MySQL主从复制（三）：主从延迟

主备流程图：

谈到主备的复制能力，要关注的是上图中的两个黑色箭头。

一个箭头代表了客户端写入主库，另一个箭头代表的是sql_thread执行中转日志（relay log）。如果用箭头的粗细来代表并行度的话，那么真实情况就如图所示，第一个箭头要明显粗于第二个箭头。

1）在主库上，影响并发度的原因就是各种锁了。由于InnoDB引擎支持行锁，除了所有并发事务都在更新同一行（热点行）这种极端场景外，它对业务并发度的支持还是很友好的。所以，你在性能测试的时候会发现，并发压测线程32就比单线程时，总体吞吐量高。

2）日志在备库上的执行，就是图中备库上sql_thread更新数据（DATA）的逻辑。如果是用单线程的话，就会导致备库应用日志不够快，造成主备延迟。

注：在官方的5.6版本之前， MySQL只支持单线程复制，由此在主库并发高、 TPS高时就会出现严重的主备延迟问题。

备库多线程复制机制，都是要把上图中的sql_thread，拆成多个线程，也就是都符合下面的这个模型：

上图中，coordinator就是原来的sql_thread, 不过现在它不再直接更新数据了，只负责读取中转日志和分发事务。真正更新日志的，变成了worker线程。而work线程的个数，就是由参数slave_parallel_workers决定的。

注：参数slave_parallel_workers的值，设置为8~16之间最好（32核物理机的情况），毕竟备库还有可能要提供读查询，不能把CPU都吃光了。

问1：事务能不能按照轮询的方式分发给各个worker，也就是第一个事务分给worker_1，第二个事务发给worker_2呢？

答：不行。因为，事务被分发给worker以后，不同的worker就独立执行了。但是，由于CPU的调度策略，很可能第二个事务最终比第一个事务先执行。而如果这时候刚好这两个事务更新的是同一行，也就意味着，同一行上的两个事务，在主库和备库上的执行顺序相反，会导致主备不一致的问题。

问2：同一个事务的多个更新语句，能不能分给不同的worker来执行呢？

答：不行。举个例子，一个事务更新了表t1和表t2中的各一行，如果这两条更新语句被分到不同worker的话，虽然最终的结果是主备一致的，但如果表t1执行完成的瞬间，备库上有一个查询，就会看到这个事务“更新了一半的结果”，破坏了事务逻辑的隔离性。

所以， coordinator在分发的时候，需要满足以下这两个基本要求：

1）不能造成更新覆盖。这就要求更新同一行的两个事务，必须被分发到同一个worker中。

2）同一个事务不能被拆开，必须放到同一个worker中。

MySQL 5.5版本的并行复制策略

官方MySQL 5.5版本是不支持并行复制的。

常见并行策略：按表分发策略和按行分发策略。

按表分发策略

按表分发事务的基本思路：如果两个事务更新不同的表，它们就可以并行。因为数据是存储在表里的，所以按表分发，可以保证两个worker不会更新同一行。

当然如果有跨表的事务，还是要把两张表放在一起考虑，以保证事务逻辑的隔离性。按表分发规则如下：

从上图可以看到，每个worker线程对应一个hash表，用于保存当前正在这个worker的“执行队列”里的事务所涉及的表。 hash表的key是“库名.表名”， value是一个数字，表示队列中有多少个事务修改这个表。

在有事务分配给worker时，事务里面涉及的表会被加到对应的hash表中。 worker执行完成后，这个表会被从hash表中去掉。

图3中， hash_table_1表示，现在worker_1的“待执行事务队列”里，有4个事务涉及到db1.t1表，有1个事务涉及到db2.t2表； hash_table_2表示，现在worker_2中有一个事务会更新到表t3的数据。

