Heim >Datenbank >MySQL-Tutorial >So implementieren Sie die parallele Replikation in der MySQL-Replikation
Wie wir alle wissen, gab es vor MySQL Version 5.6 zwei Threads auf dem Slave-Knoten der Master-Slave-Replikation, nämlich den E/A-Thread und den SQL-Thread.
Der I/O-Thread ist dafür verantwortlich, Ereignisse aus dem Binärprotokoll zu empfangen und sie in das Relay-Protokoll zu schreiben.
Der SQL-Thread liest das Relay-Protokoll und spielt es in der Datenbank ab.
Die obige Methode führt gelegentlich zu Verzögerungen. Welche Situationen können also zu Verzögerungen zwischen dem Master- und Slave-Knoten führen?
1 Die Hauptdatenbank führt große Transaktionen aus (z. B. große Änderungen an der Tabellenstruktur). .
2. Umfangreiche Änderungen an der Hauptdatenbank (z. B. umfangreiche Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschvorgänge).
3. Im ROW-Synchronisationsmodus verfügt die Hauptdatenbanktabelle über keinen Primärschlüssel, der häufig aktualisiert wird.
4. Die Konfiguration der Datenbankparameter ist unangemessen und es liegt ein Engpass bei der Leistung des Slave-Knotens vor (z. B. ist die Einstellung für das Transaktionsprotokoll des Slave-Knotens zu klein, was zu häufigem Festplatten-Flushen führt).
5. Die Netzwerkumgebung ist instabil und es kommt zu Verzögerungen und Neuverbindungen beim Lesen des Binlogs aus dem Knoten-IO-Thread.
6. Die Master-Slave-Hardwarekonfiguration ist unterschiedlich und die Hardware-Ressourcennutzung des Slave-Knotens erreicht die Obergrenze. (Zum Beispiel: Master-Knoten-SSD-Festplatte, Slave-Knoten-SAS-Festplatte)
Sie können die oben genannten Gründe für Verzögerungen grob klassifizieren.
1. Hardwareprobleme (einschließlich Festplatten-IO, Netzwerk-IO usw.)
2.
3. Probleme beim Datenbankdesign.
4. Die Hauptdatenbank wird in großen Mengen geändert und die Single-Threaded-SQL-Verarbeitung des Slave-Knotens ist nicht zeitnah genug.
Nach der Analyse der oben genannten Gründe ist ersichtlich, dass der DBA neben der Verbesserung der Hardwarebedingungen auch auf das Datenbankdesign und die Datenbankkonfiguration achten muss, um die Master-Slave-Verzögerung zu verringern Schließlich ist es notwendig, die gleichzeitigen Verarbeitungsfähigkeiten der Slave-Knoten zu verbessern. Der Wechsel von der Single-Thread-Wiedergabe zur Multi-Thread-Parallel-Wiedergabe ist eine bessere Methode, um das Problem der Datenkonflikte und -bestätigungen zu lösen von Fehlerwiederherstellungsstandortpunkten unter der Prämisse der Multi-Thread-Wiederherstellung.
Wenn mehrere Datenbanken in der Instanz vorhanden sind, können mehrere Threads gestartet werden, und jeder Thread entspricht einer Datenbank. In diesem Modus startet der Slave-Knoten mehrere Threads. Threads sind in zwei Kategorien unterteilt:
Coordinator
undWorkThread
.Coordinator
和WorkThread
。
线程分工执行逻辑
Coordinator
线程负责判断事务是否可以并行执行,如果可以并行就把事务分发给WorkThread
线程执行,如果判断不能执行,如DDL
,跨库操作
等,就等待所有的worker线程执行完成之后,再由Coordinator
执行。
关键配置信息
slave-parallel-type=DATABASE
方案不足点
这种并行复制的模式,只有在实例中有多个DB且DB的事务都相对繁忙的情况下才会有较高的并行度,但是日常维护中其实单个实例的的事务处理相对集中在一个DB上。大多数延迟情况都基于热点表的出现而观察得出。如果能够提供基于表的并行度是一个很好方法。
简单来说就是在双1的设置下,事务提交后即刷盘的操作改为多个事务合并成一组事务再进行统一刷盘,这样处理就降低了磁盘IO的压力。详细资料参考
老叶茶馆
关于组提交的说明推文https://mp.weixin.qq.com/s/rcPkrutiLc93aTblEZ7sFg
一组事务同时提交也就意味着组内事务不存在冲突,故组内的事务在从节点上就可以并发执行,问题在于如何区分事务是否在同一组中的,于是在binlog中出现了两个新的参数信息last_committed
和 sequence_number
如何判断事务在一个组内呢?
