。这些参数就像是“婚姻登记证”，告诉MySQL你想玩Group-Based了。
```
-- 主库配置
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_enabled = ON;
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_timeout = 10; -- 等待从库确认的超时时间，单位秒
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count = N; -- 主库需要等待的从库的数量，N是正整数。
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_wait_no_slave = ON; -- 允许主库在没有从库连接时，切换回异步复制。
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_wait_point=AFTER_COMMIT; -- 设置在事务提交后等待，这是默认值，还有BEFORE_COMMIT。
-- 从库配置
SET GLOBAL rpl_semi_sync_slave_enabled = ON;
```
- rpl_semi_sync_master_enabled = ON: 在主库上启用Semi-Sync。
- rpl_semi_sync_master_timeout: 主库等待从库确认的超时时间，单位是秒。如果超过这个时间还没收到确认，主库可能会切换回异步复制，具体行为取决于rpl_semi_sync_master_wait_no_slave的设置。
- rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count = N: 这个参数是Group-Based Semi-Sync的关键。它指定了主库需要等待的从库的数量。N是一个正整数。如果设置为1，那么主库只需要等待一个从库的确认即可。如果设置为2，那么主库需要等待两个从库的确认。以此类推。
- rpl_semi_sync_master_wait_no_slave = ON: 这个参数决定了当没有从库连接到主库时，主库的行为。如果设置为ON，主库会切换回异步复制模式，继续执行事务。如果设置为OFF，主库会一直等待，直到有从库连接上来。
- rpl_semi_sync_master_wait_point: 决定在事务的哪个阶段等待从库的确认。AFTER_COMMIT表示在事务提交之后等待，这是默认值。BEFORE_COMMIT表示在事务提交之前等待。
- rpl_semi_sync_slave_enabled = ON: 在从库上启用Semi-Sync。
主库线程：

主库有一个专门的线程负责处理Semi-Sync相关的逻辑。当一个事务提交时，这个线程会做以下事情：
- 发送binlog： 将binlog事件发送给所有连接的从库。
- 等待确认： 等待至少N个从库返回确认信息。
- 超时处理： 如果在rpl_semi_sync_master_timeout时间内没有收到足够数量的确认，主库会根据rpl_semi_sync_master_wait_no_slave的设置进行处理。
从库线程：

从库也有一个专门的线程负责处理Semi-Sync相关的逻辑。当从库收到主库发送的binlog事件时，它会做以下事情：
- 写入relay log： 将binlog事件写入relay log。
- 发送确认： 向主库发送确认信息，表示已经收到并写入relay log。

状态变量：

MySQL提供了一些状态变量，可以用来监控Semi-Sync的运行状态。

状态变量	描述
`Rpl_semi_sync_master_status`	Semi-Sync在主库上的状态，ON或OFF。
`Rpl_semi_sync_slave_status`	Semi-Sync在从库上的状态，ON或OFF。
`Rpl_semi_sync_master_clients`	连接到主库的Semi-Sync从库的数量。
`Rpl_semi_sync_master_no_tx`	主库启动以来，没有使用Semi-Sync的事务数量。
`Rpl_semi_sync_master_tx_avg_wait_time`	主库等待从库确认的平均时间，单位是毫秒。
`Rpl_semi_sync_slave_apply_delay`	从库应用relay log的延迟时间，单位是毫秒。

你可以通过以下命令查看这些状态变量：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Rpl_semi_sync%';

代码示例：模拟Group-Based Semi-Sync

虽然我们不能直接看到MySQL的源码，但我们可以用Python模拟一下Group-Based Semi-Sync的逻辑，帮助大家理解：

import threading
import time
import random

class Master:
    def __init__(self, slave_group, timeout, wait_count, allow_async):
        self.slave_group = slave_group
        self.timeout = timeout
        self.wait_count = wait_count
        self.allow_async = allow_async
        self.lock = threading.Lock()
        self.received_acks = 0

    def send_transaction(self, transaction_data):
        print(f"Master: Sending transaction data: {transaction_data}")

        with self.lock:
            self.received_acks = 0  # Reset ack counter for each transaction

