主库A执行完成一个事务， 写入binlog ，记为 T1
　　
　　然后传给从库B，从库B 接收该binlog ，记为 T2
　　
　　从库B执行完成这个事务，记为 T3
　　
　　同步延时： T3-T1
　　
　　同一个事务，在 从库执行完成的时间 和 主库执行完成的时间 之间的差值
　　
　　SHOW SLAVE STATUS 中的 Seconds_Behind_Master
　　
　　MySQL -- 主从复制的可靠性与可用性
　　
　　Seconds_Behind_Master
　　
　　计算方法
　　
　　每个事务的 binlog 里面都有一个 时间字段 ，用于记录该 binlog 在 主库 上的写入时间
　　
　　从库取出当前正在执行的事务的时间字段的值，计算它与当前系统时间点差值，得到 Seconds_Behind_Master
　　
　　即 T3-T1
　　
　　如果主库与从库的时间不一致， Seconds_Behind_Master 会不会有误差？
　　
　　一般不会
　　
　　在 从库连接到主库 时，会通过 SELECT UNIX_TIMESTAMP() 获取 当前主库的系统时间
　　
　　如果 从库 发现 当前主库的系统时间 与自己的不一致，在计算 Seconds_Behind_Master 会 自动扣除 这部分差值
　　
　　但建立连接后，主库或从库又修改了系统时间，依然会不准确
　　
　　在 网络正常 的情况下， T2-T1 通常会非常小，此时同步延时的主要来源是 T3-T2
　　
　　从库消费 relaylog 的速度跟不上主库生成 binlog 的速度
　　
　　延时来源
　　
　　从库所在 机器的性能 要弱于主库所在的机器
　　
　　更新请求对于IPOS的压力 ，在 主库 和 从库 上是 无差别 的
　　
　　非对称部署 ：20个主库放在4个机器上，但所有从库放在一个机器上
　　
　　主从之间可能会 随时切换 ，现在一般都会采用 相同规格的机器 + 对称部署
　　
　　从库压力大
　　
　　常见场景：管理后台的查询语句
　　
　　从库上的查询耗费大量的 CPU资源 和 IO资源 ，影响了同步速度，造成了 同步延时
　　
　　解决方案
　　
　　一主多从 ，分担读压力，一般都会采用
　　
　　通过 binlog 输出到 外部系统 ，例如Hadoop
　　
　　大事务
　　
　　主库上必须等待 事务执行完成 后才会写入 binlog ，再传给从库
　　
　　常见场景1： 一次性删除太多数据 （如归档的历史数据）
　　
　　解决方案：控制每个事务删除的数据量，分多次删除
　　
　　常见场景2： 大表DDL
　　
　　解决方案： gh-ost
　　
　　从库的 并行复制能力 （后续展开）
　　
　　切换策略
　　
　　可靠性优先
　　
　　切换过程一般由专门的 HA 系统完成，存在 不可用时间 （主库A和从库B都处于 只读 状态）
　　
　　MySQL -- 主从复制的可靠性与可用性
　　
　　判断 从库B 的 Seconds_Behind_Master 值，当 小于 某个值（例如5）才继续下一步
　　
　　把 主库A 改为 只读 状态（ readonly=true ）
　　
　　等待 从库B 的 Seconds_Behind_Master 值降为 0
　　
　　把 从库B 改为 可读写 状态（ readonly=false ）
　　
　　ROM microsoft/dotnet:2.1-sdk AS build
2 WORKDIR /app
3
4 # copy csproj and restore as distinct layers
5 COPY *.sln .
6 COPY WebApp-HelloWorld/*.csproj ./WebApp-HelloWorld/
7 RUN dotnet restore
8
9 # copy everything else and build app
10 COPY WebApp-HelloWorld/ www.zhongyiyuL.cn. ./WebApp-HelloWorld/
11 WORKDIR /app/WebApp-www.zhenghongyule.cn HelloWorld
12 RUN dotnet publish www.jiahuayulpt.com-c Release -o out
13
14
15 FROM microsoft/dotnet:www.myzx157.com 2.1-aspnetcore-runtime AS runtime
16 WORKDIR /app
17 COPY --from=build /app/WebApp-HelloWorld/out ./
18 ENTRYPOINT [www.mytxyl1.com"dotnet", "WebApp-HelloWorld.dll"www.yigouyule2.cn/]
　　
　　可用性优先
　　
　　不等主从同步完成， 直接把业务请求切换至从库B ，并且让 从库B可读写 ，这样几乎不存在不可用时间，但可能会 数据不一致
　　
　　表初始化
　　
　　CREATE TABLE `t` (
　　
　　`id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
　　
　　`c` INT(11) UNSIGNED DEFAULT NULL,
　　
　　PRIMARY KEY (`id`)
　　
　　) ENGINE=InnoDB;
　　
　　INSERT INTO t (c) VALUES (1),(2),(3);
　　
　　插入数据
　　
　　INSERT INTO t (c) VALUES (4);
　　
　　-- 主库上的其它表有大量的更新，导致同步延时为5S，插入c=4后发起了主从切换
　　
　　INSERT INTO t (c) VALUES (5);
　　
　　MIXED
　　
　　MySQL -- 主从复制的可靠性与可用性
　　
　　主库A执行完 INSERT c=4 ，得到 (4,4) ，然后开始执行 主从切换
　　
　　主从之间有5S的同步延迟，从库B会先执行 INSERT c=5 ，得到 (4,5) ，并且会把这个 binlog 发给主库A
　　
　　从库B执行主库A传过来的 INSERT c=4 ，得到 (5,4)
　　
　　主库A执行从库B传过来的 INSERT c=5 ，得到 (5,5)
　　
　　此时主库A和从库B会有 两行 不一致的数据
　　
　　ROW
　　
　　MySQL -- 主从复制的可靠性与可用性
　　
　　采用 ROW 格式的 binlog 时，会记录新插入行的 所有字段的值 ，所以最后只会有 一行 数据不一致
　　
　　主库A和从库B的同步线程都会 报错并停止 ： duplicate key error
　　
　　小结
　　
　　使用 ROW 格式的 binlog ，数据不一致的问题 更容易发现 ，采用 MIXED 或 STATEMENT 格式的 binlog ，数据可能悄悄地不一致
　　
　　主从切换采用 可用性优先 策略，可能会导致 数据不一致 ，大多数情况下，优先选择 可靠性优先 策略
　　
　　在满足 数据可靠性 的前提下，MySQL的 可用性 依赖于 同步延时 的大小（ 同步延时越小 ， 可用性越高 ）