【MySQL】深入浅出主从复制数据同步原理

【MySQL】深入浅出主从复制数据同步原理

参考资料：

全解MySQL之主从篇：死磕主从复制中数据同步原理与优化

MySQL 日志：undo log、redo log、binlog 有什么用？

一、主从复制架构概述

不论任何技术栈，但凡一提高可用、高性能、高稳定这些词汇，必然会牵扯到集群、主从架构的概念，如MQ、Redis、ES、MongoDB、Zookeeper.....任何技术栈中都会有，而MySQL中同样不例外，官方也提供了主从架构的支持，通过调整多个MySQL节点的配置信息，即可将一个节点的数据同步给另一个或多个节点，但这种方式同步的是所有数据！

主从架构中必须有一个主节点，以及一个或多个从节点，所有的数据都会先写入到主，接着其他从节点会复制主节点上的增量数据，从而保证数据的最终一致性，使用主从复制方案，可以进一步提升数据库的可用性和性能：

• ①在主节点宕机或故障的情况下，从节点能自动切换成主节点的身份，从而继续对外提供服务。
• ②提供数据备份的功能，当主节点的数据发生损坏时，从节点中依旧保存着完整数据。
• ③可以基于主从实现读写分离，主节点负责处理写请求，从节点处理读请求，进一步提升性能。

但无论任何技术栈的主从架构，都会存在致命硬伤，同时也会存在些许问题需要解决：

• ①硬伤：木桶效应，一个主从集群中所有节点的容量，受限于存储容量最低的哪台服务器。
• ②数据一致性问题：由于同步复制数据的过程是基于网络传输完成的，所以存储延迟性。
• ③脑裂问题：从节点会通过心跳机制，发送网络包来判断主机是否存活，网络故障情况下会产生多主。

上述提到的三个问题中，第一个问题只能靠加大服务器的硬件配置解决，第二个问题相对来说已经有了很好的解决方案（后续讲解），第三个问题则是部署方式决定的，如果将所有节点都部署在同一网段，基本上不会出现集群脑裂问题。

上面简单了解了主从复制架构的一些基本概念后，接着来聊一聊MySQL中的主从复制。

二、MySQL中的主从复制技术

MySQL数据同步的原理

MySQL是基于它自身的Bin-log日志来完成数据的异步复制，因为Bin-log日志中会记录所有对数据库产生变更的语句，包括DML数据变更和DDL结构变更语句，数据的同步过程如下：

上述即是主从同步数据的原理图，但在讲解之前先来了解一下两种数据同步的方式：

• 主节点推送：当主节点出现数据变更时，主动向自身注册的所有从节点推送新数据写入。
• 从节点拉取：从节点定期去询问一次主节点是否有数据更新，有则拉取新数据写入。

那MySQL究竟采用的是什么方式呢？其实是「从拉」的方案，但对其稍微做了一些优化，传统的「从拉」方案是需要从节点一直与主节点保持长连接，从节点定时或持续性的对主节点做轮询，查看主机的数据是否发生了变更，而MySQL的数据同步原理如下：

• ①客户端将写入数据的需求交给主节点，主节点先向自身写入数据。
• ②数据写入完成后，紧接着会再去记录一份Bin-log二进制日志。
• ③配置主从架构后，主节点上会创建一条专门监听Bin-log日志的log dump线程。
• ④当log dump线程监听到日志发生变更时，会通知从节点来拉取数据。
• ⑤从节点会有专门的I/O线程用于等待主节点的通知，当收到通知时会去请求一定范围的数据。
• ⑥当从节点在主节点上请求到一定数据后，接着会将得到的数据写入到relay-log中继日志。
• ⑦从节点上也会有专门负责监听relay-log变更的SQL线程，当日志出现变更时会开始工作。
• ⑧中继日志出现变更后，接着会从中读取日志记录，然后解析日志并将数据写入到自身磁盘中。

阅读上述流程后，相信大家能感受出MySQL主从复制时做的优化，在主从数据同步的过程中，从节点并不会无限制的询问主机，这样实在太影响效率了，在MySQL中引入了惰性的思想，只有当主节点真正出现数据变更时，才会通知从节点拉取数据！

从节点拉取的数据到底是什么格式？

前面从整体角度出发，简单讲述了主从同步数据的过程，但从节点复制的数据到底是什么格式的呢？这里要根据主节点的Bin-log日志格式来决定，它会有三种格式，如下：

• Statment：记录每一条会对数据库产生变更操作的SQL语句（默认格式）。
• Row：记录具体出现变更的数据（也会包含数据所在的分区以及所位于的数据页）。
• Mxed：Statment、Row的结合版，可复制的记录SQL语句，不可复制的记录具体数据。

一般在搭建主从架构时，最好将Bin-log日志调整为Mixed格式，因为这种方式绝对不会出现数据不一致性，毕竟默认的Statment格式会导致主从节点间的数据出现不一致，例如：

• insert into `zz_users` values(11,"blblccc","男","3333",now());
  

