MySQL主备基本原理
如图所示就是基本的主备切换流程
在状态 1 中，客户端的读写都直接访问节点 A，而节点 B 是 A 的备库，只是将 A 的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的。 当需要切换的时候，就切成状态 2。这时候客户端读写访问的都是节点 B，而节点 A 是 B 的备库。
在状态 1 中，虽然节点 B 没有被直接访问，但是我依然建议你把节点 B（也就是备库）设置成只读（readonly）模式。这样做，有以下几个考虑：
- 有时候一些运营类的查询语句会被放到备库上去查，设置为只读可以防止误操作；
- 防止切换逻辑有 bug，比如切换过程中出现双写，造成主备不一致；
- 可以用 readonly 状态，来判断节点的角色。
你可能会问，我把备库设置成只读了，还怎么跟主库保持同步更新呢？ 这个问题，你不用担心。因为 readonly 设置对超级 (super) 权限用户是无效的，而用于同步更新的线程，就拥有超级权限。
接下来，我们再看看节点 A 到 B 这条线的内部流程是什么样的。图 2 中画出的就是一个 update 语句在节点 A 执行，然后同步到节点 B 的完整流程图。
图中，包含了我在上一篇文章中讲到的 binlog 和 redo log 的写入机制相关的内容，可以看到：主库接收到客户端的更新请求后，执行内部事务的更新逻辑，同时写 binlog。
备库 B 跟主库 A 之间维持了一个长连接。主库 A 内部有一个线程，专门用于服务备库 B 的这个长连接。一个事务日志同步的完整过程是这样的：
- 在备库 B 上通过 change master 命令，设置主库 A 的 IP、端口、用户名、密码，以及要从哪个位置开始请求 binlog，这个位置包含文件名和日志偏移量。
- 在备库 B 上执行 start slave 命令，这时候备库会启动两个线程，就是图中的 io_thread 和 sql_thread。其中 io_thread 负责与主库建立连接。
- 主库 A 校验完用户名、密码后，开始按照备库 B 传过来的位置，从本地读取 binlog，发给 B。
- 备库 B 拿到 binlog 后，写到本地文件，称为中转日志（relay log）。
- sql_thread 读取中转日志，解析出日志里的命令，并执行。
binlog三种格式
binlog 有两种格式，一种是 statement，一种是 row。可能你在其他资料上还会看到有第三种格式，叫作 mixed，其实它就是前两种格式的混合。
如果要在表中删除一行数据的话，我们来看看这个 delete 语句的 binlog 是怎么记录的。
当 binlog_format=statement 时，binlog 里面记录的就是 SQL 语句的原文。查看big命令：
- 第一行 SET @@SESSION.GTID_NEXT='ANONYMOUS’你可以先忽略，后面文章我们会在介绍主备切换的时候再提到；
- 第二行是一个 BEGIN，跟第四行的 commit 对应，表示中间是一个事务；
- 第三行就是真实执行的语句了。可以看到，在真实执行的 delete 命令之前，还有一个“use ‘test’”命令。这条命令不是我们主动执行的，而是 MySQL 根据当前要操作的表所在的数据库，自行添加的。这样做可以保证日志传到备库去执行的时候，不论当前的工作线程在哪个库里，都能够正确地更新到 test 库的表 t。use 'test’命令之后的 delete 语句，就是我们输入的 SQL 原文了。可以看到，binlog“忠实”地记录了 SQL 命令，甚至连注释也一并记录了。
- 最后一行是一个 COMMIT。你可以看到里面写着 xid=61。
为了说明 statement 和 row 格式的区别，可以看到，运行这条 delete 命令产生了一个 warning，原因是当前 binlog 设置的是 statement 格式，并且语句中有 limit，所以这个命令可能是 unsafe 的。
为什么这么说呢？这是因为 delete 带 limit，很可能会出现主备数据不一致的情况。比如上面这个例子：
- 如果 delete 语句使用的是索引 a，那么会根据索引 a 找到第一个满足条件的行，也就是说删除的是 a=4 这一行；
- 但如果使用的是索引 t_modified，那么删除的就是 t_modified='2018-11-09’也就是 a=5 这一行。
由于 statement 格式下，记录到 binlog 里的是语句原文，因此可能会出现这样一种情况：在主库执行这条 SQL 语句的时候，用的是索引 a；而在备库执行这条 SQL 语句的时候，却使用了索引 t_modified。因此，MySQL 认为这样写是有风险的。
那么，如果我把 binlog 的格式改为 binlog_format=‘row’， 是不是就没有这个问题了呢？我们先来看看这时候 binog 中的内容吧。
可以看到，与 statement 格式的 binlog 相比，前后的 BEGIN 和 COMMIT 是一样的。但是，row 格式的 binlog 里没有了 SQL 语句的原文，而是替换成了两个 event：Table_map 和 Delete_rows。
