在上一篇文章中,我和你介绍了一主多从的结构以及切换流程。今天我们就继续聊聊一主多从架构的应用场景:读写分离,以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题。

我们在上一篇文章中提到的一主多从的结构,其实就是读写分离的基本结构了。这里,我再把这张图贴过来,方便你理解。

读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图1中的结构是客户端(client)主动做负载均衡,这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层。也就是说,由客户端来选择后端数据库进行查询。

还有一种架构是,在MySQL和客户端之间有一个中间代理层proxy,客户端只连接proxy, 由proxy根据请求类型和上下文决定请求的分发路由。

接下来,我们就看一下客户端直连和带proxy的读写分离架构,各有哪些特点。

  1. 客户端直连方案,因为少了一层proxy转发,所以查询性能稍微好一点儿,并且整体架构简单,排查问题更方便。但是这种方案,由于要了解后端部署细节,所以在出现主备切换、库迁移等操作的时候,客户端都会感知到,并且需要调整数据库连接信息。
    你可能会觉得这样客户端也太麻烦了,信息大量冗余,架构很丑。其实也未必,一般采用这样的架构,一定会伴随一个负责管理后端的组件,比如Zookeeper,尽量让业务端只专注于业务逻辑开发。
  2. 带proxy的架构,对客户端比较友好。客户端不需要关注后端细节,连接维护、后端信息维护等工作,都是由proxy完成的。但这样的话,对后端维护团队的要求会更高。而且,proxy也需要有高可用架构。因此,带proxy架构的整体就相对比较复杂。

理解了这两种方案的优劣,具体选择哪个方案就取决于数据库团队提供的能力了。但目前看,趋势是往带proxy的架构方向发展的。

但是,不论使用哪种架构,你都会碰到我们今天要讨论的问题:由于主从可能存在延迟,客户端执行完一个更新事务后马上发起查询,如果查询选择的是从库的话,就有可能读到刚刚的事务更新之前的状态。

这种“在从库上会读到系统的一个过期状态”的现象,在这篇文章里,我们暂且称之为“过期读”。

前面我们说过了几种可能导致主备延迟的原因,以及对应的优化策略,但是主从延迟还是不能100%避免的。

不论哪种结构,客户端都希望查询从库的数据结果,跟查主库的数据结果是一样的。

接下来,我们就来讨论怎么处理过期读问题。

这里,我先把文章中涉及到的处理过期读的方案汇总在这里,以帮助你更好地理解和掌握全文的知识脉络。这些方案包括:

  • 强制走主库方案;
  • sleep方案;
  • 判断主备无延迟方案;
  • 配合semi-sync方案;
  • 等主库位点方案;
  • 等GTID方案。

强制走主库方案

强制走主库方案其实就是,将查询请求做分类。通常情况下,我们可以将查询请求分为这么两类:

  1. 对于必须要拿到最新结果的请求,强制将其发到主库上。比如,在一个交易平台上,卖家发布商品以后,马上要返回主页面,看商品是否发布成功。那么,这个请求需要拿到最新的结果,就必须走主库。
  2. 对于可以读到旧数据的请求,才将其发到从库上。在这个交易平台上,买家来逛商铺页面,就算晚几秒看到最新发布的商品,也是可以接受的。那么,这类请求就可以走从库。

你可能会说,这个方案是不是有点畏难和取巧的意思,但其实这个方案是用得最多的。

当然,这个方案最大的问题在于,有时候你会碰到“所有查询都不能是过期读”的需求,比如一些金融类的业务。这样的话,你就要放弃读写分离,所有读写压力都在主库,等同于放弃了扩展性。

因此接下来,我们来讨论的话题是:可以支持读写分离的场景下,有哪些解决过期读的方案,并分析各个方案的优缺点。

Sleep 方案

主库更新后,读从库之前先sleep一下。具体的方案就是,类似于执行一条select sleep(1)命令。

这个方案的假设是,大多数情况下主备延迟在1秒之内,做一个sleep可以有很大概率拿到最新的数据。

这个方案给你的第一感觉,很可能是不靠谱儿,应该不会有人用吧?并且,你还可能会说,直接在发起查询时先执行一条sleep语句,用户体验很不友好啊。

但,这个思路确实可以在一定程度上解决问题。为了看起来更靠谱儿,我们可以换一种方式。

以卖家发布商品为例,商品发布后,用Ajax(Asynchronous JavaScript + XML,异步JavaScript和XML)直接把客户端输入的内容作为“新的商品”显示在页面上,而不是真正地去数据库做查询。

