主从延迟调优思路

柯文

主从延迟调优思路

1、什么是主从延迟？

本质是从库的回放跟不上主库，回放阶段的延迟

2、主从延迟常见的原因有哪些？

1、大事务，从库回放时间较长，导致主从延迟
2、主库写入过于频繁，从库回放跟不上
3、参数配置不合理
4、主从硬件差异
5、网络延迟
6、表没有主键或者索引大量频繁的更新
7、一些读写分离的架构，从库的压力比较大
3、解决主从延迟有哪些方法

1、对于大事务，拆分成小事务
2、开启并行复制
3、升级从库硬件
4、尽量都有主键
4、什么是并行复制，参数有哪些？

回顾MySQL并行复制的路程
MySQL5.6 是基于数据库级别的并行复制
slave-parallel-type=DATABASE(不同库的事务，没有锁冲突)

MySQL5.7 基于group commit的并行复制
slave-parallel-type=LOGICAL_CLOCK : Commit-Parent-Based模式(同一组的事务[last-commit相同]没有锁冲突. 同一组，肯定没有冲突，否则没办法成为同一组)
上面是从库的配置，并行复制依赖于主库的组提交（注意区分组复制）

1. greatsql> show variables like '%group%delay%';
2. +-----------------------------------------+-------+
3. | Variable_name                           | Value |
4. +-----------------------------------------+-------+
5. | binlog_group_commit_sync_delay          | 0     |
6. | binlog_group_commit_sync_no_delay_count | 0     |
7. +-----------------------------------------+-------+
8. 2 rows in set (0.01 sec)

复制代码

• binlog_group_commit_sync_delay：等待多少时间后才进行组提交
  
• binlog_group_commit_sync_no_delay_count：等待多少个事务后才进行组提交
  

以上参数都依赖于主库业务繁忙的情况下，如果业务不频繁，就会很尴尬

• binlog_group_commit_sync_no_delay_count：这个参数设置成2个
  

比如只有一个线程执行一个事务，第二个事务在24h之后执行，那么这个事务需要等待24h才能提交，十分坑

• binlog_group_commit_sync_delay
  

假如设置成200ms，只有一个线程执行一个事务，本来10ms可以提交，还必须等待200ms才可以
线上一般是两个都设置，举个例子，就像是小船运人过河
假设我们的参数这么设置：

1. binlog_group_commit_sync_delay=200;
2. binlog_group_commit_sync_no_delay_count=2

复制代码

要么满足200ms直接走，要么满足2个人直接走，这么人性化了很多，但是在业务不繁忙的情况下依然尴尬

MySQL8.0 基于write-set的并行复制
基于主键的冲突检测(binlog_transaction_depandency_tracking = COMMIT_ORDERE|WRITESET|WRITESET_SESSION, 修改的row的主键或非空唯一键没有冲突，即可并行)
事务检测算法：transaction_write_set_extraction = XXHASH64
MySQL会有一个变量来存储已经提交的事务HASH值，所有已经提交的事务所修改的主键（或唯一键）的值经过hash后都会与那个变量的集合进行对比，来判断改行是否与其冲突，并以此来确定依赖关系
这里说的变量，可以通过这个设置大小：binlog_transaction_dependency_history_size
这样的粒度，就到了 row 级别了，就是此时并行的粒度更加精细，并行的速度会更快，某些情况下，说slave的并行度超越master也不为过(master是单线程的写，slave也可以并行回放)
简单来说就是基于行去并行回放，rc级别下不同的行不会有锁冲突
组提交的表现：
看主库binlog的last_committed值是否一致，一致就可以并行回放，不一致只能串行

5、实战分析

5.1 查看线上主从延迟

1. Seconds_Behind_Master: 48828

复制代码

可见延迟很高，接近14个小时，此时主库也在不断的写数据，大概是6分钟一个binlog，一个为500M
5.2 查看当前的复制配置

查看从库配置：

1. greatsql> show variables like '%slave%para%';
2. +------------------------+---------------+
3. | Variable_name      | Value     |
4. +------------------------+---------------+
5. | slave_parallel_type   | LOGICAL_CLOCK |
6. | slave_parallel_workers | 128      |
7. +------------------------+---------------+
8. 2 rows in set (0.02 sec)