- Table_map event，用于说明接下来要操作的表是 test 库的表 t;
- Delete_rows event，用于定义删除的行为。
可以看到以下几个信息：
- server id 1，表示这个事务是在 server_id=1 的这个库上执行的。
- 每个 event 都有 CRC32 的值，这是因为我把参数 binlog_checksum 设置成了 CRC32。
- Table_map event 跟在图 5 中看到的相同，显示了接下来要打开的表，map 到数字 226。现在我们这条 SQL 语句只操作了一张表，如果要操作多张表呢？每个表都有一个对应的 Table_map event、都会 map 到一个单独的数字，用于区分对不同表的操作。
- 我们在 mysqlbinlog 的命令中，使用了 -vv 参数是为了把内容都解析出来，所以从结果里面可以看到各个字段的值（比如，@1=4、 @2=4 这些值）。
- binlog_row_image 的默认配置是 FULL，因此 Delete_event 里面，包含了删掉的行的所有字段的值。如果把 binlog_row_image 设置为 MINIMAL，则只会记录必要的信息，在这个例子里，就是只会记录 id=4 这个信息。
- 最后的 Xid event，用于表示事务被正确地提交了。
你可以看到，当 binlog_format 使用 row 格式的时候，binlog 里面记录了真实删除行的主键 id，这样 binlog 传到备库去的时候，就肯定会删除 id=4 的行，不会有主备删除不同行的问题。
mixed 格式的 binlog
为什么会有 mixed 这种 binlog 格式的存在场景？ 推论过程是这样的：
- 因为有些 statement 格式的 binlog 可能会导致主备不一致，所以要使用 row 格式。
- 但 row 格式的缺点是，很占空间。比如你用一个 delete 语句删掉 10 万行数据，用 statement 的话就是一个 SQL 语句被记录到 binlog 中，占用几十个字节的空间。但如果用 row 格式的 binlog，就要把这 10 万条记录都写到 binlog 中。这样做，不仅会占用更大的空间，同时写 binlog 也要耗费 IO 资源，影响执行速度。
- 所以，MySQL 就取了个折中方案，也就是有了 mixed 格式的 binlog。mixed 格式的意思是，MySQL 自己会判断这条 SQL 语句是否可能引起主备不一致，如果有可能，就用 row 格式，否则就用 statement 格式。
也就是说，mixed 格式可以利用 statment 格式的优点，同时又避免了数据不一致的风险。
因此，如果你的线上 MySQL 设置的 binlog 格式是 statement 的话，那基本上就可以认为这是一个不合理的设置。你至少应该把 binlog 的格式设置为 mixed。
比如我们这个例子，设置为 mixed 后，就会记录为 row 格式；而如果执行的语句去掉 limit 1，就会记录为 statement 格式。
当然我要说的是，现在越来越多的场景要求把 MySQL 的 binlog 格式设置成 row。这么做的理由有很多，我来给你举一个可以直接看出来的好处：恢复数据。
接下来，我们就分别从 delete、insert 和 update 这三种 SQL 语句的角度，来看看数据恢复的问题。
即使我执行的是 delete 语句，row 格式的 binlog 也会把被删掉的行的整行信息保存起来。所以，如果你在执行完一条 delete 语句以后，发现删错数据了，可以直接把 binlog 中记录的 delete 语句转成 insert，把被错删的数据插入回去就可以恢复了。
如果你是执行错了 insert 语句呢？那就更直接了。row 格式下，insert 语句的 binlog 里会记录所有的字段信息，这些信息可以用来精确定位刚刚被插入的那一行。这时，你直接把 insert 语句转成 delete 语句，删除掉这被误插入的一行数据就可以了。
如果执行的是 update 语句的话，binlog 里面会记录修改前整行的数据和修改后的整行数据。所以，如果你误执行了 update 语句的话，只需要把这个 event 前后的两行信息对调一下，再去数据库里面执行，就能恢复这个更新操作了。
主备延时
先说明一个概念，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。
所以说，主备延迟最直接的表现是，备库消费中转日志（relay log）的速度，比主库生产 binlog 的速度要慢。接下来，我就和你一起分析下，这可能是由哪些原因导致的。
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。
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。
另一种典型的大事务场景，就是大表 DDL。 这个场景，我在前面的文章中介绍过。处理方案就是，计划内的 DDL，建议使用 gh-ost 方案。
