第二十七讲： 读写分离有哪些坑？

醉龙星

第二十七讲： 读写分离有哪些坑？

简概

朴素的开篇

​        在上一篇文章中，我和你介绍了一主多从的结构以及切换流程。今天我们就继续聊聊一主多从架构的应用场景：读写分离，以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题。我们在上一篇文章中提到的一主多从的结构，其实就是读写分离的基本结构了。这里，我再把这张图贴过来，方便你理解。
   

   
          图 1 读写分离基本结构          ​        读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图 1 中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说，由客户端来选择后端数据库进行查询。
​        还有一种架构是，在 MySQL 和客户端之间有一个中间代理层 proxy，客户端只连接 proxy， 由 proxy 根据请求类型和上下文决定请求的分发路由。
   

   
          图 2 带 proxy 的读写分离架构          ​        接下来，我们就看一下客户端直连和带 proxy 的读写分离架构，各有哪些特点。
​        客户端直连方案，因为少了一层 proxy 转发，所以查询性能稍微好一点儿，并且整体架构简单，排查问题更方便。但是这种方案，由于要了解后端部署细节，所以在出现主备切换、库迁移等操作的时候，客户端都会感知到，并且需要调整数据库连接信息。你可能会觉得这样客户端也太麻烦了，信息大量冗余，架构很丑。其实也未必，一般采用这样的架构，一定会伴随一个负责管理后端的组件，比如 Zookeeper，尽量让业务端只专注于业务逻辑开发。
​        带 proxy 的架构，对客户端比较友好。客户端不需要关注后端细节，连接维护、后端信息维护等工作，都是由 proxy 完成的。但这样的话，对后端维护团队的要求会更高。而且，proxy 也需要有高可用架构。因此，带 proxy 架构的整体就相对比较复杂。
​        理解了这两种方案的优劣，具体选择哪个方案就取决于数据库团队提供的能力了。
​        但目前看，趋势是往带 proxy 的架构方向发展的。但是，不论使用哪种架构，你都会碰到我们今天要讨论的问题：由于主从可能存在延迟，客户端执行完一个更新事务后马上发起查询，如果查询选择的是从库的话，就有可能读到刚刚的事务更新之前的状态。这种“在从库上会读到系统的一个过期状态”的现象，
​        在这篇文章里，我们暂且称之为“过期读”。前面我们说过了几种可能导致主备延迟的原因，以及对应的优化策略，但是主从延迟还是不能 100% 避免的。不论哪种结构，客户端都希望查询从库的数据结果，跟查主库的数据结果是一样的。
​        接下来，我们就来讨论怎么处理过期读问题。这里，我先把文章中涉及到的处理过期读的方案汇总在这里，以帮助你更好地理解和掌握全文的知识脉络。这些方案包括：强制走主库方案；sleep 方案；判断主备无延迟方案；配合 semi-sync 方案；等主库位点方案；等 GTID 方案。
强制走主库方案

​        强制走主库方案其实就是，将查询请求做分类。通常情况下，我们可以将查询请求分为这么两类：

• 对于必须要拿到最新结果的请求，强制将其发到主库上。比如，在一个交易平台上，卖家发布商品以后，马上要返回主页面，看商品是否发布成功。那么，这个请求需要拿到最新的结果，就必须走主库。
  
• 对于可以读到旧数据的请求，才将其发到从库上。在这个交易平台上，买家来逛商铺页面，就算晚几秒看到最新发布的商品，也是可以接受的。那么，这类请求就可以走从库。
  

​        你可能会说，这个方案是不是有点畏难和取巧的意思，但其实这个方案是用得最多的。
​        当然，这个方案最大的问题在于，有时候你会碰到“所有查询都不能是过期读”的需求，比如一些金融类的业务。这样的话，你就要放弃读写分离，所有读写压力都在主库，等同于放弃了扩展性。
​        因此接下来，我们来讨论的话题是：可以支持读写分离的场景下，有哪些解决过期读的方案，并分析各个方案的优缺点。
Sleep 方案

​        主库更新后，读从库之前先 sleep 一下。具体的方案就是，类似于执行一条 select sleep(1) 命令。这个方案的假设是，大多数情况下主备延迟在 1 秒之内，做一个 sleep 可以有很大概率拿到最新的数据。这个方案给你的第一感觉，很可能是不靠谱儿，应该不会有人用吧？并且，你还可能会说，直接在发起查询时先执行一条 sleep 语句，用户体验很不友好啊。但，这个思路确实可以在一定程度上解决问题。
​        为了看起来更靠谱儿，我们可以换一种方式。以卖家发布商品为例，商品发布后，用 Ajax（Asynchronous JavaScript + XML，异步 JavaScript 和 XML）直接把客户端输入的内容作为“新的商品”显示在页面上，而不是真正地去数据库做查询。这样，卖家就可以通过这个显示，来确认产品已经发布成功了。等到卖家再刷新页面，去查看商品的时候，其实已经过了一段时间，也就达到了 sleep 的目的，进而也就解决了过期读的问题。