复制代码

延迟现象：
从库一直在追，说明不是大事务，但是Seconds_Behind_Master延迟一直在增长

1. Retrieved_Gtid_Set: 00000000-0000-0024-0046-41a8003b4b99:242966351-253068975,
2. 00000000-0000-0040-0095-5fff003b4b99:91056629-110569633,
3. 00000000-0000-005c-0ced-7bae003b4b99:150292055-160253193,
4. 31f4399f-ade5-11ed-a544-00163ebdeb51:1-12,
5. ​      Executed_Gtid_Set: 00000000-0000-0024-0046-41a8003b4b99:1-252250235,
6. 00000000-0000-0040-0095-5fff003b4b99:1-109120315,
7. 00000000-0000-005c-0ced-7bae003b4b99:1-159504296,
8. 31f4399f-ade5-11ed-a544-00163ebdeb51:1-12,
9. ​        Auto_Position: 1

复制代码

此时怀疑并没有并行复制，主库可能没设置组提交（只是一个猜想）
5.3 进一步验证，查看主库的binlog

查看主库的参数配置：还是为组提交的规则

1. greatsql> show variables like '%binlog_transac%';
2. +--------------------------------------------+----------+
3. | Variable_name                              | Value    |
4. +--------------------------------------------+----------+
5. | binlog_transaction_compression             | OFF      |
6. | binlog_transaction_compression_level_zstd  | 3        |
7. | binlog_transaction_dependency_history_size | 25000    |
8. | binlog_transaction_dependency_tracking     | WRITESET |
9. +--------------------------------------------+----------+
10. 4 rows in set (0.02 sec)

复制代码

再看其组提交的配置：表示没有开组提交

1. greatsql> show variables like '%group%delay%';
2. +-----------------------------------------+-------+
3. | Variable_name                           | Value |
4. +-----------------------------------------+-------+
5. | binlog_group_commit_sync_delay          | 0     |
6. | binlog_group_commit_sync_no_delay_count | 0     |
7. +-----------------------------------------+-------+
8. 2 rows in set (0.01 sec)

复制代码

进一步验证，看其binlog，发现果然last_committed都不一样，表示不能并行

5.4 主库设置参数，再次解析其binlog

将binlog_transaction_dependency_tracking改为WRITESET模式

1. greatsql> show variables like '%transaction%';
2. +----------------------------------------------------------+-----------------+
3. | Variable_name                                            | Value           |
4. +----------------------------------------------------------+-----------------+
5. | binlog_direct_non_transactional_updates                  | OFF             |
6. | binlog_transaction_compression                           | OFF             |
7. | binlog_transaction_compression_level_zstd                | 3               |
8. | binlog_transaction_dependency_history_size               | 25000           |
9. | binlog_transaction_dependency_tracking                   | WRITESET        |
10. | kill_idle_transaction                                    | 300             |
11. | performance_schema_events_transactions_history_long_size | 10000           |
12. | performance_schema_events_transactions_history_size      | 10              |
13. | replica_transaction_retries                              | 10              |
14. | session_track_transaction_info                           | OFF             |
15. | slave_transaction_retries                                | 10              |
16. | transaction_alloc_block_size                             | 8192            |
17. | transaction_allow_batching                               | OFF             |
18. | transaction_isolation                                    | REPEATABLE-READ |
19. | transaction_prealloc_size                                | 4096            |
20. | transaction_read_only                                    | OFF             |
21. | transaction_write_set_extraction                         | XXHASH64        |
22. +----------------------------------------------------------+-----------------+
23. 17 rows in set (0.00 sec)

复制代码

再次查看其binlog，看到有很多都可以并行回放

5.5 优化完成

即使主库在大批量的写入，但延迟正在慢慢缩减，追上只是时间问题，今天就是0了

Enjoy GreatSQL
来源:https://www.cnblogs.com/greatsql/p/18135188
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