这样,卖家就可以通过这个显示,来确认产品已经发布成功了。等到卖家再刷新页面,去查看商品的时候,其实已经过了一段时间,也就达到了sleep的目的,进而也就解决了过期读的问题。

也就是说,这个sleep方案确实解决了类似场景下的过期读问题。但,从严格意义上来说,这个方案存在的问题就是不精确。这个不精确包含了两层意思:

  1. 如果这个查询请求本来0.5秒就可以在从库上拿到正确结果,也会等1秒;
  2. 如果延迟超过1秒,还是会出现过期读。

看到这里,你是不是有一种“你是不是在逗我”的感觉,这个改进方案虽然可以解决类似Ajax场景下的过期读问题,但还是怎么看都不靠谱儿。别着急,接下来我就和你介绍一些更准确的方案。

判断主备无延迟方案

要确保备库无延迟,通常有三种做法。

通过前面的文章,我们知道show slave status结果里的seconds_behind_master参数的值,可以用来衡量主备延迟时间的长短。

所以第一种确保主备无延迟的方法是,每次从库执行查询请求前,先判断seconds_behind_master是否已经等于0。如果还不等于0 ,那就必须等到这个参数变为0才能执行查询请求。

seconds_behind_master的单位是秒,如果你觉得精度不够的话,还可以采用对比位点和GTID的方法来确保主备无延迟,也就是我们接下来要说的第二和第三种方法。

如图3所示,是一个show slave status结果的部分截图。

现在,我们就通过这个结果,来看看具体如何通过对比位点和GTID来确保主备无延迟。

第二种方法,对比位点确保主备无延迟:

  • Master_Log_File和Read_Master_Log_Pos,表示的是读到的主库的最新位点;
  • Relay_Master_Log_File和Exec_Master_Log_Pos,表示的是备库执行的最新位点。

如果Master_Log_File和Relay_Master_Log_File、Read_Master_Log_Pos和Exec_Master_Log_Pos这两组值完全相同,就表示接收到的日志已经同步完成。

第三种方法,对比GTID集合确保主备无延迟:

  • Auto_Position=1 ,表示这对主备关系使用了GTID协议。
  • Retrieved_Gtid_Set,是备库收到的所有日志的GTID集合;
  • Executed_Gtid_Set,是备库所有已经执行完成的GTID集合。

如果这两个集合相同,也表示备库接收到的日志都已经同步完成。

可见,对比位点和对比GTID这两种方法,都要比判断seconds_behind_master是否为0更准确。

在执行查询请求之前,先判断从库是否同步完成的方法,相比于sleep方案,准确度确实提升了不少,但还是没有达到“精确”的程度。为什么这么说呢?

我们现在一起来回顾下,一个事务的binlog在主备库之间的状态:

  1. 主库执行完成,写入binlog,并反馈给客户端;
  2. binlog被从主库发送给备库,备库收到;
  3. 在备库执行binlog完成。

我们上面判断主备无延迟的逻辑,是“备库收到的日志都执行完成了”。但是,从binlog在主备之间状态的分析中,不难看出还有一部分日志,处于客户端已经收到提交确认,而备库还没收到日志的状态。

如图4所示就是这样的一个状态。

这时,主库上执行完成了三个事务trx1、trx2和trx3,其中:

  1. trx1和trx2已经传到从库,并且已经执行完成了;
  2. trx3在主库执行完成,并且已经回复给客户端,但是还没有传到从库中。

如果这时候你在从库B上执行查询请求,按照我们上面的逻辑,从库认为已经没有同步延迟,但还是查不到trx3的。严格地说,就是出现了过期读。

那么,这个问题有没有办法解决呢?