        # Send data to all slaves in the group
        for slave in self.slave_group:
            slave.receive_data(transaction_data)

        # Wait for acknowledgements
        start_time = time.time()
        while True:
            with self.lock:
                if self.received_acks >= self.wait_count:
                    print(f"Master: Received enough acknowledgements ({self.received_acks}/{self.wait_count})")
                    return True  # Transaction successful

            if time.time() - start_time > self.timeout:
                print("Master: Timeout waiting for acknowledgements.")
                if self.allow_async:
                    print("Master: Switching to asynchronous mode.")
                    return True  # Treat as successful in asynchronous mode
                else:
                    print("Master: Aborting transaction.")
                    return False  # Transaction failed

            time.sleep(0.1)  # Check periodically

    def receive_ack(self):
        with self.lock:
            self.received_acks += 1

class Slave:
    def __init__(self, name, master, delay=0):
        self.name = name
        self.master = master
        self.delay = delay  # Simulate network delay
        self.thread = None

    def receive_data(self, data):
        self.thread = threading.Thread(target=self._process_data, args=(data,))
        self.thread.start()

    def _process_data(self, data):
        print(f"Slave {self.name}: Receiving data: {data}")
        time.sleep(self.delay)  # Simulate processing delay
        print(f"Slave {self.name}: Data processed. Sending acknowledgement.")
        self.master.receive_ack()

# Example Usage
if __name__ == "__main__":
    # Create a slave group
    slave1 = Slave("Slave1", None, delay=0.1)
    slave2 = Slave("Slave2", None, delay=0.3)
    slave3 = Slave("Slave3", None, delay=0.5)
    slave_group = [slave1, slave2, slave3]

    # Initialize master with the slave group
    master = Master(slave_group, timeout=1, wait_count=2, allow_async=True)

    # Set the master for each slave
    for slave in slave_group:
        slave.master = master

    # Simulate some transactions
    for i in range(3):
        transaction_data = f"Transaction {i+1}"
        success = master.send_transaction(transaction_data)
        if success:
            print(f"Transaction {i+1} committed successfully.n")
        else:
            print(f"Transaction {i+1} failed.n")

这个代码只是一个简单的模拟，但它展示了Group-Based Semi-Sync的核心逻辑：

主库向一组从库发送数据。
主库等待至少N个从库的确认。
如果在超时时间内没有收到足够数量的确认，主库可以切换回异步复制，或者中止事务。
每个从库模拟了一定的延迟，以更真实地模拟实际环境。

Group-Based Semi-Sync的配置建议：

从库数量： 建议至少配置3个从库，以提高可用性。
rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count： 根据你的需求设置。如果想要更高的可用性，可以将其设置为1。如果想要更高的性能，可以将其设置为2或3。但是，设置得越高，主库等待的时间就越长。
rpl_semi_sync_master_timeout： 根据你的网络状况和从库的性能设置。如果网络延迟较高，或者从库的性能较差，可以适当增加超时时间。
监控： 密切监控Semi-Sync的运行状态，及时发现并解决问题。

Group-Based Semi-Sync的适用场景：

金融系统： 对数据安全要求极高的场景。
电商系统： 避免订单数据丢失。
任何需要高可用性和数据一致性的系统。

Group-Based Semi-Sync的缺点：

性能损耗： 主库需要等待从库的确认，会增加事务的延迟。
配置复杂： 需要仔细配置相关的参数。
网络依赖： 对网络状况有较高的要求。

总结：

Group-Based Semi-Sync是MySQL高可用架构中一个重要的组成部分。它可以有效地提高数据的安全性，降低数据丢失的风险。虽然它会带来一定的性能损耗，但对于对数据安全要求极高的场景来说，这是值得的。

课后作业：

在你的MySQL环境中配置Group-Based Semi-Sync，并测试其可用性和性能。
研究MySQL的源码，深入理解Group-Based Semi-Sync的实现细节。
思考Group-Based Semi-Sync还有哪些可以改进的地方？

好了，今天的讲座就到这里。希望大家有所收获！咱们下期再见！

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