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淺析MySQL并行復制

瀏覽:73日期:2023-10-09 17:22:22

01 并行復制的概念

在MySQL的主從復制架構中,主庫上經常會并發的執行很多SQL,只要這些SQL沒有產生鎖等待,那么同一時間并發好幾個SQL線程是沒有問題的。

我們知道,MySQL的從庫是要通過IO_thread去拉取主庫上的binlog的,然后存入本地,落盤成relay-log,通過sql_thread來應用這些relay-log。

在MySQL5.6之前的版本中,當主庫上有多個線程并發執行SQL時,sql_thread只有一個,在某些TPS比較高的場景下,會出現主庫嚴重延遲的問題。MySQL為了解決這個問題,將sql_thread演化了多個worker的形式,在slave端并行應用relay log中的事務,從而提高relay log的應用速度,減少復制延遲。這就是并行復制的由來。

淺析MySQL并行復制

在MySQL中,復制線程是由參數slave_parallel_workers來控制的,通常情況下,在8G內存、8核CPU的機器上,將該值設置為8比較合適,如果你的CPU核數比較高,那么可以適當調整為8~16之間的數字。

mysql> show variables like ’slave_parallel_workers’;+------------------------+-------+| Variable_name | Value |+------------------------+-------+| slave_parallel_workers | 8 |+------------------------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

02 并行復制的演進

并行復制的本質是同時執行的SQL不存在鎖爭用。

在MySQL5.6版本,MySQL支持的粒度是按照數據庫進行并行執行relay log,這種方式能夠解決一部分問題,因為不同數據庫上的SQL,肯定不會修改表中的同一行內容。這樣也就不會產生鎖爭用。在一些數據庫均勻分布,每個數據庫使用頻率都差不多的場景下,這種并行復制的方法比較好。如果你的業務的數據都集中在一個熱點表,這種情況下,并行復制會退化為單線程復制。

隨后,在MariaDB中對并行復制做了一定的改進,它的做法是:

1、主庫上能夠并行提交的事務,也就是已經進入到了redo log commit階段的事務,在從庫上也一定能夠并行提交,所以在主庫上并行提交的事務,它用一個commit_id對這組事務來進行標識,下一組并行事務的commit_id為本組的commit_id+1

2、將所有的事務的commit_id寫入binlog中

3、在從庫上應用binlog的時候,將所有的binlog按照commit_id進行劃分到不同的worker上

4、本組commit_id的事務全部在從庫上提交完成之后,再去拿下一批事務。

這種方法大大增加了從庫應用relay log的速度,但是問題是從庫在應用前一組事務的時候,后一組事務是處于等待中的,即使前一組的worker有些已經空閑。而在主庫上,可能無時無刻不在寫入,這樣,系統的吞吐量上主從節點就不匹配,主庫的吞吐量嚴重高于從庫。

淺析MySQL并行復制

MySQL5.7的并行復制在MariaDB的基礎上做了改進,我們知道,事務進入到redo log prepare階段的時候,由于WAL技術,說明此時事務已經經過了所沖突檢測階段了。MySQL5.7的并行復制時將所有在主庫上處于redo log prepare階段的事務,和該階段之后的事務,也就是處于redo log commit階段的事務,在從庫并行執行,從而減少worker線程不必要的等待。

這里,有必要再說兩個參數,

binnlog_group_commit_sync_delay參數,表示redo log prepare階段完成之后,延遲多少微秒后才調用fsync; binlog_group_commit_sync_no_delay_count參數,表示累積多少次redo log prepare:write的操作以后才調用fsync

這兩個參數是用于故意拉長binlog從write到fsync的時間,以此減少binlog的寫盤次數。在MySQL 5.7的并行復制策略里,它們可以用來制造更多的“同時處于prepare階段的事務”。這樣就增加了備庫復制的并行度。

它們既可以“故意”讓主庫提交得慢些,又可以讓備庫執行得快些。在MySQL 5.7處理備庫延遲的時候,可以考慮調整這兩個參數值,來達到提升備庫復制并發度的目的。

以上就是淺析MySQL并行復制的詳細內容,更多關于MySQL并行復制的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: MySQL 數據庫
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