I was interested to hear about semi-sync replication improvements in MySQL’s 5.7.4 DMR release and decided to check it out. I previouslyblogged about poor semi-sync performanceand was pretty disappointed from semi-sync’s performance across WAN distances back then, particularly with many client threads.
The Test
The basic environment of these tests was:
- AWS EC2 m3.medium instances
- Master in us-east-1, slave in us-west-1 (~78ms ping RTT)
- CentOS 6.5
- innodb_flush_log_at_trx_commit=1
- sync_binlog=1
- Semi-sync replication plugin installed and enabled.
- GTID’s enabled (except on 5.5)
- sysbench 0.5 update_index.lua test, 60 seconds, 250k table size.
- MySQL 5.7 was tested with both AFTER_SYNC and AFTER_COMMIT settings forrpl_semi_sync_master_wait_point
- I tested Percona XtraDB Cluster 5.6 / Galera 3.5 as well by means of comparison
Without further ado, here’s the TpmC results I got for a single client thread:
These graphs are interactive, so mouse-over for more details. I’m using log scales to better highlight the differences.
The blue bars represent transactions per second (more is better). The red bars represent average latency per transaction per client (less is better). Remember these transactions are synchronously being copied across the US before the client can execute another.
The first test is our control: Async allows ~273 TPS on a single thread. Once we introduce synchronicity, we clearly see the bulk of the time is that round trip. Note that MySQL 5.5 and 5.6 are a bit higher than MySQL 5.7 and Percona XtraDB Cluster, the latter of which show pretty similar results.
Adding parallelism
This gets more interesting to see if we redo the same tests, but with 32 test threads:
In the MySQL 5.5 and 5.6 tests, we can clearly see nasty serialization. Both really don’t allow more performance than single threaded sysbench. I was happy to see, however, that this seems to be dramatically improved in MySQL 5.7, nice job Oracle!
AFTER_SYNC and AFTER_COMMIT vary, but AFTER_SYNC is the default and is preferred over AFTER_COMMIT. The reasoning here is AFTER_SYNC forces the semi-sync wait BEFORE the transaction is committed on the master. The client still must wait for the semi-sync in AFTER_COMMIT, but other transactions may see its data on the master BEFORE we confirm the semi-sync slave has received it. This is potentially bad because if the master crashed at that instant, clients may have read data from the master that did not make it to a failover slave. This is a type of ‘phantom read’ andYoshinori explains it in more detail here.
What about Percona XtraDB Cluster?
I also want to discuss the Percona XtraDB Cluster results, Galera here is somewhat slower than MySQL 5.7 semi-sync. There may be some enhancements to Galera that can be made (competition is a good thing), but there are still some significant differences here:
- Galera allows for writing on any and all nodes, semi-sync does not
- Galera introduces the certification process to check for conflicts, Semi-sync does not
- Galera is not 2-phase commit and transactions are not committed synchronously anywhere except the node originating the transaction. So, it is similar to Semi-sync in this way.
- I ran the Galera tests with no log-bin (Galera does not require it)
- I ran the Galera tests with innodb_flush_log_at_trx_commit=1
- I set the fc_limit on the second node really high to eliminate Flow control as a bottleneck. In a live cluster, it would typically be needed.
- Galera provides parallel slave threads for faster apply, but it doesn’t matter here because I set the fc_limit so high
TL;DR
Semi-sync in MySQL 5.7 looks like a great improvement. Any form of synchronicity is always going to be expensive, particularly over 10s and 100s of milliseconds of latency. With MySQL 5.7, I’d be much more apt to recommend semi-sync as an option than in previous releases. Thanks to Oracle for investing here.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.

MySQL ist keine Programmiersprache, aber seine Abfragesprache SQL hat die Eigenschaften einer Programmiersprache: 1. SQL unterstützt bedingte Beurteilung, Schleifen und variable Operationen; 2. Durch gespeicherte Prozeduren, Auslöser und Funktionen können Benutzer komplexe logische Operationen in der Datenbank ausführen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.


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