假设在图中的情况下， coordinator从中转日志中读入一个新事务T，这个事务修改的行涉及到表t1和t3。

现在用事务T的分配流程，看一下基于表的分配规则：

1）由于事务T中涉及修改表t1，而worker_1队列中有事务在修改表t1，事务T和队列中的某个事务要修改同一个表的数据，这种情况我们说事务T和worker_1是冲突的。

2）按照这个逻辑，顺序判断事务T和每个worker队列的冲突关系，会发现事务T跟worker_2也冲突。

3）事务T跟多于一个worker冲突， coordinator线程就进入等待。

4）每个worker继续执行，同时修改hash_table。假设hash_table_2里面涉及到修改表t3的事务先执行完成，就会从hash_table_2中把db1.t3这一项去掉。

5）这样coordinator会发现跟事务T冲突的worker只有worker_1了，因此就把它分配给worker_1。

6）coordinator继续读下一个中转日志，继续分配事务。

每个事务在分发的时候，跟所有worker的冲突关系包括以下三种情况：

1）如果跟所有worker都不冲突， coordinator线程就会把这个事务分配给最空闲的woker。

2）如果只跟一个worker冲突， coordinator线程就会把这个事务分配给这个存在冲突关系的worker。

3）如果跟多于一个worker冲突， coordinator线程就进入等待状态，直到和这个事务存在冲突关系的worker只剩下1个。

注：按表分发的方案，在多个表负载均匀的场景里应用效果很好。但是，如果碰到热点表，比如所有的更新事务都会涉及到某一个表的时候，所有事务都会被分配到同一个worker中，就变成单线程复制了。

按行分发策略

要解决热点表的并行复制问题，就需要一个按行并行复制的方案。

按行复制的核心思路是：如果两个事务没有更新相同的行，它们在备库上可以并行执行。显然，这个模式要求binlog格式必须是row。

按行复制和按表复制的数据结构差不多，也是为每个worker，分配一个hash表。只是要实现按行分发，这时候的key，就必须是“库名+表名+唯一键的值”。

但是，这个“唯一键”只有主键id还是不够的，我们还需要考虑下面这种场景，表t1中除了主键，还有唯一索引a：

CREATE TABLE `t1` (
 `id` int(11) NOT NULL,
 `a` int(11) DEFAULT NULL,
 `b` int(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 UNIQUE KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t1values(1,1,1),(2,2,2),(3,3,3),(4,4,4),(5,5,5);

假设，接下来我们要在主库执行这两个事务：

这两个事务要更新的行的主键值不同，但是如果它们被分到不同的worker，就有可能session B的语句先执行。这时候id=1的行的a的值还是1，就会报唯一键冲突。

因此，基于行的策略，事务hash表中还需要考虑唯一键，即key应该是“库名+表名+索引a的名字+a的值”。

比如，在上面这个例子中，我要在表t1上执行update t1 set a=1 where id=2语句，在binlog里面记录了整行的数据修改前各个字段的值，和修改后各个字段的值。

因此， coordinator在解析这个语句的binlog的时候，这个事务的hash表就有三个项：

1）key=hash_func(db1+t1+“PRIMARY”+2), value=2; 这里value=2是因为修改前后的行id值不变，出现了两次。

2）key=hash_func(db1+t1+“a”+2), value=1，表示会影响到这个表a=2的行。

3）key=hash_func(db1+t1+“a”+1), value=1，表示会影响到这个表a=1的行。

相比于按表并行分发策略，按行并行策略在决定线程分发的时候，需要消耗更多的计算资源。你可能也发现了，这两个方案其实都有一些约束条件：

1）要能够从binlog里面解析出表名、主键值和唯一索引的值。也就是说，主库的binlog格式必须是row。

2）表必须有主键。

3）不能有外键。表上如果有外键，级联更新的行不会记录在binlog中，这样冲突检测就不准确。

对比按表分发和按行分发这两个方案的话，按行分发策略的并行度更高。不过，如果是要操作很多行的大事务的话，按行分发的策略有两个问题：

1）耗费内存。比如一个语句要删除100万行数据，这时候hash表就要记录100万个项。

2）耗费CPU。解析binlog，然后计算hash值，对于大事务，这个成本还是很高的。

所以，在实现这个策略的时候会设置一个阈值，单个事务如果超过设置的行数阈值（比如，如果单个事务更新的行数超过10万行），就暂时退化为单线程模式，退化过程的逻辑大概是这样的：

