一、現象

凌晨對線上一張表添加索引，表數據量太大(1億+數據，數據量50G以上)，造成主從延遲幾個小時，各個依賴從庫的系統無法查詢數據，最終影響業務。

現在就梳理下主從延遲的原理。

二、原理

根據 MySQL 官方文檔 MySQL Replication Implementation Details 中的描述，MySQL 主從復制依賴于三個線程：master一個線程(Binlog dump thread)，slave兩個線程(I/O thread和SQL thread)。主從復制流程如下圖：

master 服務器和 slave 服務器連接時，創建Binlog dump thread以發送bin log數據：

• 一個Binlog dump thread對應一個 slave 服務器；
• Binlog dump thread從bin log獲取數據時會加鎖，獲取到數據后，立即釋放鎖。

當 slave 服務器收到 START_SLAVE 命令時，會創建I/O thread和SQL thread：

• I/O thread以拉的方式，從 master 讀取事件，并存儲到 slave 服務器的relay log中；
• SQL thread從relay log中讀取事件并執行；
• slave可以按照自己的節奏讀取和更新數據，也可以隨意操作復制進程(啟動和停止)。

注: START_SLAVE命令成功啟動線程后，如果后面I/O thread或SQL thread因為某些原因停止，則不會有任何的警告，業務方無法感知。可以通過查看 slave 的 error 日志，或者通過 SHOW SLAVE STATUS 查看 slave 上的線程狀態。

通過 SHOW PROCESSLIST 可查看線程狀態:

Binlog dump thread:

mysql> SHOW PROCESSLIST/G*************************** 1. row ***************************  Id: 2 User: root Host: localhost:32931  db: NULLCommand: Binlog Dump Time: 94 State: Has sent all binlog to slave; waiting for binlog to   be updated Info: NULL

I/O thread 和 SQL thread:

mysql> SHOW PROCESSLIST/G*************************** 1. row ***************************  Id: 10 User: system user Host:  db: NULLCommand: Connect Time: 11 State: Waiting for master to send event Info: NULL *************************** 2. row ***************************  Id: 11 User: system user Host:  db: NULLCommand: Connect Time: 11 State: Has read all relay log; waiting for the slave I/O   thread to update it Info: NULL

三、分析

根據上面的原理，由于slave是單線程(I/O thread)讀取數據，單線程(SQL thread)更新數據，而master是多線程寫入，那么只要master寫入的頻率大于slave讀取更新的頻率，就有可能出現主從延遲的情況，如:

1. master寫入tps較高，大于slave更新速度；
2. slave執行某些語句耗時較長，如持有鎖等；
3. master執行某些DDL語句時，執行的時間較長，在slave也執行相同的時間；

此處創建了索引，咨詢 DBA，產生的bin log文件有100多G，數據量太大，導致從庫I/O thread一直讀取DDL操作產生的bin log事件，而影響到正常的業務DML事件的更新，從而表現為主從同步延遲。

四、解決方案

從主從延遲的原因來看，解決方案可以從以下幾個方向入手：

1. 業務選型，對于無法忍受從庫延遲的架構，可選擇分布式架構等，避開從庫延遲問題
2. 執行時間，對大表進行線上DDL操作盡量選擇凌晨等業務量較小的時候
3. 硬件配置，升級從庫硬件配置，如SSD
4. 減少請求，增加緩存層，減少讀請求落庫

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對VeVb武林網的支持。