解析binlog可以发现里面多了
last_committed
和sequence_number
两个参数信息,其中last_committed
存在重复的情况。
sequence_number
# 这个值指的是事务提交的序号,单调递增。
last_committed
Koordinator
Der Thread ist dafür verantwortlich, zu bestimmen, ob die Transaktion parallel ausgeführt werden kann. Wenn sie parallel ausgeführt werden kann, wird die Transaktion verteilt an den WorkThread
-Thread zur Ausführung, wenn festgestellt wird, dass er nicht ausgeführt werden kann, z. B. DDL
, bibliotheksübergreifende Operation
usw. , warten Sie, bis alle Arbeitsthreads die Ausführung abgeschlossen haben, und führen Sie sie dann durch Coordinator
aus. Wichtige Konfigurationsinformationen: Bei der täglichen Wartung konzentriert sich die Transaktionsverarbeitung einer einzelnen Instanz jedoch relativ auf eine Datenbank. Die meisten Verzögerungen werden aufgrund des Vorhandenseins von Hotspot-Tabellen beobachtet. Es wäre eine gute Idee, eine tabellenbasierte Parallelität bereitzustellen. Einfach ausgedrückt, unter der Einstellung „Double 1“ ist der Vorgang des Leerens der Festplatte nach der Transaktion Gesendet wird geändert. Führen Sie mehrere Transaktionen zu einer Gruppe von Transaktionen zusammen und führen Sie dann ein einheitliches Festplatten-Flushing durch, wodurch der Druck auf die Festplatten-E/A verringert wird. Ausführliche Informationen finden Sie im Erklärungs-Tweet von Laoye Teahouse
zur Gruppeneinreichung https://mp.weixin.qq.com/s/rcPkrutiLc93aTblEZ7sFg
last_committed
und sequence_number
angezeigt werden Wenn Sie das Binlog analysieren, können Sie feststellen, dass es mehr last_committed
und sequence_number
gibt. Zwei Parameterinformationen, von denen last_committed
dupliziert wird. 🎜🎜🎜🎜🎜sequence_number
# Dieser Wert bezieht sich auf die Sequenznummer der Transaktionseinreichung, die monoton ansteigt. 🎜🎜🎜🎜last_committed
# Dieser Wert hat zwei Bedeutungen: 1. Der gleiche Wert bedeutet, dass sich diese Transaktionen in derselben Gruppe befinden, 2. Dieser Wert stellt auch die maximale Anzahl der vorherigen Gruppe von Transaktionen dar. 🎜🎜🎜[root@mgr2 GreatSQL]# mysqlbinlog mysql-bin.0000002 | grep last_committed GTID last_committed=0 sequence_number=1 GTID last_committed=0 sequence_number=2 GTID last_committed=2 sequence_number=3 GTID last_committed=2 sequence_number=4 GTID last_committed=2 sequence_number=5 GTID last_committed=2 sequence_number=6 GTID last_committed=6 sequence_number=7 GTID last_committed=6 sequence_number=8🎜🎜🎜Datenbankkonfiguration🎜🎜🎜
slave-parallel-type=LOGICAL_CLOCK🎜🎜🎜Schemamängel🎜
基于组提交的同步有个不足点,就是当主节点的事务繁忙度较低的时候,导致时间段内组提交fsync刷盘的事务量较少,于是导致从库回放的并行度并不高,甚至可能一组里面只有一个事务,这样从节点的多线程就基本用不到,可以通过设置下面两个参数,让主节点延迟提交。
binlog_group_commit_sync_delay # 等待延迟提交的时间,binlog提交后等待一段时间再 fsync。让每个 group 的事务更多,人为提高并行度。
binlog_group_commit_sync_no_delay_count # 待提交的最大事务数,如果等待时间没到,而事务数达到了,就立即 fsync。达到期望的并行度后立即提交,尽量缩小等待延迟。
writeset 基于事务结果冲突进行判断事务是否可以进行并行回放的方法,他由
binlog-transaction-dependency-tracking
参数进行控制,默认采用WRITESET
方法。
Command-Line Format | --binlog-transaction-dependency-tracking=value |
---|---|
System Variable | binlog_transaction_dependency_tracking |
Scope | Global |
Dynamic | Yes |
SET_VAR Hint Applies | No |
Type | Enumeration |
Default Value | COMMIT_ORDER |
Valid Values | COMMIT_ORDER WRITESET WRITESET_SESSION |
COMMIT_ORDER
# 使用 5.7 Group commit 的方式决定事务依赖。
WRITESET
# 使用写集合的方式决定事务依赖。
WRITESET_SESSION
# 使用写集合,但是同一个session中的事务不会有相同的last_committed。
writeset 是一个HASH类型的数组,里面记录着事务的更新信息,通过
transaction_write_set_extraction
判断当前事务更新的记录与历史事务更新的记录是否存在冲突,判断过后再采取对应处理方法。writeset储存的最大存储值由binlog-transaction-dependency-history-size
控制。
需要注意的是,当设置成
WRITESET
或WRITESET_SESSION
的时候,事务提交是无序状态的,可以通过设置slave_preserve_commit_order=1
强制按顺序提交。
binlog_transaction_dependency_history_size
设定一个上限,限制在内存中缓存之前事务修改的行信息时所使用的行哈希数。一旦达到这个哈希数,就会清除历史记录。
Command-Line Format | --binlog-transaction-dependency-history-size=# |
---|---|
System Variable | binlog_transaction_dependency_history_size |
Scope | Global |
Dynamic | Yes |
SET_VAR Hint Applies | No |
Type | Integer |
Default Value | 25000 |
Minimum Value | 1 |
Minimum Value | 1000000 |
transaction_write_set_extraction
该模式支持三种算法,默认采用XXHASH64,当从节点配置writeset复制的时候,该配置不能配置为OFF。在MySQL 8.0.26中,该参数已被标记为已弃用,将来将被删除。
Command-Line Format | --transaction-write-set-extraction[=value] |
---|---|
Deprecated | 8.0.26 |
System Variable | binlog_transaction_dependency_history_size |
Scope | Global, Session |
Dynamic | Yes |
SET_VAR Hint Applies | No |
Type | Enumeration |
Default Value | XXHASH64 |
Valid Values | OFF MURMUR32 XXHASH64 |
数据库配置
slave_parallel_type = LOGICAL_CLOCK slave_parallel_workers = 8 binlog_transaction_dependency_tracking = WRITESET slave_preserve_commit_order = 1
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie die parallele Replikation in der MySQL-Replikation. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!