  当主节点插入数据时，使用了sysdate()、now()....这类函数时，主节点会取自身的系统时间插入数据，而当从节点拉取SQL执行时，则会获取从节点的系统时间插入数据，因为主/从节点执行SQL语句绝对不可能发生在同一时间，因此就会导致主/从节点中，同一条数据的时间不一致。

• 有一个数据库表t1，表中有如下两条记录：

  CREATE TABLE t1 (a int(11) DEFAULT NULL,b int(11) DEFAULT NULL,KEY a (a)
  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
  insert into t1 values(10,2),(20,1);
  

  接着开始执行两个事务的写操作：

  

  以上两个事务执行之后，数据库里面的记录会变成（11，2）和（20，2），这个发上在主库的数据变更大家都能理解。

  假如事务的隔离级别是read committed，所以，事务1在更新时，只会对b=2这行加上行级锁，不会影响到事务2对b=1这行的写操作。

  以上两个事务执行之后，会在bin log中记录两条记录，因为事务2先提交，所以UPDATE t1 SET b=2 where b=1;会被优先记录，然后再记录UPDATE t1 SET a=11 where b=2;（再次提醒：statement格式的bin log记录的是SQL语句的原文）

  这样bin log同步到备库之后，SQL语句回放时，会先执行UPDATE t1 SET b=2 where b=1;，再执行UPDATE t1 SET a=11 where b=2;。

  这时候，数据库中的数据就会变成（11，2）和（11，2）。这就导致主库和备库的数据不一致了！！！

而将Bin-log日志调整为Mixed格式后，就不会再出现这样的问题，因为对于这种不可复制的记录，会直接选择记录具体变更过的数据到日志中，当从节点读取数据写入时，则可以直接将数据放到磁盘对应的位置中即可。

那为什么不选择Row格式来作为数据同步时的格式呢？

这种方式同步数据不需要经过SQL解析过程，只需直接将数据放到磁盘的具体位置即可，但这种方式会让主节点的I/O负载直线拉高，在传输时也会大量占用网络带宽，因此一般都不会选择Row作为同步复制时的格式。

三、基于主从模型的不同架构

前面将最基本的主从复制原理和细节讲清楚了，虽然MySQL官方只提供了最基本的主从复制技术的支持，但这并不妨碍咱们将其玩出花来，目前业内可以基于主从机制实现：一主一从/多从、双主/多主、多主一从、级联复制四种架构，下面详细聊一聊每种架构。

一主一从/多从架构

一主一从或一主多从，这是传统的主从复制模型，也就是多个主从节点组成的集群中，只有一个主节点，剩余的所有节点都为其附属关系，大致如下：

这种架构中，从节点的所有数据都源自于主节点，如上图所示，为了充分的利用好这种架构，一般都会基于它实现读写分离，也就是将客户端的写请求发给主节点处理，将客户端的读请求发给从节点处理。这种模式下，相较于单机节点而言，能够在性能上进一步提升，因为读写请求都被分发到了不同的节点处理，所以吞吐量至少会提升50%以上。

双主/多主架构

上述的一主一从/多从架构，更加适用于一些读大于写的场景，因为这类项目中，读请求的数量远超出写请求，因此将读操作分发到从库上，能够大大降低主库的访问压力，但如若你的项目中读写请求的比例对半开，同时整体的并发量也不算低，至少超出了单库的承载阈值，这时就可以选用双主/多主架构，如下：

上图是一个典型的双主架构，这里有两个MySQL节点，它们都是主库，也都属于对方的从库，也就是两者之间会相互同步数据，这时为了防止主键出现冲突，一般都会通过设置数据库自增步长的方式来防重，通常会将两个节点的自增步长设为2，然后为两个节点分配自增初始值1、2，最终会出现如下效果：

• DB1：1、3、5、7、9、11、13、15、17.......
• DB2：2、4、6、8、10、12、14、16、18......

在两个库上插入数据时，各自会以上述序列进行主键的递增，接着两个节点会各自同步对方的数据，这也就意味着双方都具备完整的数据，因此无论是：简单读、简单写、批量写、多表查…等任何类型的操作，都可以随便分发到任意节点上处理。

多主一从架构

除开上述两种主从架构的基本玩法外，面对于不同场景时也会有一些新奇玩法，比如面对于一些写大于读的场景，不管是一主多从、还是多主的方式，似乎都无法很好的解决这个问题，因此要处理这类问题时，可以选用多主一从架构，啥意思呢？如下图：

因为这种架构要解决写大于读造成的性能瓶颈，所以这里会采用多主来承载客户端的写请求，同时为了做好主键防重，也需要设置数据库自增步长和初始值，这里有三个主节点，因此自增步长为三，初始值分别为1、2、3，最终三个主节点中的数据如下：

• DB1：1、4、7、10、13、16.....
• DB2：2、5、8、11、14、17.....
• DB3：3、6、9、12、15、18.....

