pt-online-schema-change触发主从延迟？–max-load与–critical-load阈值动态调整 - 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

好的，我们开始今天的讲座，主题是关于pt-online-schema-change触发主从延迟，以及如何通过动态调整--max-load和--critical-load阈值来缓解这个问题。

pt-online-schema-change原理回顾

首先，让我们快速回顾一下pt-online-schema-change的工作原理。为了安全地修改一个大型在线表，它不会直接在原表上进行ALTER TABLE操作，而是采用以下步骤：

创建影子表： 创建一个与原表结构相同，但包含所需修改的新表（影子表）。命名通常是 _表名_new。
复制数据： 将原表的数据复制到影子表中。这个过程通常通过一个触发器和一个后台线程完成。
创建触发器： 在原表上创建 INSERT、UPDATE 和 DELETE 触发器，这些触发器会将原表上的数据变更同步到影子表中。
切换表名： 当影子表数据复制完成后，pt-online-schema-change会将原表重命名为 _表名_old，并将影子表重命名为原表名。
删除旧表： 最后，删除旧表 _表名_old。

延迟产生的原因

在这个过程中，主从延迟的主要来源在于数据复制和触发器。

数据复制： 将大量数据从原表复制到影子表需要消耗大量的I/O资源和CPU资源。如果主库的资源已经很紧张，或者网络带宽有限，那么数据复制的速度就会变慢，导致延迟。
触发器： 触发器会将原表上的每一个数据变更都同步到影子表。如果原表的数据变更非常频繁，那么触发器会产生大量的额外写入操作，进一步加剧主库的负载，并可能导致主从延迟。

--max-load与--critical-load的作用

pt-online-schema-change提供了--max-load和--critical-load两个选项，用于控制数据复制的速度，从而避免对主库造成过大的压力。

--max-load： 指定允许的MySQL服务器的最大负载。pt-online-schema-change会定期检查MySQL服务器的负载，如果超过了这个阈值，它会暂停数据复制。默认情况下，它会检查Threads_running和Threads_connected两个状态变量。也可以指定其他状态变量，例如：--max-load Threads_running=25,Threads_connected=500。
--critical-load： 指定MySQL服务器的临界负载。如果MySQL服务器的负载超过了这个阈值，pt-online-schema-change会终止操作。同样，它默认检查Threads_running和Threads_connected，也可以自定义。

静态阈值的局限性

使用固定的--max-load和--critical-load阈值在很多情况下是有效的，但它存在一些局限性：

无法适应动态变化： 数据库的负载是动态变化的。在不同的时间段，数据库的负载可能差异很大。使用固定的阈值可能在低峰期限制了数据复制的速度，而在高峰期又无法有效地保护主库。
难以准确设置： 确定一个合适的阈值需要对数据库的负载情况有深入的了解。这通常需要进行大量的测试和调优。

动态调整阈值的策略

为了克服静态阈值的局限性，我们可以采用动态调整阈值的策略。其基本思想是：根据数据库的实时负载情况，动态地调整--max-load和--critical-load的值。

以下是一种基于Python的实现示例：

import time
import subprocess
import re

def get_mysql_status(status_variable):
  """获取MySQL状态变量的值."""
  try:
    result = subprocess.check_output(["mysql", "-e", f"SHOW GLOBAL STATUS LIKE '{status_variable}'"], text=True)
    value = re.search(r't(d+)', result).group(1)
    return int(value)
  except Exception as e:
    print(f"Error getting MySQL status: {e}")
    return None

def adjust_threshold(current_value, target_value, step):
  """根据当前值和目标值，调整阈值."""
  if current_value < target_value:
    return current_value + step
  elif current_value > target_value:
    return current_value - step
  else:
    return current_value

def run_pt_online_schema_change(table_name, alter_statement, initial_max_load, initial_critical_load):
  """运行pt-online-schema-change，并动态调整阈值."""
  max_load = initial_max_load
  critical_load = initial_critical_load
  threads_running_target = initial_max_load['Threads_running'] * 0.8  # 目标值为初始值的80%
  threads_connected_target = initial_max_load['Threads_connected'] * 0.8 # 目标值为初始值的80%

  command = [
      "pt-online-schema-change",
      f"--alter={alter_statement}",
      f"--table={table_name}",
      "--host=your_host",
      "--user=your_user",
      "--password=your_password",
      "--execute",
      "--chunk-time=0.5",  # 调整chunk-time以控制复制速度
      f"--max-load=Threads_running={max_load['Threads_running']},Threads_connected={max_load['Threads_connected']}",
      f"--critical-load=Threads_running={critical_load['Threads_running']},Threads_connected={critical_load['Threads_connected']}"
  ]

  process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)

  while process.poll() is None:
    # 获取当前的Threads_running和Threads_connected值
    threads_running = get_mysql_status("Threads_running")
    threads_connected = get_mysql_status("Threads_connected")

    if threads_running is None or threads_connected is None:
      print("Failed to get MySQL status.  Continuing with current thresholds.")
    else:
        # 动态调整max_load
        max_load['Threads_running'] = adjust_threshold(max_load['Threads_running'], threads_running_target, 1)
        max_load['Threads_connected'] = adjust_threshold(max_load['Threads_connected'], threads_connected_target, 10)

        # 动态调整critical_load (可以根据需要调整策略)
        critical_load['Threads_running'] = max_load['Threads_running'] * 1.2  # 临界值比max_load高20%
        critical_load['Threads_connected'] = max_load['Threads_connected'] * 1.2 # 临界值比max_load高20%

