面试必备:聊聊MySQL的主从

数据库 MySQL
大家好,我是捡田螺的小男孩。金三银四面试的时候,面试官经常会问MySQL主从。今天就跟大家聊聊MySQL的主从。

前言

  • 数据库主从概念、优点、用途
  • 数据库主从复制原理
  • 主主、主从、主备的区别
  • MySQL是怎么保证主从一致的
  • 数据库主从延迟的原因与解决方案
  • 聊聊数据库的高可用方案

一. 数据库主从概念、优点、用途

主从数据库是什么意思呢,主是主库的意思,从是从库的意思。数据库主库对外提供读写的操作,从库对外提供读的操作。

数据库为什么需要主从架构呢?

  • 高可用,实时灾备,用于故障切换。比如主库挂了,可以切从库。
  • 读写分离,提供查询服务,减少主库压力,提升性能
  • 备份数据,避免影响业务。

二. 数据库主从复制原理

主从复制原理,简言之,分三步曲进行:

  • 主数据库有个bin log二进制文件,纪录了所有增删改SQL语句。(binlog线程)
  • 从数据库把主数据库的bin log文件的SQL 语句复制到自己的中继日志 relay log(io线程)
  • 从数据库的relay log重做日志文件,再执行一次这些sql语句。(Sql执行线程)

详细的主从复制过程如图:

从复制过程分了五个步骤进行:

  • 主库的更新SQL(update、insert、delete)被写到binlog
  • 从库发起连接,连接到主库。
  • 此时主库创建一个binlog dump thread,把bin log的内容发送到从库。
  • 从库启动之后,创建一个I/O线程,读取主库传过来的bin log内容并写入到relay log
  • 从库还会创建一个SQL线程,从relay log里面读取内容,从ExecMasterLog_Pos位置开始执行读取到的更新事件,将更新内容写入到slave的db

三. 主主、主从、主备的区别

数据库主主:两台都是主数据库,同时对外提供读写操作。客户端访问任意一台。数据存在双向同步。

数据库主从:一台是主数据库,同时对外提供读写操作。一台是从数据库,对外提供读的操作。数据从主库同步到从库。

数据库主备:一台是主数据库,同时对外提供读写操作。一台是备库,只作为备份作用,不对外提供读写,主机挂了它就取而代之。数据从主库同步到备库。

从库和备库,就是slave库功能不同因此叫法才不一样而已。一般slave库都会对外提供读的功能的,因此,大家日常听得比较多就是主从。

四. MySQL是怎么保证主从一致的

我们学习数据库的主从复制原理后,了解到从库拿到并执行主库的binlog日志,就可以保持数据与主库一致了。这是为什么呢?哪些情况会导致不一致呢?

4.1 长链接

主库和从库在同步数据的过程中断怎么办呢,数据不就会丢失了嘛。因此主库与从库之间维持了一个长链接,主库内部有一个线程,专门服务于从库的这个长链接的。

4.2 binlog格式

binlog 日志有三种格式,分别是statement,row和mixed。

如果是statement格式,binlog记录的是SQL的原文,如果主库和从库选的索引不一致,可能会导致主库不一致。我们来分析一下。假设主库执行删除这个SQL(其中a和create_time都有索引)如下:

delete from t where a > '666' and create_time<'2022-03-01' limit 1;

我们知道,数据库选择了a索引和选择create_time索引,最后limit 1出来的数据一般是不一样的。所以就会存在这种情况:在binlog = statement格式时,主库在执行这条SQL时,使用的是索引a,而从库在执行这条SQL时,使用了索引create_time。最后主从数据不一致了。

如何解决这个问题呢?

可以把binlog格式修改为row。row格式的binlog日志,记录的不是SQL原文,而是两个event:Table_map 和 Delete_rows。Table_map event说明要操作的表,Delete_rows event用于定义要删除的行为,记录删除的具体行数。row格式的binlog记录的就是要删除的主键ID信息,因此不会出现主从不一致的问题。

但是如果SQL删除10万行数据,使用row格式就会很占空间的,10万条数据都在binlog里面,写binlog的时候也很耗IO。但是statement格式的binlog可能会导致数据不一致,因此设计MySQL的大叔想了一个折中的方案,mixed格式的binlog。所谓的mixed格式其实就是row和statement格式混合使用,当MySQL判断可能数据不一致时,就用row格式,否则使用就用statement格式。

五. 数据库主从延迟的原因与解决方案

主从延迟是怎么定义的呢?与主从数据同步相关的时间点有三个

  • 主库执行完一个事务,写入binlog,我们把这个时刻记为T1;
  • 主库同步数据给从库,从库接收完这个binlog的时刻,记录为T2;
  • 从库执行完这个事务,这个时刻记录为T3。

所谓主从延迟,其实就是指同一个事务,在从库执行完的时间和在主库执行完的时间差值,即T3-T1。

哪些情况会导致主从延迟呢?

