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主备切换

MySQL 主备切换流程 :

• 状态 1 : 客户端的读写都直接访问节点 A，而节点 B 是 A 的备库，只将 A 的更新都同步过来 , 并本地执行。来保持节点 B 和 A 的数据是相同
• 当切换成状态 2 : 客户端读写访问的都是节点 B，而节点 A 是 B的备库

建议将备库设为只读 (readonly) 模式

• 一般查询语句会被放备库上查，设置为只读 , 能防止误操作
• 防止切换逻辑有 bug，如 : 切换过程中出现双写，造成主备不一致
• readonly 状态，能判断节点的角色
• readonly 对超级 (super) 权限用户是无效，而同步更新的线程 (有超级权限)

主备流程图 :

1. 备库 B 通过 change master 设置主库 A 的 IP、端口、用户名、密码，从哪个位置 (文件名 , 日志偏移量) 开始请求 binlog
2. 备库 B 执行 start slave ，备库会启动两个线程 : io_thread (与主库建立连接 ) , sql_thread
3. 主库 A 校验完用户名、密码后，开始按备库 B 传过来的位置，从本地读取 binlog，发给 B
4. 备库 B 拿到 binlog 后，写到本地文件 (中转日志 (relay log) )
5. sql_thread 读取中转日志，解析出日志里的命令，并执行

binlog 格式

binlog 有两种格式 :

• statement
• row
• mixed : 前两种格式的混合

测试表/数据 :

CREATE TABLE `t` (`id` int(11) NOT NULL,`a` int(11) DEFAULT NULL,`t_modified` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (`id`),KEY `a` (`a`),KEY `t_modified`(`t_modified`)
) ENGINE=InnoDB;insert into t values(1,1,'2018-11-13');
insert into t values(2,2,'2018-11-12');
insert into t values(3,3,'2018-11-11');# 注意这俩条数据
insert into t values(4,4,'2018-11-10');
insert into t values(5,5,'2018-11-09');

查看 binlog 记录 delete 语句

delete from t /*comment*/ where a>=4 and t_modified<='2018-11-10' limit 1;

statement

statement : binlog 记录的 SQL 原语句

show binlog events in 'master.000001';

警告信息 :

• statement 格式，delete 中带 limit，会认为该命令是 unsafe

show warnings;

statement : delete 带 limit，可能出现主备数据不一致 :

• delete 用索引 a，就会删除 a=4 该行
• 用索引 t_modified，那就删除 t_modified='2018-11-09’ ( a=5 该行 )
• 当主库用索引 a；而备库用索引 t_modified 。就会出现主备不一致

row

row 格式 binlog :

• row 的 binlog 没有 SQL 原语句，只能换成 ：Table_map (操作表) , Delete_rows (删除的行为)

解析 binlog 内容 : 从 8900 位置开始

• server id 1 : 该事务在 server_id=1 该库
• Table_map : 显示打开的表，map 226 : 用于区分不同表
• binlog_row_image 默认配置是 FULL，Delete_rows 会有删掉的行的所有字段的值 ; binlog_row_image = MINIMAL : 记录必要的信息，只记录 id=4 信息
• 最后 Xid : 事务被正确提交

mysqlbinlog -vv data/master.000001 --start-position=8900;

binlog_format=row : binlog 记录真实删除行的主键 id，binlog 传到备库去，就肯定会删除 id=4 行，不会造成主备不一致问题

mixed

mixed : 即利用 statment 优点，又避免了数据不一致问题

• MySQL 会判断该 SQL 是否可能引发主备不一致，可能就用 row 格式，否则就用 statement 格式

• row 的缺点 : 很占存储。如 : delete 删掉 10 万行数据 , 0 万条记录都写到 binlog

• statement : SQL 记录到 binlog ，仅占用几十个字节

mixed 格式的特别点 :

 insert into t values(10, 10, now());

该 SQL 用 statement 格式 : 炸一看会引发主备不一致

用 mysqlbinlog 查看 :

• 其中 : SETTIMESTAMP=1546103491 : 约定 now() 的返回时间
• 依然能保障主备数据的一致性

生产格式

生产环境依然用 row 格式 , 其原因 : 利于恢复数据

各CUD 的恢复角度 :

• delete : 会把删掉的整行信息保存起来。所以当执行完一条 delete 后，发现删错数据了，就在 binlog 中记录的 delete 转成 insert，把错删的数据插入就可以恢复
• insert : 会记录所有的字段信息，能精准确定刚插入的那行数据。只要将 insert 转成 delete ，删除掉被误插入数据就行
• update : 会记录修改前整行的数据和修改后的整行数据。只要将 event 前后的信息对调下，再去进行更新恢复

循环复制问题

生产环境使用比较多的是双 M 结构 : 节点 A 和 B 之间总是互为主备关系

双 M 结构有个循环复制问题 :

• 建议参数 : log_slave_updates = on : 备库执行 relay log 后生成 binlog
• 节点 A 更新一条语句，再生成 binlog 发给节点 B，节点 B 执行完更新语句 , 也会生成 binlog
• 而节点 A 同时又是节点 B 的备库 : 会把节点 B 新生成的 binlog 拿过来执行一次

解决循环复制问题 :

• 两个节点的 server id 必须不同 (或者不能成为主备关系)
• binlog 中记录该命令第一次执行时 , 所在实例的 server id
• 备库接到 binlog 并重放时，生成原 binlog 的 server id 相同的新 binlog
• 备库 binlog 后，会先判断 server id，当与自己相同，表示该 binlog 是自己生成，就直接丢弃该 binlog

具体流程 :

1. 节点 A 更新数据，binlog 记录 A 的 server id
2. 传到节点 B 执行后，节点 B 生成的 binlog 的 server id 就是 A 的 server id
3. 再传给节点 A，A 判断该 server id 是否与自己的相同，当相同就不执行该日志
4. 死循环在这里就断掉