MySQL并行复制的深入分析

这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL并行复制的深入分析，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随数据库教程的小编来看看吧！

01 并行复制的概念

在MySQL的主从复制架构中，主库上经常会并发的执行很多SQL，只要这些SQL没有产生锁等待，那么同一时间并发好几个SQL线程是没有问题的。

我们知道，MySQL的从库是要通过IO_thread去拉取主库上的binlog的，然后存入本地，落盘成relay-log，通过sql_thread来应用这些relay-log。

在MySQL5.6之前的版本中，当主库上有多个线程并发执行SQL时，sql_thread只有一个，在某些TPS比较高的场景下，会出现主库严重延迟的问题。MySQL为了解决这个问题，将sql_thread演化了多个worker的形式，在slave端并行应用relay log中的事务，从而提高relay log的应用速度，减少复制延迟。这就是并行复制的由来。

在MySQL中，复制线程是由参数slave_parallel_workers来控制的，通常情况下，在8G内存、8核CPU的机器上，将该值设置为8比较合适，如果你的CPU核数比较高，那么可以适当调整为8~16之间的数字。

代码如下：

mysql> show variables like 'slave_parallel_workers';
+------------------------+-------+
| Variable_name     | Value |
+------------------------+-------+
| slave_parallel_workers | 8   |
+------------------------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

浅析MySQL并行复制

02 并行复制的演进

并行复制的本质是同时执行的SQL不存在锁争用。

在MySQL5.6版本，MySQL支持的粒度是按照数据库进行并行执行relay log，这种方式能够解决一部分问题，因为不同数据库上的SQL，肯定不会修改表中的同一行内容。这样也就不会产生锁争用。在一些数据库均匀分布，每个数据库使用频率都差不多的场景下，这种并行复制的方法比较好。如果你的业务的数据都集中在一个热点表，这种情况下，并行复制会退化为单线程复制。

随后，在MariaDB中对并行复制做了一定的改进，它的做法是：

1、主库上能够并行提交的事务，也就是已经进入到了redo log commit阶段的事务，在从库上也一定能够并行提交，所以在主库上并行提交的事务，它用一个commit_id对这组事务来进行标识，下一组并行事务的commit_id为本组的commit_id+1

2、将所有的事务的commit_id写入binlog中

3、在从库上应用binlog的时候，将所有的binlog按照commit_id进行划分到不同的worker上

4、本组commit_id的事务全部在从库上提交完成之后，再去拿下一批事务。

这种方法大大增加了从库应用relay log的速度，但是问题是从库在应用前一组事务的时候，后一组事务是处于等待中的，即使前一组的worker有些已经空闲。而在主库上，可能无时无刻不在写入，这样，系统的吞吐量上主从节点就不匹配，主库的吞吐量严重高于从库。

MySQL5.7的并行复制在MariaDB的基础上做了改进，我们知道，事务进入到redo log prepare阶段的时候，由于WAL技术，说明此时事务已经经过了所冲突检测阶段了。MySQL5.7的并行复制时将所有在主库上处于redo log prepare阶段的事务，和该阶段之后的事务，也就是处于redo log commit阶段的事务，在从库并行执行，从而减少worker线程不必要的等待。

这里，有必要再说两个参数，

• binnlog_group_commit_sync_delay参数，表示redo log prepare阶段完成之后，延迟多少微秒后才调用fsync;
• binlog_group_commit_sync_no_delay_count参数，表示累积多少次redo log prepare：write的操作以后才调用fsync

这两个参数是用于故意拉长binlog从write到fsync的时间，以此减少binlog的写盘次数。在MySQL 5.7的并行复制策略里，它们可以用来制造更多的“同时处于prepare阶段的事务”。这样就增加了备库复制的并行度。

它们既可以“故意”让主库提交得慢些，又可以让备库执行得快些。在MySQL 5.7处理备库延迟的时候，可以考虑调整这两个参数值，来达到提升备库复制并发度的目的。

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