配合semi-sync

要解决这个问题,就要引入半同步复制,也就是semi-sync replication。

semi-sync做了这样的设计:

  1. 事务提交的时候,主库把binlog发给从库;
  2. 从库收到binlog以后,发回给主库一个ack,表示收到了;
  3. 主库收到这个ack以后,才能给客户端返回“事务完成”的确认。

也就是说,如果启用了semi-sync,就表示所有给客户端发送过确认的事务,都确保了备库已经收到了这个日志。

第25篇文章的评论区,有同学问到:如果主库掉电的时候,有些binlog还来不及发给从库,会不会导致系统数据丢失?

答案是,如果使用的是普通的异步复制模式,就可能会丢失,但semi-sync就可以解决这个问题。

这样,semi-sync配合前面关于位点的判断,就能够确定在从库上执行的查询请求,可以避免过期读。

但是,semi-sync+位点判断的方案,只对一主一备的场景是成立的。在一主多从场景中,主库只要等到一个从库的ack,就开始给客户端返回确认。这时,在从库上执行查询请求,就有两种情况:

  1. 如果查询是落在这个响应了ack的从库上,是能够确保读到最新数据;
  2. 但如果是查询落到其他从库上,它们可能还没有收到最新的日志,就会产生过期读的问题。

其实,判断同步位点的方案还有另外一个潜在的问题,即:如果在业务更新的高峰期,主库的位点或者GTID集合更新很快,那么上面的两个位点等值判断就会一直不成立,很可能出现从库上迟迟无法响应查询请求的情况。

实际上,回到我们最初的业务逻辑里,当发起一个查询请求以后,我们要得到准确的结果,其实并不需要等到“主备完全同步”。

为什么这么说呢?我们来看一下这个时序图。

图5所示,就是等待位点方案的一个bad case。图中备库B下的虚线框,分别表示relaylog和binlog中的事务。可以看到,图5中从状态1 到状态4,一直处于延迟一个事务的状态。

备库B一直到状态4都和主库A存在延迟,如果用上面必须等到无延迟才能查询的方案,select语句直到状态4都不能被执行。

但是,其实客户端是在发完trx1更新后发起的select语句,我们只需要确保trx1已经执行完成就可以执行select语句了。也就是说,如果在状态3执行查询请求,得到的就是预期结果了。

到这里,我们小结一下,semi-sync配合判断主备无延迟的方案,存在两个问题:

  1. 一主多从的时候,在某些从库执行查询请求会存在过期读的现象;
  2. 在持续延迟的情况下,可能出现过度等待的问题。

接下来,我要和你介绍的等主库位点方案,就可以解决这两个问题。

等主库位点方案

要理解等主库位点方案,我需要先和你介绍一条命令:

1
select master_pos_wait(file, pos[, timeout]);

这条命令的逻辑如下:

  1. 它是在从库执行的;
  2. 参数file和pos指的是主库上的文件名和位置;
  3. timeout可选,设置为正整数N表示这个函数最多等待N秒。

这个命令正常返回的结果是一个正整数M,表示从命令开始执行,到应用完file和pos表示的binlog位置,执行了多少事务。

当然,除了正常返回一个正整数M外,这条命令还会返回一些其他结果,包括:

  1. 如果执行期间,备库同步线程发生异常,则返回NULL;
  2. 如果等待超过N秒,就返回-1;
  3. 如果刚开始执行的时候,就发现已经执行过这个位置了,则返回0。

对于图5中先执行trx1,再执行一个查询请求的逻辑,要保证能够查到正确的数据,我们可以使用这个逻辑:

  1. trx1事务更新完成后,马上执行show master status得到当前主库执行到的File和Position;
  2. 选定一个从库执行查询语句;
  3. 在从库上执行select master_pos_wait(File, Position, 1);
  4. 如果返回值是>=0的正整数,则在这个从库执行查询语句;
  5. 否则,到主库执行查询语句。

我把上面这个流程画出来。

这里我们假设,这条select查询最多在从库上等待1秒。那么,如果1秒内master_pos_wait返回一个大于等于0的整数,就确保了从库上执行的这个查询结果一定包含了trx1的数据。