  • 如果从库所在的机器比主库的机器性能差,会导致主从延迟,这种情况比较好解决,只需选择主从库一样规格的机器就好。
  • 如果从库的压力大,也会导致主从延迟。比如主库直接影响业务的,大家可能使用会比较克制,因此一般查询都打到从库了,结果导致从库查询消耗大量CPU,影响同步速度,最后导致主从延迟。这种情况的话,可以搞了一主多从的架构,即多接几个从库分摊读的压力。另外,还可以把binlog接入到Hadoop这类系统,让它们提供查询的能力。
  • 大事务也会导致主从延迟。如果一个事务执行就要10分钟,那么主库执行完后,给到从库执行,最后这个事务可能就会导致从库延迟10分钟啦。日常开发中,我们为什么特别强调,不要一次性delete太多SQL,需要分批进行,其实也是为了避免大事务。另外,大表的DDL语句,也会导致大事务,大家日常开发关注一下哈。
  • 网络延迟也会导致主从延迟,这种情况你只能优化你的网络啦,比如带宽20M升级到100M类似意思等。
  • 如果从数据库过多也会导致主从延迟,因此要避免复制的从节点数量过多。从库数据一般以3-5个为宜。
  • 低版本的MySQL只支持单线程复制,如果主库并发高,来不及传送到从库,就会导致延迟。可以换用更高版本的Mysql,可以支持多线程复制。

   六. 聊聊数据的库高可用方案

  • 双机主备
  • 一主一从
  • 一主多从
  • MariaDB同步多主机
  • 数据库中间件

6.1 双机主备高可用

  • 架构描述:两台机器A和B,A为主库,负责读写,B为备库,只备份数据。如果A库发生故障,B库成为主库负责读写。修复故障后,A成为备库,主库B同步数据到备库A
  • 优点:一个机器故障了可以自动切换,操作比较简单。
  • 缺点:只有一个库在工作,读写压力大,未能实现读写分离,并发也有一定限制

6.2 一主一从

  • 架构描述: 两台机器A和B,A为主库,负责读写,B为从库,负责读数据。如果A库发生故障,B库成为主库负责读写。修复故障后,A成为从库,主库B同步数据到从库A。
  • 优点:从库支持读,分担了主库的压力,提升了并发度。一个机器故障了可以自动切换,操作比较简单。
  • 缺点:一台从库,并发支持还是不够,并且一共两台机器,还是存在同时故障的机率,不够高可用。

6.3 一主多从

  • 架构描述: 一台主库多台从库,A为主库,负责读写,B、C、D为从库,负责读数据。如果A库发生故障,B库成为主库负责读写,C、D负责读。修复故障后,A也成为从库,主库B同步数据到从库A。
  • 优点:多个从库支持读,分担了主库的压力,明显提升了读的并发度。
  • 缺点:只有台主机写,因此写的并发度不高

6.4 MariaDB同步多主机集群

  • 架构描述:有代理层实现负载均衡,多个数据库可以同时进行读写操作;各个数据库之间可以通过Galera Replication方法进行数据同步,每个库理论上数据是完全一致的。
  • 优点:读写的并发度都明显提升,可以任意节点读写,可以自动剔除故障节点,具有较高的可靠性。
  • 缺点:数据量不支持特别大。要避免大事务卡死,如果集群节点一个变慢,其他节点也会跟着变慢。

6.5 数据库中间件

  • 架构描述:mycat分片存储,每个分片配置一主多从的集群。
  • 优点:解决高并发高数据量的高可用方案
  • 缺点:维护成本比较大。

参考与感谢

  • 极客时间《MySQL45讲》
  • 数据库高可用方案[1]
责任编辑:庞桂玉 来源: 数据库开发
相关推荐

2019-10-23 10:15:04

MySQL数据库

2023-07-03 08:57:45

Master服务TCP

2021-11-12 09:30:46

滑动窗口算法

2021-10-09 09:52:49

MYSQL开发数据库

2024-07-04 17:22:23

2022-05-23 08:43:02

BigIntJavaScript内置对象

2023-06-12 09:09:19

MySQLDDLNSTANT

2021-11-17 08:11:35

MySQL

2024-10-12 16:25:12

2023-11-09 11:56:28

MySQL死锁

2021-12-27 08:22:18

Kafka消费模型

2022-02-04 21:56:59

回溯算法面试

2019-07-26 11:27:25

MySQLSQL数据库

2023-12-29 13:45:00

2024-02-21 16:42:00

2022-04-27 09:28:11

HTTPExpires

2022-11-26 08:16:26

2023-04-24 14:54:09

JVM性能调优

2021-12-09 12:22:28

MyBatis流程面试

2019-11-27 10:36:11

进程通信IPC
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号