MySQL是怎么保证高可用的？
正常情况下，只要主库执行更新生成的所有binlog，都可以传到备库并被正确地执行，备库就能达到跟主库一致的状态，这就是最终一致性。
但是，MySQL要提供高可用能力，只有最终一致性是不够的。为什么这么说呢？今天我就着重和你分析一下。
这里，我再放一次上一篇文章中讲到的双M结构的主备切换流程图。
主备延迟
主备切换可能是一个主动运维动作，比如软件升级、主库所在机器按计划下线等，也可能是被动操作，比如主库所在机器掉电。
接下来，我们先一起看看主动切换的场景。
在介绍主动切换流程的详细步骤之前，我要先跟你说明一个概念，即“同步延迟”。与数据同步有关的时间点主要包括以下三个：
-
主库A执行完成一个事务，写入binlog，我们把这个时刻记为T1;
-
之后传给备库B，我们把备库B接收完这个binlog的时刻记为T2;
-
备库B执行完成这个事务，我们把这个时刻记为T3。
所谓主备延迟，就是同一个事务，在备库执行完成的时间和主库执行完成的时间之间的差值，也就是T3-T1。
你可以在备库上执行show slave status命令，它的返回结果里面会显示seconds_behind_master，用于表示当前备库延迟了多少秒。
seconds_behind_master的计算方法是这样的：
-
每个事务的binlog 里面都有一个时间字段，用于记录主库上写入的时间；
-
备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的差值，得到seconds_behind_master。
可以看到，其实seconds_behind_master这个参数计算的就是T3-T1。所以，我们可以用seconds_behind_master来作为主备延迟的值，这个值的时间精度是秒。
你可能会问，如果主备库机器的系统时间设置不一致，会不会导致主备延迟的值不准？
其实不会的。因为，备库连接到主库的时候，会通过执行SELECT UNIX_TIMESTAMP()函数来获得当前主库的系统时间。如果这时候发现主库的系统时间与自己不一致，备库在执行seconds_behind_master计算的时候会自动扣掉这个差值。
需要说明的是，在网络正常的时候，日志从主库传给备库所需的时间是很短的，即T2-T1的值是非常小的。也就是说，网络正常情况下，主备延迟的主要来源是备库接收完binlog和执行完这个事务之间的时间差。
主备延迟的来源
首先，有些部署条件下，备库所在机器的性能要比主库所在的机器性能差。
一般情况下，有人这么部署时的想法是，反正备库没有请求，所以可以用差一点儿的机器。或者，他们会把20个主库放在4台机器上，而把备库集中在一台机器上。
其实我们都知道，更新请求对IOPS的压力，在主库和备库上是无差别的。所以，做这种部署时，一般都会将备库设置为“非双1”的模式。
但实际上，更新过程中也会触发大量的读操作。所以，当备库主机上的多个备库都在争抢资源的时候，就可能会导致主备延迟了。
当然，这种部署现在比较少了。因为主备可能发生切换，备库随时可能变成主库，所以主备库选用相同规格的机器，并且做对称部署，是现在比较常见的情况。
追问1：但是，做了对称部署以后，还可能会有延迟。这是为什么呢？
这就是第二种常见的可能了，即备库的压力大。一般的想法是，主库既然提供了写能力，那么备库可以提供一些读能力。或者一些运营后台需要的分析语句，不能影响正常业务，所以只能在备库上跑。
我真就见过不少这样的情况。由于主库直接影响业务，大家使用起来会比较克制，反而忽视了备库的压力控制。结果就是，备库上的查询耗费了大量的CPU资源，影响了同步速度，造成主备延迟。
这种情况，我们一般可以这么处理：
-
一主多从。除了备库外，可以多接几个从库，让这些从库来分担读的压力。
-
通过binlog输出到外部系统，比如Hadoop这类系统，让外部系统提供统计类查询的能力。
其中，一主多从的方式大都会被采用。因为作为数据库系统，还必须保证有定期全量备份的能力。而从库，就很适合用来做备份。
备注：这里需要说明一下，从库和备库在概念上其实差不多。在我们这个专栏里，为了方便描述，我把会在HA过程中被选成新主库的，称为备库，其他的称为从库。
追问2：采用了一主多从，保证备库的压力不会超过主库，还有什么情况可能导致主备延迟吗？
这就是第二种常见的可能了，即备库的压力大。一般的想法是，主库既然提供了写能力，那么备库可以提供一些读能力。或者一些运营后台需要的分析语句，不能影响正常业务，所以只能在备库上跑。
我真就见过不少这样的情况。由于主库直接影响业务，大家使用起来会比较克制，反而忽视了备库的压力控制。结果就是，备库上的查询耗费了大量的CPU资源，影响了同步速度，造成主备延迟。
这就是第三种可能了，即大事务。
大事务这种情况很好理解。因为主库上必须等事务执行完成才会写入binlog，再传给备库。所以，如果一个主库上的语句执行10分钟，那这个事务很可能就会导致从库延迟10分钟。
不知道你所在公司的DBA有没有跟你这么说过：不要一次性地用delete语句删除太多数据。其实，这就是一个典型的大事务场景。
比如，一些归档类的数据，平时没有注意删除历史数据，等到空间快满了，业务开发人员要一次性地删掉大量历史数据。同时，又因为要避免在高峰期操作会影响业务（至少有这个意识还是很不错的），所以会在晚上执行这些大量数据的删除操作。
结果，负责的DBA同学半夜就会收到延迟报警。然后，DBA团队就要求你后续再删除数据的时候，要控制每个事务删除的数据量，分成多次删除
追问3：如果主库上也不做大事务了，还有什么原因会导致主备延迟吗？
由于主备延迟的存在，所以在主备切换的时候，就相应的有不同的策略。