1）coordinator暂时先hold住这个事务。

2）等待所有worker都执行完成，变成空队列。

3）coordinator直接执行这个事务。

4）恢复并行模式。

注：上述按表分发策略和按行分发策略是MySQL45讲作者自主研发。

MySQL 5.6版本的并行复制策略

官方MySQL5.6版本，支持了并行复制，只是支持的粒度是按库并行。

与按表分发策略和按行分发策略同理，按库分发策略的hash表里，key就是数据库名。

这个策略的并行效果，取决于压力模型。如果在主库上有多个DB，并且各个DB的压力均衡，使用该策略的效果会很好。

相比于按表和按行分发，按库分发策略有两个优势：

1）构造hash值的时候很快，只需要库名；而且一个实例上DB数也不会很多，不会出现需要构造100万个项这种情况。

2）不要求binlog的格式。因为statement格式的binlog也可以很容易拿到库名。

注1：如果主库上的表都放在同一个DB里面，这个策略就没有效果了。

注2：如果不同DB的热点不同，该策略也起不到并行的效果。如，一个是业务逻辑库，一个是系统配置库。

注3：理论上可以创建不同的DB，把相同热度的表均匀分到这些不同的DB中，强行使用这个策略。但由于需要特地移动数据，所以这个策略用得并不多。

MariaDB的并行复制策略

MariaDB的并行复制策略特性：

1）能够在同一组里提交的事务，一定不会修改同一行。

2）主库上可以并行执行的事务，备库上也一定是可以并行执行的。

在实现上， MariaDB是这么做的：

1）在一组里面一起提交的事务，有一个相同的commit_id，下一组就是commit_id+1。

2）commit_id直接写到binlog里面。

3）传到备库应用的时候，相同commit_id的事务分发到多个worker执行。

4）这一组全部执行完成后， coordinator再去取下一批。

MariaDB的并行复制策略缺点：

1）它并没有实现“真正的模拟主库并发度”这个目标。在主库上，一组事务在commit的时候，下一组事务是同时处于“执行中”状态的。

假设了三组事务在主库的执行情况，你可以看到在trx1、 trx2和trx3提交的时候， trx4、 trx5和trx6是在执行的。这样，在第一组事务提交完成的时候，下一组事务很快就会进入commit状态。主库并行事务执行效果：

2）并行过程中，如果同组有大事务，则需要等待大事务执行完成后才能继续。即容易被大事务推后退。

按照MariaDB的并行复制策略，备库上的执行效果：

可以看到，在备库上执行的时候，要等第一组事务完全执行完成后，第二组事务才能开始执行，这样系统的吞吐量就不够。

MySQL 5.7的并行复制策略

在MariaDB并行复制实现之后，官方的MySQL5.7版本也提供了类似的功能，由参数slaveparallel-type来控制并行复制策略：

1）配置为DATABASE，表示使用MySQL 5.6版本的按库并行策略。

2）配置为 LOGICAL_CLOCK，表示的就是类似MariaDB的策略。不过， MySQL 5.7这个策略，针对并行度做了优化。这个优化的思路也很有趣儿。

问：同时处于“执行状态”的所有事务，是否可以并行？

答：不能。因为，这里面可能有由于锁冲突而处于锁等待状态的事务。如果这些事务在备库上被分配到不同的worker，就会出现备库跟主库不一致的情况。但所有处于“commit状态”的事务是可以并行的，因为事务处于commit状态，表示已经通过了锁冲突的检验了。

