FAQ系列 | 如何保证主从复制数据一致性

简介: FAQ系列 | 如何保证主从复制数据一致性

导读

MySQL主从复制环境中,如何才能保证主从数据的一致性呢?

关于主从复制

现在常用的MySQL高可用方案,十有八九是基于 MySQL的主从复制(replication)来设计的,包括常规的一主一从、双主模式,或者半同步复制(semi-sync replication)。

我们常常把MySQL replication说成是MySQL同步(sync),但事实上这个过程是异步(async)的。大概过程是这样的:

  1. 在master上提交事务后,并且写入binlog,返回事务成功标记;
  2. 将binlog发送到slave,转储成relay log;
  3. 在slave上再将relay log读取出来应用。

步骤1和步骤3之间是异步进行的,无需等待确认各自的状态,所以说MySQL replication是异步的。

MySQL semi-sync replication在之前的基础上做了加强完善,整个流程变成了下面这样:

  1. 首先,master和至少一个slave都要启用semi-sync replication模式;
  2. 某个slave连接到master时,会主动告知当前自己是否处于semi-sync模式;
  3. 在master上提交事务后,写入binlog后,还需要通知至少一个slave收到该事务,等待写入relay log并成功刷新到磁盘后,向master发送“slave节点已完成该事务”确认通知;
  4. master收到上述通知后,才可以真正完成该事务提交,返回事务成功标记;
  5. 在上述步骤中,当slave向master发送通知时间超过rpl_semi_sync_master_timeout设定值时,主从关系会从semi-sync模式自动调整成为传统的异步复制模式。

半同步复制看起来很美好有木有呢,但如果网络质量不高,是不是出现抖动,触发上述第5条的情况,会从半同步复制降级为普通复制;此外,采用半同步复制,会导致master上的tps性能下降非常严重,最严重的情况下可能会损失50%以上。

这样来看,除非需要非常严格保证数据一致性等迫不得已的场景,就不太建议使用半同步复制了。当然了,事实上我们也可以通过加强程序端的逻辑控制,来避免主从数据不一致时发生逻辑错误,比如说如果在从上读取到的数据和主不一致的话,那么就触发主从间的一次数据修复工作。或者,我们也可以用 pt-table-checksum & pt-table-sync 两个工具来校验并修复数据,只要运行频率适当,是可行的。

真想要提高多节点间的数据一致性,可以考虑采用PXC方案。现在已知用PXC规模较大的有qunar、sohu,如果团队里初期没有人能比较专注PXC的话,还是要谨慎些,毕竟和传统的主从复制差异很大,出现问题时需要花费更多精力去排查解决。

如何保证主从复制数据一致性

上面说完了异步复制、半同步复制、PXC,我们回到主题:在常规的主从复制场景里,如何能保证主从数据的一致性,不要出现数据丢失等问题呢?

在MySQL中,一次事务提交后,需要写undo、写redo、写binlog,写数据文件等等。在这个过程中,可能在某个步骤发生crash,就有可能导致主从数据的不一致。为了避免这种情况,我们需要调整主从上面相关选项配置,确保即便发生crash了,也不能发生主从复制的数据丢失。

1. 在master上修改配置

innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
sync_binlog = 1

上述两个选项的作用是:保证每次事务提交后,都能实时刷新到磁盘中,尤其是确保每次事务对应的binlog都能及时刷新到磁盘中,只要有了binlog,InnoDB就有办法做数据恢复,不至于导致主从复制的数据丢失。

2. 在slave上修改配置

master_info_repository = "TABLE"
relay_log_info_repository = "TABLE"
relay_log_recovery = 1

上述前两个选项的作用是:确保在slave上和复制相关的元数据表也采用InnoDB引擎,受到InnoDB事务安全的保护,而后一个选项的作用是开启relay log自动修复机制,发生crash时,会自动判断哪些relay log需要重新从master上抓取回来再次应用,以此避免部分数据丢失的可能性。

通过上面几个选项的调整,就可以确保主从复制数据不会发生丢失了。但是,这并不能保证主从数据的绝对一致性,因为,有可能设置了ignore\do\rewrite等replication规则,或者某些SQL本身存在不确定因素,或者人为在slave上修改数据,最终导致主从数据不一致。这种情况下,可以采用pt-table-checksumpt-table-sync 工具来进行数据的校验和修复。

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
1天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
10天前
|
云安全 监控 安全
|
2天前
|
自然语言处理 API
万相 Wan2.6 全新升级发布!人人都能当导演的时代来了
通义万相2.6全新升级,支持文生图、图生视频、文生视频,打造电影级创作体验。智能分镜、角色扮演、音画同步,让创意一键成片,大众也能轻松制作高质量短视频。
915 150
|
2天前
|
编解码 人工智能 机器人
通义万相2.6,模型使用指南
智能分镜 | 多镜头叙事 | 支持15秒视频生成 | 高品质声音生成 | 多人稳定对话
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Z-Image:冲击体验上限的下一代图像生成模型
通义实验室推出全新文生图模型Z-Image,以6B参数实现“快、稳、轻、准”突破。Turbo版本仅需8步亚秒级生成,支持16GB显存设备,中英双语理解与文字渲染尤为出色,真实感和美学表现媲美国际顶尖模型,被誉为“最值得关注的开源生图模型之一”。
1649 8
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 API
一句话生成拓扑图!AI+Draw.io 封神开源组合,工具让你的效率爆炸
一句话生成拓扑图!next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io,通过自然语言秒出架构图,支持私有部署、免费大模型接口,彻底解放生产力,绘图效率直接爆炸。
608 152
|
9天前
|
人工智能 安全 前端开发
AgentScope Java v1.0 发布,让 Java 开发者轻松构建企业级 Agentic 应用
AgentScope 重磅发布 Java 版本,拥抱企业开发主流技术栈。
572 13
|
6天前
|
人工智能 前端开发 文件存储
星哥带你玩飞牛NAS-12:开源笔记的进化之路,效率玩家的新选择
星哥带你玩转飞牛NAS,部署开源笔记TriliumNext!支持树状知识库、多端同步、AI摘要与代码高亮,数据自主可控,打造个人“第二大脑”。高效玩家的新选择,轻松搭建专属知识管理体系。
366 152
|
9天前
|
人工智能 自然语言处理 API
Next AI Draw.io:当AI遇见Draw.io图表绘制
Next AI Draw.io 是一款融合AI与图表绘制的开源工具,基于Next.js实现,支持自然语言生成架构图、流程图等专业图表。集成多款主流大模型,提供智能绘图、图像识别优化、版本管理等功能,部署简单,安全可控,助力技术文档与系统设计高效创作。
663 151