你可真是个大聪明

​        也就是说，这个 sleep 方案确实解决了类似场景下的过期读问题。但，从严格意义上来说，这个方案存在的问题就是不精确。这个不精确包含了两层意思：

• 如果这个查询请求本来 0.5 秒就可以在从库上拿到正确结果，也会等 1 秒；
  
• 如果延迟超过 1 秒，还是会出现过期读。
  

​        看到这里，你是不是有一种“你是不是在逗我”的感觉，这个改进方案虽然可以解决类似 Ajax 场景下的过期读问题，但还是怎么看都不靠谱儿。
​        别着急，接下来我就和你介绍一些更准确的方案。判断主备无延迟方案要确保备库无延迟，通常有三种做法。通过前面的第 25 篇文章，我们知道 show slave status 结果里的 seconds_behind_master 参数的值，可以用来衡量主备延迟时间的长短。
​        所以第一种确保主备无延迟的方法是，每次从库执行查询请求前，先判断 seconds_behind_master 是否已经等于 0。如果还不等于 0 ，那就必须等到这个参数变为 0 才能执行查询请求。seconds_behind_master 的单位是秒，如果你觉得精度不够的话，还可以采用对比位点和 GTID 的方法来确保主备无延迟，也就是我们接下来要说的第二和第三种方法。
​        如图 3 所示，是一个 show slave status 结果的部分截图。
   

   
          图 3 show slave status 结果          ​        现在，我们就通过这个结果，来看看具体如何通过对比位点和 GTID 来确保主备无延迟。
​        第二种方法，对比位点确保主备无延迟：Master_Log_File 和 Read_Master_Log_Pos，表示的是读到的主库的最新位点；Relay_Master_Log_File 和 Exec_Master_Log_Pos，表示的是备库执行的最新位点。
​        如果 Master_Log_File 和 Relay_Master_Log_File、Read_Master_Log_Pos 和 Exec_Master_Log_Pos 这两组值完全相同，就表示接收到的日志已经同步完成。
​        第三种方法，对比 GTID 集合确保主备无延迟：Auto_Position=1 ，表示这对主备关系使用了 GTID 协议。Retrieved_Gtid_Set，是备库收到的所有日志的 GTID 集合；Executed_Gtid_Set，是备库所有已经执行完成的 GTID 集合。如果这两个集合相同，也表示备库接收到的日志都已经同步完成。
​        可见，对比位点和对比 GTID 这两种方法，都要比判断 seconds_behind_master 是否为 0 更准确。在执行查询请求之前，先判断从库是否同步完成的方法，相比于 sleep 方案，准确度确实提升了不少，但还是没有达到“精确”的程度。
​        为什么这么说呢？我们现在一起来回顾下，一个事务的 binlog 在主备库之间的状态：

• 主库执行完成，写入 binlog，并反馈给客户端；
  
• binlog 被从主库发送给备库，备库收到；
  
• 在备库执行 binlog 完成。
  

​        我们上面判断主备无延迟的逻辑，是“备库收到的日志都执行完成了”。
​        但是，从 binlog 在主备之间状态的分析中，不难看出还有一部分日志，处于客户端已经收到提交确认，而备库还没收到日志的状态。
​        如图 4 所示就是这样的一个状态。
   

   
          图 4 备库还没收到 trx3         

• 这时，主库上执行完成了三个事务 trx1、trx2 和 trx3，其中：trx1 和 trx2 已经传到从库，并且已经执行完成了；
  
• trx3 在主库执行完成，并且已经回复给客户端，但是还没有传到从库中。
  

​        如果这时候你在从库 B 上执行查询请求，按照我们上面的逻辑，从库认为已经没有同步延迟，但还是查不到 trx3 的。严格地说，就是出现了过期读。
​        那么，这个问题有没有办法解决呢？
配合 semi-sync

