(转) MySQL丢数据及主从数据不一致的场景
随着对MySQL的学习,发现了MySQL的很多问题,最重要的就是丢数据的问题。对于丢数据问题,我们应该了解丢数据的场景,这样在以后的学习中多考虑如何去避免及解决这些问题。
1.MySQL数据库层丢数据场景
本节我们主要介绍一下在存储引擎层上是如何会丢数据的。
1.1.InnoDB丢数据
InnoDB支持事务,同Oracle类似,事务提交需要写redo、undo。采用日志先行的策略,将数据的变更在内存中完成,并且将事务记录成redo,顺序的写入redo日志中,即表示该事务已经完成,就可以返回给客户已提交的信息。但是实际上被更改的数据还在内存中,并没有刷新到磁盘,即还没有落地,当达到一定的条件,会触发checkpoint,将内存中的数据(page)合并写入到磁盘,这样就减少了离散写、IOPS,提高性能。
在这个过程中,如果服务器宕机了,内存中的数据丢失,当重启后,会通过redo日志进行recovery重做。确保不会丢失数据。因此只要redo能够实时的写入到磁盘,InnoDB就不会丢数据。
先来看一下innodb_flush_log_at_trx_commit这个参数:
= 0 :每秒 write cache & flush disk
= 1 :每次commit都 write cache & flush disk
= 2 :每次commit都 write cache,然后根据innodb_flush_log_at_timeout(默认为1s)时间 flush disk
从这三个配置来看,显然innodb_flush_log_at_trx_commit=1最为安全,因为每次commit都保证redo写入了disk。但是这种方式性能对DML性能来说比较低,在我们的测试中发现,如果设置为2,DML性能要比设置为1高10倍左右。
为什么oracle的实时写要比innodb的实时写性能更好?线程与进程?后面还需要研究
大家可以考虑一下0与2的区别?
在某些DML操作频繁的场景下,库的innodb_flush_log_at_trx_commit需要设置为2,这样就存在丢数据的风险:当服务器出现宕机,重启后进行crash recovery则会丢失innodb_flush_log_at_timeout秒内的数据。
PS:当开启了内部XA事务(默认开启),且开启binlog,情况稍有不一样,后面会进行介绍。
1.2.MyISAM丢数据
MyISAM存储引擎在我们的生产中用的并不多,但是系统的数据字典表元数据等都是存储在MyISAM引擎下。
MyISAM不支持事务,且没有data cache,所有DML操作只写到OS cache中,flush disk操作均由OS来完成,因此如果服务器宕机,则这部分数据肯定会丢失。
2.主从复制不一致
主从复制原理:MySQL主库在事务提交时写binlog,并通过sync_binlog参数来控制binlog刷新到磁盘“落地”,而备库通过IO线程从主库读取binlog,并记录到本地的relay log中,由本地的SQL线程再将relay log的数据应用到本地数据库,如下图所示:
![](http://blog.itpub.net/attachment/201411/3/25704976_14149949148R0f.jpg)
从上图我们可以看到,在主从环境中,增加了binlog,这就增加了环境的复杂性,因此也增加了丢数据以及数据不一致可能。
在分析这些丢数据的可能性之前,我们先了解一下binlog的刷新机制以及MySQL的内部XA事务是如何保证binlog与redo的一致性的。
2.1.binlog刷新机制
master写binlog与innodb引擎写redo类似,也有参数控制:sync_binlog
= 0 :表示MySQL不控制binlog的刷新,由文件系统自己控制它的缓存的刷新
> 0 :表示每sync_binlog次事务提交,MySQL调用文件系统的刷新操作将缓存刷下去
其中最安全的就是=1,表示每次事务提交,MySQL都会把binlog缓存刷下去,这样在掉电等情况下,系统才有可能丢失1个事务的数据。当sync_binlog设置为1,对系统的IO消耗也是非常大的。
2.2.内部XA事务原理
MySQL的存储引擎与MySQL服务层之间,或者存储引擎与存储引擎之间的分布式事务,称之为内部XA事务。最为常见的内部XA事务存在与binlog与InnoDB存储引擎之间。在事务提交时,先写二进制日志,再写InnoDB存储引起的redo日志。对于这个操作要求必须是原子的,即需要保证两者同时写入,内部XA事务机制就是保证两者的同时写入。
XA事务的大致流程:
- 事务提交后,InnoDB存储引擎会先做一个PREPARE操作,将事务的XID写入到redo日志中。
- 写binlog日志
- 再将该事务的commit信息写到redo log中
![](http://blog.itpub.net/attachment/201411/3/25704976_14149949127kIU.png)
如果在步骤1和步骤2失败的情况下,整个事务会回滚,如果在步骤3失败的情况下,MySQL数据库在重启后会先检查准备的UXID事务是否已经提交,若没有,则在存储引擎层再进行一次提交操作。这样就保证了redo与binlog的一致性,防止丢数据。
2.3.master库写redo、binlog不实时丢数据的场景
上面我们介绍了MySQL的内部XA事务流程,但是这个流程并不是天衣无缝的,redo的ib_logfile与binlog日志如果被设置非实时flush,就有可能存在丢数据的情况。
1.redo的trx_prepare未写入,但binlog写入,造成从库数据量比主库多。
2.redo的trx_prepare与commit都写入了,但是binlog未写入,造成从库数据量比主库少。
从目前来看,只能牺牲性能去换取数据的安全性,必须要设置redo和binlog为实时刷盘,如果对性能要求很高,则考虑使用SSD
2.4.slave库写redo、binlog不实时丢数据的场景
master正常,但是slave出现异常的情况下宕机,这个时候会出现什么样的情况呢?如果数据丢失,slave的SQL线程还会重新应用吗?这个我们需要先了解SQL线程的机制。