步骤5到主库执行查询语句,是这类方案常用的退化机制。因为从库的延迟时间不可控,不能无限等待,所以如果等待超时,就应该放弃,然后到主库去查。

你可能会说,如果所有的从库都延迟超过1秒了,那查询压力不就都跑到主库上了吗?确实是这样。

但是,按照我们设定不允许过期读的要求,就只有两种选择,一种是超时放弃,一种是转到主库查询。具体怎么选择,就需要业务开发同学做好限流策略了。

GTID方案

如果你的数据库开启了GTID模式,对应的也有等待GTID的方案。

MySQL中同样提供了一个类似的命令:

1
select wait_for_executed_gtid_set(gtid_set, 1);

这条命令的逻辑是:

  1. 等待,直到这个库执行的事务中包含传入的gtid_set,返回0;
  2. 超时返回1。

在前面等位点的方案中,我们执行完事务后,还要主动去主库执行show master status。而MySQL 5.7.6版本开始,允许在执行完更新类事务后,把这个事务的GTID返回给客户端,这样等GTID的方案就可以减少一次查询。

这时,等GTID的执行流程就变成了:

  1. trx1事务更新完成后,从返回包直接获取这个事务的GTID,记为gtid1;
  2. 选定一个从库执行查询语句;
  3. 在从库上执行 select wait_for_executed_gtid_set(gtid1, 1);
  4. 如果返回值是0,则在这个从库执行查询语句;
  5. 否则,到主库执行查询语句。

跟等主库位点的方案一样,等待超时后是否直接到主库查询,需要业务开发同学来做限流考虑。

我把这个流程图画出来。

在上面的第一步中,trx1事务更新完成后,从返回包直接获取这个事务的GTID。问题是,怎么能够让MySQL在执行事务后,返回包中带上GTID呢?

你只需要将参数session_track_gtids设置为OWN_GTID,然后通过API接口mysql_session_track_get_first从返回包解析出GTID的值即可。

之前介绍mysql_reset_connection的时候,有同学留言问这类接口应该怎么使用。

这里我再回答一下。其实,MySQL并没有提供这类接口的SQL用法,是提供给程序的API(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/c-api-functions.html)。

比如,为了让客户端在事务提交后,返回的GITD能够在客户端显示出来,我对MySQL客户端代码做了点修改,如下所示:

这样,就可以看到语句执行完成,显示出GITD的值。

当然了,这只是一个例子。你要使用这个方案的时候,还是应该在你的客户端代码中调用mysql_session_track_get_first这个函数。

小结

在今天这篇文章中,我跟你介绍了一主多从做读写分离时,可能碰到过期读的原因,以及几种应对的方案。

这几种方案中,有的方案看上去是做了妥协,有的方案看上去不那么靠谱儿,但都是有实际应用场景的,你需要根据业务需求选择。

即使是最后等待位点和等待GTID这两个方案,虽然看上去比较靠谱儿,但仍然存在需要权衡的情况。如果所有的从库都延迟,那么请求就会全部落到主库上,这时候会不会由于压力突然增大,把主库打挂了呢?

其实,在实际应用中,这几个方案是可以混合使用的。

比如,先在客户端对请求做分类,区分哪些请求可以接受过期读,而哪些请求完全不能接受过期读;然后,对于不能接受过期读的语句,再使用等GTID或等位点的方案。

但话说回来,过期读在本质上是由一写多读导致的。在实际应用中,可能会有别的不需要等待就可以水平扩展的数据库方案,但这往往是用牺牲写性能换来的,也就是需要在读性能和写性能中取权衡。

课后思考

1.假设你的系统采用了我们文中介绍的最后一个方案,也就是等GTID的方案,现在你要对主库的一张大表做DDL,可能会出现什么情况呢?为了避免这种情况,你会怎么做呢?

假设,这条语句在主库上要执行10分钟,提交后传到备库就要10分钟(典型的大事务)。那么,在主库DDL之后再提交的事务的GTID,去备库查的时候,就会等10分钟才出现。

这样,这个读写分离机制在这10分钟之内都会超时,然后走主库。

这种预期内的操作,应该在业务低峰期的时候,确保主库能够支持所有业务查询,然后把读请求都切到主库,再在主库上做DDL。等备库延迟追上以后,再把读请求切回备库。

通过这个思考题,我主要想让关注的是,大事务对等位点方案的影响。

当然了,使用gh-ost方案来解决这个问题也是不错的选择。


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