        # 更新pt-online-schema-change的参数
        command[12] = f"--max-load=Threads_running={max_load['Threads_running']},Threads_connected={max_load['Threads_connected']}"
        command[13] = f"--critical-load=Threads_running={critical_load['Threads_running']},Threads_connected={critical_load['Threads_connected']}"

        print(f"Current Threads_running: {threads_running}, Threads_connected: {threads_connected}")
        print(f"Adjusted max_load: {max_load}, critical_load: {critical_load}")

        # 重新启动一个pt-online-schema-change进程，使用更新后的参数。
        # 这部分比较复杂，需要先关闭当前的pt-online-schema-change进程，然后用新的参数重新启动。
        # 为了简洁，这里省略了重新启动的逻辑。一个简化的方法是直接退出脚本，然后用一个外部的循环来重新启动。
        # 一个更完善的方案是使用`pt-online-schema-change --pause`和`--resume`功能，如果需要暂停和恢复。
        # 但需要注意的是，`--pause`和`--resume`需要Percona Toolkit 3.0.13或更高版本。

    time.sleep(60)  # 每隔60秒检查一次

  stdout, stderr = process.communicate()

  if process.returncode != 0:
    print(f"pt-online-schema-change failed: {stderr}")
  else:
    print(f"pt-online-schema-change completed successfully: {stdout}")

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
  table_name = "your_table"
  alter_statement = "ADD COLUMN new_column INT"
  initial_max_load = {'Threads_running': 20, 'Threads_connected': 400}
  initial_critical_load = {'Threads_running': 30, 'Threads_connected': 600}

  run_pt_online_schema_change(table_name, alter_statement, initial_max_load, initial_critical_load)

代码解释

get_mysql_status(status_variable)： 这个函数使用mysql命令行工具获取MySQL服务器的状态变量的值。
adjust_threshold(current_value, target_value, step)： 这个函数根据当前值和目标值，以指定的步长调整阈值。
run_pt_online_schema_change(table_name, alter_statement, initial_max_load, initial_critical_load)： 这是主函数，它执行以下操作：
- 初始化max_load和critical_load的值。
- 构造pt-online-schema-change命令。
- 启动pt-online-schema-change进程。
- 在一个循环中，定期检查MySQL服务器的Threads_running和Threads_connected状态变量。
- 根据Threads_running和Threads_connected的值，动态调整max_load和critical_load的值。
- 更新pt-online-schema-change命令的参数，并重新启动pt-online-schema-change进程（这部分的代码被省略，需要根据实际情况实现）。
- 等待pt-online-schema-change进程完成，并输出结果。

重要说明

安全性： 在生产环境中使用这个脚本之前，请务必进行充分的测试。
监控： 在运行pt-online-schema-change时，请密切监控数据库的性能，并根据需要调整阈值和步长。
错误处理： 代码中包含基本的错误处理，但在实际应用中，可能需要更完善的错误处理机制。
重新启动pt-online-schema-change： 代码中省略了重新启动pt-online-schema-change进程的逻辑。这部分需要根据实际情况实现。可以考虑使用pt-online-schema-change --pause和--resume功能。
chunk-time： --chunk-time 参数决定了每次从原表复制数据到新表的时间。适当的调整可以控制复制速度。
目标值的设定： 上面的示例中，目标值被设定为初始值的80%。这只是一个示例，你需要根据实际情况调整目标值。
初始值的设定： 初始值的设定也非常重要。你需要根据数据库的历史负载情况，选择一个合适的初始值。

其他策略

除了上面介绍的动态调整阈值的方法之外，还有其他一些策略可以用来缓解pt-online-schema-change触发的主从延迟：

错峰执行： 在数据库负载较低的时间段执行pt-online-schema-change。
调整chunk-size： pt-online-schema-change 使用 --chunk-size 参数来控制每次复制的数据量。适当调整可以控制复制速度。
使用更快的硬件： 如果条件允许，可以考虑使用更快的CPU、更大的内存和更快的磁盘。
优化数据库配置： 检查数据库的配置参数，确保它们适合当前的负载情况。例如，可以调整innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等参数。
使用GTID： 确保主从复制使用了GTID，可以更容易地处理复制中断和故障转移。
仔细选择ALTER操作： 有些ALTER操作比其他的操作更消耗资源。尽量选择对性能影响最小的ALTER操作。例如，添加一个可以为空的列通常比修改一个现有列的数据类型更快。

案例分析

假设我们有一个名为orders的表，包含数百万条记录，我们需要添加一个名为customer_id的外键。我们发现，在执行pt-online-schema-change时，主从延迟非常严重。

初步分析： 通过监控发现，在数据复制期间，主库的Threads_running和Threads_connected的值都非常高。
调整策略： 我们决定采用动态调整阈值的策略。我们首先设置一个较低的初始max_load值，例如Threads_running=10, Threads_connected=200。然后，我们运行上面的Python脚本，让它根据数据库的实时负载情况，动态地调整max_load和critical_load的值。同时，我们也调整了chunk-time参数，将它设置为0.5秒，以减慢数据复制的速度。
监控和调优： 在pt-online-schema-change运行期间，我们密切监控数据库的性能。我们发现，通过动态调整阈值和调整chunk-time参数，主从延迟得到了显著缓解。最终，pt-online-schema-change成功完成，而没有对主库造成过大的压力。

总结

pt-online-schema-change 是一个非常强大的工具，可以安全地修改在线表结构。但是，如果不加以控制，它也可能导致主从延迟。通过动态调整--max-load和--critical-load阈值，以及采用其他一些策略，我们可以有效地缓解这个问题。
在实际应用中，需要根据具体的场景和需求，选择合适的策略和参数。持续的监控和调优是确保pt-online-schema-change顺利完成的关键。

数据复制和触发器是导致延迟的主要原因，动态调整阈值是缓解延迟的有效方法。结合监控和测试，可以选择最适合的策略和参数。

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