slave读取master的binlog日志后,需要落地3个文件:relay log、relay log info、master info:
relay log:即读取过来的master的binlog,内容与格式与master的binlog一致
relay log info:记录SQL Thread应用的relay log的位置、文件号等信息
master info:记录IO Thread读取master的binlog的位置、文件号、延迟等信息
因此如果当这3个文件如果不及时落地,则主机crash后会导致数据的不一致。
在MySQL 5.6.2之前,slave记录的master信息以及slave应用binlog的信息存放在文件中,即master.info与relay-log.info。在5.6.2版本之后,允许记录到table中,参数设置如下:
- master-info-repository = TABLE
- relay-log-info-repository = TABLE
对应的表分别为mysql.slave_master_info与mysql.slave_relay_log_info,且这两个表均为innodb引擎表。
master info与relay info还有3个参数控制刷新:
- sync_relay_log:默认为10000,即每10000次sync_relay_log事件会刷新到磁盘。为0则表示不刷新,交由OS的cache控制。
- sync_master_info:若master-info-repository为FILE,当设置为0,则每次sync_master_info事件都会刷新到磁盘,默认为10000次刷新到磁盘;若master-info-repository为TABLE,当设置为0,则表不做任何更新,设置为1,则每次事件会更新表 #默认为10000
- sync_relay_log_info:若relay_log_info_repository为FILE,当设置为0,交由OS刷新磁盘,默认为10000次刷新到磁盘;若relay_log_info_repository为TABLE,且为INNODB存储,则无论为任何值,则都每次evnet都会更新表。
建议参数设置如下:
- sync_relay_log = 1
- sync_master_info = 1
- sync_relay_log_info = 1
- master-info-repository = TABLE
- relay-log-info-repository = TABLE
当这样设置,导致调用fsync()/fdatasync()随着master的事务的增加而增加,且若slave的binlog和redo也实时刷新的话,会带来很严重的IO性能瓶颈。
2.5.master宕机后无法及时恢复造成的数据丢失
当master出现故障后,binlog未及时传到slave,或者各个slave收到的binlog不一致。且master无法在第一时间恢复,这个时候怎么办?
如果master不切换,则整个数据库只能只读,影响应用的运行。
如果将别的slave提升为新的master,那么原master未来得及传到slave的binlog的数据则会丢失,并且还涉及到下面2个问题。
1.各个slave之间接收到的binlog不一致,如果强制拉起一个slave,则slave之间数据会不一致。
2.原master恢复正常后,由于新的master日志丢弃了部分原master的binlog日志,这些多出来的binlog日志怎么处理,重新搭建环境?
对于上面出现的问题,一种方法是确保binlog传到从库,或者说保证主库的binlog有多个拷贝。第二种方法就是允许数据丢失,制定一定的策略,保证最小化丢失数据。
1.确保binlog全部传到从库
方案一:使用semi sync(半同步)方式,事务提交后,必须要传到slave,事务才能算结束。对性能影响很大,依赖网络适合小tps系统。
方案二:双写binlog,通过DBDR OS层的文件系统复制到备机,或者使用共享盘保存binlog日志。
方案三:在数据层做文章,比如保证数据库写成功后,再异步队列的方式写一份,部分业务可以借助设计和数据流解决。
2.保证数据最小化丢失
上面的方案设计及架构比较复杂,如果能容忍数据的丢失,可以考虑使用淘宝的TMHA复制管理工具。
当master宕机后,TMHA会选择一个binlog接收最大的slave作为master。当原master宕机恢复后,通过binlog的逆向应用,把原master上多执行的事务回退掉。
3.总结
通过上面的总结分析,MySQL丢数据的场景是五花八门,涉及到单库的丢数据场景、主从的丢数据场景以及MySQL内部XA事务原理等,相对还比较复杂,有点难以理解。
只有当我们了解了这些丢数据的场景,才能更好的去学习, 并解决这些问题。
根据分布式领域的CAP理论(Consistency、Availability、Partition tolerance),任何的分布式系统只能同时满足2点,没办法三者兼顾。MySQL的主从环境满足Availability,且主从互不干扰,因此满足Partition tolerance,但是不满足Consistency,如果需要满足Consistency,则肯定会失去Partition tolerance,因此实现100%高可用性的MySQL主从架构还是非常困难的。只能通过一些设计去牺牲部分特性去满足另外的特性。
后续会重点对MySQL高可用性的架构方案进行进一步测试和研究。
PS:关于Partition tolerance解释:
Partition tolerance is sacrificed if certain requests are forced to wait for unbounded time because of a failure. This is most often the case when a node holding a lock cannot be reached, and quorum loss is not used to break the lock.
参考文档:
1.Innodb的log写入策略及主从同步:
2.MySQL数据丢失讨论