而这三个主节点都会具备一个相同的从节点，也就是只有一个从库，它会负责同步所有主库的数据，这也就意味着从库中会具备三个主库的完整数据，这样做有什么好处呢？通过多个主节点解决了写请求导致压力过大的问题，同时从库中还有完整数据，因此也不会由于拆分了主库而影响读操作。

主从架构小结

下面做个简单的小总结：

• 一主多从架构：适用于读大于写的场景，采用多个从库来分担数据库系统的读压力。
• 多主架构：适用于读写参半的场景，采用多个主库来承载数据库系统整体的读写压力。
• 多主一从架构：适用于写大于读的场景，采用多个主库分担写压力，单个从库承载读压力。

四、主从数据一致性的解决方案

到这里为止，对于主从复制架构中绝大多数知识点和细节技术，都已经做了全面概述，最后再来重点叙说一个点，则是主从节点之间的数据一致性问题。通常情况下，对MySQL搭建了主从集群，往往从节点不会只充当备库的角色，为了充分利用已有的资源，都会在主从热备的基础上，采用读写分离方案，将写请求分发给主库、读请求分发给从库处理。

这样的确能够充分发挥从库所在机器的性能，但随之而来的还有一些问题，由于从库需要处理读取数据的请求，但主从节点之间的数据绝对会有一定延时，那对于一些关键性的数据，在主库上修改之后，再去从库上读取，这时就很有可能读取到的是旧数据，即修改前的原数据。

但这种情况对于用户而言显然是无法接受的，比如一个用户将个人信息修改后，然后再次查看时，发现个人信息依旧是修改之前的原数据，这时用户就有可能再次修改，经过反反复复多次修改后，用户发现依旧未生效，大多数情况下都会心里骂一句：“去你*的，乐色系统”！

想要解决上述这种读写分离导致的数据不一致性，主要有四种解决方案：

• 业务逻辑做改变
• 复制方式做更改
• 数据库架构做调整
• 引入第三方中间件

改变业务逻辑

改变业务逻辑的潜在含义是：对业务做一定更改，比如当用户立即修改数据后，因为在从库读不到数据，所以先显示一个审核状态，这样能够给出用户的反馈，从而避免用户再次重复操作，如：

上述是掘金的个人资料，当用户手动更改后，会先显示一个「审核中」的状态，这种方式属于和数据不一致妥协的方案，接受一定的数据延迟，不过这种方式并不适用于一些对数据实时性要求较高的场景。

更改复制方式

在之前曾聊过MySQL四种数据同步复制的方式，即全同步、异步、半同步与无损复制，MySQL默认会是异步复制模式，即主节点写入数据后会立即返回成功的状态给客户端，这样能够确保性能达到最佳，但如果对实时性要求较高，可以将其改为全同步或半同步模式。

改成全同步的模式能够确保数据100%不会存在延迟，但性能会因此严重下降，因此半同步是个不错的选择，但如果数据库仅仅是一主一从的架构，那么半同步模式和全同步模式没有任何区别，因为半同步是至少要求一个从库返回ACK，才向客户端返回写入成功，而一主一从架构中只有一个从节点~

不过就算是半同步（无损）复制模式，对比异步复制而言，依旧会导致性能下降较为严重。

调整数据库架构

如果无法接受主从架构带来的短期数据不一致，那可以升级服务器硬件，并将架构恢复成单库架构，所有读写操作都走单库完成，这就自然不会出现数据不一致问题。但如果升级硬件配置后，无法承载客户端的访问压力时，可将整体架构升级到分库分表架构，制定好合适的分片策略和路由键，每次读写数据都根据业务不同，操作不同的库。

引入第三方中间件

前面聊到的三种方案，多多少少都存在一些局限性，因为要么接受数据不一致、要么损失性能、要么使用更高规模的架构处理，但这些方案似乎都存在令人不能接受的后患，那有没有一种万全之策来解决这个问题呢？答案是有的，就是引入Canal中间件来监控主节点的Bin-log日志。

在之前讲主从同步数据原理时，曾讲到过，主节点上存在一个log dump线程会监听Bin-log日志，当日志出现变更时会通知从节点来拉取数据，而Canal的思想也是一样的，会监控主节点的Bin-log日志，当发生变更时，就直接去拉取数据，然后直接推送给从节点写入。

Canal在主从集群的身份就类似于一个中间商，对于主节点而言，它是一个从库，因为Canal会去主库上拉取新增数据。而对于集群中真正的从节点而言，它是一个主库，因为Canal会给其他真正的从节点推送数据。但这种方式也无法做到真正的数据实时性，毕竟Canal监听变更、拉取数据、推送数据都需要时间，这部分的时间开销必然存在，只是它会比从库去主库上拉取，速度会更快一些罢了。

一般企业内部都会引入Canal来解决数据不一致问题，因为它不仅仅只能解决主从延迟问题，还能解决MySQL-ES、MySQL-Redis.....等多种数据不一致的场景，Canal是由阿里巴巴开源的一项技术，也包括在阿里内部应用也较为广泛。

当然，也可以制定某些敏感数据走主库查询，这样能够确保数据的实时性，但容易模糊读写分离的界限，不过因为不需要引入额外的技术，所以在某些情况下也是个不错的方案。