MGR修改max_binlog_cache_size参数导致异常

简介: MGR修改max_binlog_cache_size参数导致异常

一、问题来源

这是一位朋友的问题,因为前期朋友设置max_binlog_cache_size为8m,后面在线进行了修改了本参数,但是结果导致整个3节点的MGR集群除了primary节点其他两个second节点均掉线。大概的日志如下:

image.png

二、使用binlog cache的大概流程

这也是我以前写过的一个过程。

  • 开启读写事务。
  • 执行‘DML’语句,在‘DML’语句第一次执行的时候会分配内存空间给binlog cache缓冲区。
  • 执行‘DML’语句期间生成的Event不断写入到binlog cache缓冲区。
  • 如果binlog cache缓冲区已经写满了,则将binlog cache缓冲区的数据写入到binlog cache临时文件,同时清空binlog cache缓冲区,这个临时文件名以ML开头。
  • 事务提交,binlog cache缓冲区和binlog cache临时文件数据全部写入到binary log中进行固化,释放binlog cache缓冲区和binlog cache临时文件。但是注意此时binlog cache缓冲区的内存空间留用供下次事务使用,但是binlog cache临时文件被截断为0,保留文件描述符。其实也就是IO_CACHE结构保留,并且保留IO_CACHE中分配的内存空间和临时文件文件描述符。
  • 断开连接,这个过程会释放IO_CACHE同时释放其持有的binlog cache缓冲区内存以及持有的binlog cache临时文件。

三、max_binlog_cache_size参数的作用

这部分也是我以前记录过的。

max_binlog_cache_size:修改需要使用set global进行修改,定义了binlog cache临时文件的最大容量。如果某个事务的Event总量大于了(max_binlog_cache_size+binlog_cache_size)的大小那么将会报错,如下:

ERROR 1197 (HY000): Multi-statement transaction required more than
'max_binlog_cache_size' bytes of storage; increase this mysqld variable
and try again

我们在函数_my_b_write可以看到如下代码:

if (pos_in_file+info->buffer_length > info->end_of_file) //判断binlog cache临时文件的位置加上本次需要写盘的数据大于info->end_of_file的大小则抛错

{
errno=EFBIG;
set_my_errno(EFBIG);
return info->error = -1;
}

其中info->end_of_file的大小正是来自于我们的参数max_binlog_cache_size。

四、分析问题

从second节点的报错来看,是applier线程应用的事务超过了max_binlog_cache_size设置的大小,但是朋友已经修改了其大小,并且主库并没有报这个错误。

我们知道MGR applier线程从启动MGR的那一刻开始就不会停止,类似的master-slave的sql线程也是一样,我们修改参数是通过set global修改的参数,但是实际上在对于MGR的applier线程并不会生效。

但是对于主库来讲,我们修改参数后只要重启应用重新连接那么参数就生效了,这个时候实际上primary session的max_binlog_cache_size和second applier的max_binlog_cache_size并不一致,一旦有主库做一个稍大的事务,如果这个事务的binlog大于以前设置的值,主库虽然能成功,但是备节点就会由于applier线程的max_binlog_cache_size过小而导致备节点脱离整个集群。

对于这一点我们可以通过debug MySQL的sql线程进行验证。

五、验证

这里我们使用master-slave来进行验证,我们对sql线程进行debug。如下,

  • 当前配置

image.png

  • sql线程
    image.png
  • 修改参数
    image.png
  • 主库执行一个事务,从库执行
    我们可以查看sql线程binlog cache的IO CACHE的信息如下:
    image.png

可以看到这个值还是老值。

  • 重启后sql线程后,主库再做一个事务观察

image.png

很明显我们刚才修改的值重启sql线程后才生效。

因此故障原因得到证明。


Enjoy MySQL :)


全文完。



            </div>
相关文章
|
7天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
16天前
|
云安全 监控 安全
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
281 160
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
288 155
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
216 109
|
10天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
750 5