收到短信报警,两台数据库都报slave同步失败了,先说明一下环境,架构:lvs+keepalived+amoeba+mysql,主主复制,单台写入,主1:192.168.0.223(写)主2:192.168
收到短信报警,两台数据库都报slave同步失败了,先说明一下环境,架构:lvs+keepalived+amoeba+mysql,主主复制,单台写入,
主1:192.168.0.223(写)
主2:192.168.0.230
好吧,先show slave status \G看一下同步失败的具体报错吧
登录主2库查看:
mysql> show slave status \G *************************** 1. row *************************** Slave_IO_State: Master_Host: 192.168.0.223 Master_User: slave Master_Port: 13204 Connect_Retry: 60 Master_Log_File: mysql-bin.000009 Read_Master_Log_Pos: 50419 Relay_Log_File: mysqld-relay-bin.000014 Relay_Log_Pos: 34626 Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000009 Slave_IO_Running: No Slave_SQL_Running: No Replicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: mysql,information_schema,performance_schema,test,mysql,information_schema,performance_schema,test Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno: 1062 Last_Error: Error 'Duplicate entry '1329544' for key 'PRIMARY'' on query. Default database: 'data'. Query: 'insert into kn_chongzhi(orderid,aa,buyNum,state,type,create_time,fac,cc,flag) values(20130702173025036581,15935779926,1,0,'SJ',1372757425,'30.27','30',100)' Skip_Counter: 0 Exec_Master_Log_Pos: 34480 Relay_Log_Space: 51171 Until_Condition: None Until_Log_File: Until_Log_Pos: 0 Master_SSL_Allowed: No Master_SSL_CA_File: Master_SSL_CA_Path: Master_SSL_Cert: Master_SSL_Cipher: Master_SSL_Key: Seconds_Behind_Master: NULL Master_SSL_Verify_Server_Cert: No Last_IO_Errno: 0 Last_IO_Error: Last_SQL_Errno: 1062 Last_SQL_Error: Error 'Duplicate entry '1329544' for key 'PRIMARY'' on query. Default database: 'data'. Query: 'insert into kn_chongzhi(orderid,aa,buyNum,state,type,create_time,fac,cc,flag) values(20130702173025036581,15935779926,1,0,'SJ',1372757425,'30.27','30',100)' Replicate_Ignore_Server_Ids: Master_Server_Id: 2 1 row in set (0.00 sec)
尼玛,苦逼的又是主键冲突,先查看一下这张表的结构:
mysql> desc kn_chongzhi; +-------------+-----------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+-----------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(10) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | aa | varchar(32) | NO | MUL | NULL | | | bizOfferId | varchar(32) | NO | | NULL | | | number | varchar(20) | NO | MUL | NULL | | | cc | float(10,2) | NO | | NULL | | | fac | float(10,2) | YES | | 0.00 | | | buyNum | int(10) | NO | | NULL | | | state | tinyint(4) | NO | | 0 | | | type | enum('SJ','QB') | NO | | SJ | | | create_time | int(11) | NO | | NULL | | | update_time | int(11) | NO | | NULL | | | flag | int(10) | NO | | 0 | | +-------------+-----------------+------+-----+---------+----------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
想必大家已经知道问题是这么产生的了,这里我再大体的说一下,可能有些人还不明白哈,回头看前面的架构,引起 这个问题的原因是主1的网络抖动,导致amoeba把写切到了主2,主1的网络好了,写又切回了主1,由于主键ID是自曾的,所以就出现了这个问题,我举个例子:
开始是写主1的,已经写6条数据(id=1、2、3、4、5、6),突然主1网络抖动,开始在主2写了三条(id=7、8、9),主1的网络又恢复了,虚拟主机,写又在主1上了(id=7、8、9、10、。。。。),这时,主1要把id=7、8、9、10.。。。。的数据复制给主2,主2 要把id=7、8、9三条数据复制给主1,这不就傻逼了吗?
处理的过程:
1、在两个库上stop slave;
2、在主2上执行select * from kn_chongzhi where id>=1329544\G (查看在主2上写了几条数据)
mysql> select * from kn_chongzhi where id>=1329544\G *************************** 3661. row *************************** id: 1329545 aa: 20130702213504529562 bizOfferId: DK201307021139565210 number: 13991056094 cc: 30.00 fac: 30.22 buyNum: 1 state: 2 type: SJ create_time: 1372772104 update_time: 1372772474 flag: 100 *************************** 3662. row *************************** id: 1329546 aa: 20130702213506629648 bizOfferId: DK201307021139588209 number: 15511391791 cc: 30.00 fac: 30.17 buyNum: 1 state: 0 type: SJ create_time: 1372772106 update_time: 0 flag: 100 *************************** 3663. row *************************** id: 1329547 aa: 20130702213516595293 bizOfferId: DK201307021139758209 number: 13615611693 cc: 100.00 fac: 99.85 buyNum: 1 state: 2 type: SJ create_time: 1372772116 update_time: 1372772315 flag: 101
3、在主2上delete from kn_chongzhi where id>=1329544; 并设置自曾ID从1329545开始
mysql> delete from kn_chongzhi where id>=1329544; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> alter table kn_chongzhi auto_increment=1329545; Query OK, 0 rows affected (0.15 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
4、主2上slave start,show slave status \G,发现主2同步主1已经ok了;
5、在主2上show master status \G,获取binlog文件名和Position点,在主1上重新change master
6、把上面三条数据保存好,发给程序猿手到录入主1,
PS:当然,如果我按一下设置,肯定不会出现这个问题,如果业务有要求,ID必须连续,免备案空间,那就不能设置这两个参数了:
主1: auto-increment-increment=2 auto-increment-offset=1 主2: auto-increment-increment=2 auto-increment-offset=2
本文出自 “屌丝运维男” 博客,请务必保留此出处
,香港空间
ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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