​        要解决这个问题，就要引入半同步复制，也就是 semi-sync replication。semi-sync 做了这样的设计：事务提交的时候，主库把 binlog 发给从库；从库收到 binlog 以后，发回给主库一个 ack，表示收到了；主库收到这个 ack 以后，才能给客户端返回“事务完成”的确认。
​        也就是说，如果启用了 semi-sync，就表示所有给客户端发送过确认的事务，都确保了备库已经收到了这个日志。
​        在第 25 篇文章的评论区，有同学问到：如果主库掉电的时候，有些 binlog 还来不及发给从库，会不会导致系统数据丢失？
​        答案是，如果使用的是普通的异步复制模式，就可能会丢失，但 semi-sync 就可以解决这个问题。
​        这样，semi-sync 配合前面关于位点的判断，就能够确定在从库上执行的查询请求，可以避免过期读。但是，semi-sync+ 位点判断的方案，只对一主一备的场景是成立的。在一主多从场景中，主库只要等到一个从库的 ack，就开始给客户端返回确认。
​        这时，在从库上执行查询请求，就有两种情况：

• 如果查询是落在这个响应了 ack 的从库上，是能够确保读到最新数据；
  
• 但如果是查询落到其他从库上，它们可能还没有收到最新的日志，就会产生过期读的问题。
  

​        其实，判断同步位点的方案还有另外一个潜在的问题，即：如果在业务更新的高峰期，主库的位点或者 GTID 集合更新很快，那么上面的两个位点等值判断就会一直不成立，很可能出现从库上迟迟无法响应查询请求的情况。
​        实际上，回到我们最初的业务逻辑里，当发起一个查询请求以后，我们要得到准确的结果，其实并不需要等到“主备完全同步”。为什么这么说呢？我们来看一下这个时序图。
   

   
          图 5 主备持续延迟一个事务          ​        图 5 所示，就是等待位点方案的一个 bad case。
​        图中备库 B 下的虚线框，分别表示 relaylog 和 binlog 中的事务。可以看到，图 5 中从状态 1 到状态 4，一直处于延迟一个事务的状态。备库 B 一直到状态 4 都和主库 A 存在延迟，如果用上面必须等到无延迟才能查询的方案，select 语句直到状态 4 都不能被执行。但是，其实客户端是在发完 trx1 更新后发起的 select 语句，我们只需要确保 trx1 已经执行完成就可以执行 select 语句了。也就是说，如果在状态 3 执行查询请求，得到的就是预期结果了。
​        到这里，我们小结一下，semi-sync 配合判断主备无延迟的方案，存在两个问题：

• 一主多从的时候，在某些从库执行查询请求会存在过期读的现象；
  
• 在持续延迟的情况下，可能出现过度等待的问题。
  

​        接下来，我要和你介绍的等主库位点方案，就可以解决这两个问题。等主库位点方案要理解等主库位点方案，我需要先和你介绍一条命令：

1. select master_pos_wait(file, pos[, timeout]);

复制代码

这条命令的逻辑如下：

• 它是在从库执行的；
  
• 参数 file 和 pos 指的是主库上的文件名和位置；
  
• timeout 可选，设置为正整数 N 表示这个函数最多等待 N 秒。
  

​        这个命令正常返回的结果是一个正整数 M，表示从命令开始执行，到应用完 file 和 pos 表示的 binlog 位置，执行了多少事务。
​        当然，除了正常返回一个正整数 M 外，这条命令还会返回一些其他结果，包括：

• 如果执行期间，备库同步线程发生异常，则返回 NULL；
  
• 如果等待超过 N 秒，就返回 -1；
  
• 如果刚开始执行的时候，就发现已经执行过这个位置了，则返回 0。
  

​        对于图 5 中先执行 trx1，再执行一个查询请求的逻辑，要保证能够查到正确的数据，我们可以使用这个逻辑：

• trx1 事务更新完成后，马上执行 show master status 得到当前主库执行到的 File 和 Position；
  
• 选定一个从库执行查询语句；
  
• 在从库上执行 select master_pos_wait(File, Position, 1)；如果返回值是 >=0 的正整数，则在这个从库执行查询语句；否则，到主库执行查询语句。
  

我把上面这个流程画出来。
   

   
          图 6 master_pos_wait 方案          ​        这里我们假设，这条 select 查询最多在从库上等待 1 秒。那么，如果 1 秒内 master_pos_wait 返回一个大于等于 0 的整数，就确保了从库上执行的这个查询结果一定包含了 trx1 的数据。步骤 5 到主库执行查询语句，是这类方案常用的退化机制。
​        因为从库的延迟时间不可控，不能无限等待，所以如果等待超时，就应该放弃，然后到主库去查。你可能会说，如果所有的从库都延迟超过 1 秒了，那查询压力不就都跑到主库上了吗？确实是这样。
​        但是，按照我们设定不允许过期读的要求，就只有两种选择，一种是超时放弃，一种是转到主库查询。具体怎么选择，就需要业务开发同学做好限流策略了。
GTID 方案

