MySQL实战45讲学习笔记----读写分离主备延迟

一主多从主要应用与读写分离，一般情况下写主库，从多个从库读数据，主库与从库之间进行数据同步，但是由于主从同步之间有延时，这样在主库写完数据，从从库查询数据可能会出现过期读问题。

读写分离的基本结构

客户端直连

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。

proxy模式

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

客户端直连和带proxy的读写分离架构

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。
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。proxy也需要有高可用架构。

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。

过期读问题

解决方案：

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。

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。

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。

判断主备无延迟方案

要确保备库无延迟，通常有三种做法。

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。

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，

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。

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。

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。

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”。

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。

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。

等主库位点方案

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

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。

图6 master_pos_wait方案

这里假设，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。

GTID方案

如果数据库开启了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：

 select wait_for_executed_gtid_set(gtid_set, 1);

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。

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。

即使是最后等待位点和等待GTID这两个方案，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，会把主库打挂。

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。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。

假设系统采用等GTID的方案，现在对主库的一张大表做DDL，可能会出现什么情况

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。避免大事务。

暗夜猎手-大魔王

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