其实，不用等到commit阶段，只要能够到达redo log prepare阶段，就表示事务已经通过锁冲突的检验了。两阶段提交流程图：

因此， MySQL 5.7并行复制策略的思想是：

1）同时处于prepare状态的事务，在备库执行时是可以并行的。

2）处于prepare状态的事务，与处于commit状态的事务之间，在备库执行时也是可以并行的。

讲binlog的组提交的时候，介绍过两个参数：

binlog_group_commit_sync_delay参数，表示延迟多少微秒后才调用fsync。
binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数，表示累积多少个事务以后才调用fsync。

这两个参数是用于故意拉长binlog从write到fsync的时间，以此减少binlog的写盘次数。在MySQL 5.7的并行复制策略里，它们可以用来制造更多的“同时处于prepare阶段的事务”。这样就增加了备库复制的并行度。

也就是说，这两个参数，既可以“故意”让主库提交得慢些，又可以让备库执行得快些。在MySQL 5.7处理备库延迟的时候，可以考虑调整这两个参数值，来达到提升备库复制并发度的目的。

MySQL 5.7.22的并行复制策略

在2018年4月份发布的MySQL 5.7.22版本里， MySQL增加了一个新的并行复制策略，基于WRITESET的并行复制。

相应地，新增了一个参数binlog-transaction-dependency-tracking，用来控制是否启用这个新策略。这个参数的可选值有以下三种：

COMMIT_ORDER，表示的就是前面介绍的，根据同时进入prepare和commit来判断是否可以并行的策略。
WRITESET，表示的是对于事务涉及更新的每一行，计算出这一行的hash值，组成集合writeset。如果两个事务没有操作相同的行，也就是说它们的writeset没有交集，就可以并行。
WRITESET_SESSION，是在WRITESET的基础上多了一个约束，即在主库上同一个线程先后执行的两个事务，在备库执行的时候，要保证相同的先后顺序。

注：为了唯一标识，这个hash值是通过“库名+表名+索引名+值”计算出来的。如果一个表上除了有主键索引外，还有其他唯一索引，那么对于每个唯一索引， insert语句对应的writeset就要多增加一个hash值。

虽然这和前面介绍的MySQL 5.5版本的按行分发的策略是差不多的。但MySQL官方的这个实现还是有很大的优势：

1）writeset是在主库生成后直接写入到binlog里面的，这样在备库执行的时候，不需要解析binlog内容（event里的行数据），节省了很多计算量。

2）不需要把整个事务的binlog都扫一遍才能决定分发到哪个worker，更省内存。

3）由于备库的分发策略不依赖于binlog内容，所以binlog是statement格式也是可以的。

注1：对于“表上没主键”和“外键约束”的场景， WRITESET策略也是没法并行的，也会暂时退化为单线程模型。

注2：大事务不仅会影响到主库，也是造成备库复制延迟的主要原因之一。因此，在平时的开发工作中，我建议你尽量减少大事务操作，把大事务拆成小事务。

小结：思考题

思考：假设一个MySQL 5.7.22版本的主库，单线程插入了很多数据，过了3个小时后，我们要给这个主库搭建一个相同版本的备库。这时候，你为了更快地让备库追上主库，要开并行复制。在binlog-transaction-dependencytracking参数的COMMIT_ORDER、 WRITESET和WRITE_SESSION这三个取值中，你会选择哪一个呢？你选择的原因是什么？如果设置另外两个参数，你认为会出现什么现象呢？

答：选择WRITESET策略。

1）由于主库是单线程压力模式，所以每个事务的commit_id都不同，那么设置为COMMIT_ORDER模式的话，从库也只能单线程执行。

2）WRITESET模式通过对比更新的事务是否存在冲突的行，可以并发执行。

3）由于WRITESET_SESSION模式要求在备库应用日志的时候，同一个线程的日志必须与主库上执行的先后顺序相同，也会导致主库单线程压力模式下退化成单线程复制。