​        如果你的数据库开启了 GTID 模式，对应的也有等待 GTID 的方案。MySQL 中同样提供了一个类似的命令：

1. select wait_for_executed_gtid_set(gtid_set, 1);

复制代码

​        这条命令的逻辑是：

• 等待，直到这个库执行的事务中包含传入的 gtid_set，返回 0；
  
• 超时返回 1。
  

​        在前面等位点的方案中，我们执行完事务后，还要主动去主库执行 show master status。而 MySQL 5.7.6 版本开始，允许在执行完更新类事务后，把这个事务的 GTID 返回给客户端，这样等 GTID 的方案就可以减少一次查询。
​        这时，等 GTID 的执行流程就变成了：

• trx1 事务更新完成后，从返回包直接获取这个事务的 GTID，记为 gtid1；
  
• 选定一个从库执行查询语句；
  
• 在从库上执行 select wait_for_executed_gtid_set(gtid1, 1)；
  
• 如果返回值是 0，则在这个从库执行查询语句；
  
• 否则，到主库执行查询语句。
  

​        跟等主库位点的方案一样，等待超时后是否直接到主库查询，需要业务开发同学来做限流考虑。我把这个流程图画出来。
   

   
          图 7 wait_for_executed_gtid_set 方案          ​        在上面的第一步中，trx1 事务更新完成后，从返回包直接获取这个事务的 GTID。
​        问题是，怎么能够让 MySQL 在执行事务后，返回包中带上 GTID 呢？
​        你只需要将参数session_track_gtids设置为 OWN_GTID，然后通过 API 接口 mysql_session_track_get_first 从返回包解析出 GTID 的值即可。在专栏的第一篇文章中，我介绍 mysql_reset_connection 的时候，评论区有同学留言问这类接口应该怎么使用。
​        这里我再回答一下。其实，MySQL 并没有提供这类接口的 SQL 用法，是提供给程序的 API(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/c-api-functions.html)。比如，为了让客户端在事务提交后，返回的 GITD 能够在客户端显示出来，我对 MySQL 客户端代码做了点修改，如下所示：
   

   
          图 8 显示更新事务的 GTID-- 代码          ​        这样，就可以看到语句执行完成，显示出 GITD 的值。
   

   
          图 9 显示更新事务的 GTID-- 效果          ​        当然了，这只是一个例子。你要使用这个方案的时候，还是应该在你的客户端代码中调用 mysql_session_track_get_first 这个函数。
小结

​        在今天这篇文章中，我跟你介绍了一主多从做读写分离时，可能碰到过期读的原因，以及几种应对的方案。这几种方案中，有的方案看上去是做了妥协，有的方案看上去不那么靠谱儿，但都是有实际应用场景的，你需要根据业务需求选择。即使是最后等待位点和等待 GTID 这两个方案，虽然看上去比较靠谱儿，但仍然存在需要权衡的情况。
​        如果所有的从库都延迟，那么请求就会全部落到主库上，这时候会不会由于压力突然增大，把主库打挂了呢？其实，在实际应用中，这几个方案是可以混合使用的。
​        比如，先在客户端对请求做分类，区分哪些请求可以接受过期读，而哪些请求完全不能接受过期读；然后，对于不能接受过期读的语句，再使用等 GTID 或等位点的方案。
​        但话说回来，过期读在本质上是由一写多读导致的。在实际应用中，可能会有别的不需要等待就可以水平扩展的数据库方案，但这往往是用牺牲写性能换来的，也就是需要在读性能和写性能中取权衡。
问答

​        最后 ，我给你留下一个问题吧。假设你的系统采用了我们文中介绍的最后一个方案，也就是等 GTID 的方案，现在你要对主库的一张大表做 DDL，可能会出现什么情况呢？为了避免这种情况，你会怎么做呢？
答案

​        假设，这条语句在主库上要执行 10 分钟，提交后传到备库就要 10 分钟（典型的大事务）。那么，在主库 DDL 之后再提交的事务的 GTID，去备库查的时候，就会等 10 分钟才出现。这样，这个读写分离机制在这 10 分钟之内都会超时，然后走主库。
​        这种预期内的操作，应该在业务低峰期的时候，确保主库能够支持所有业务查询，然后把读请求都切到主库，再在主库上做 DDL。等备库延迟追上以后，再把读请求切回备库。通过这个思考题，我主要想让关注的是，大事务对等位点方案的影响。
​        当然了，使用 gh-ost 方案来解决这个问题也是不错的选择。

来源:https://www.cnblogs.com/guixiangyyds/p/18440746
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