MySQL的主从复制很多同学都听说过，但熟悉其核心原理的同学却不多，本文就来全面系统地讲述一下。
MySQL的主从复制的作用是，将主库上的DDL、DML变更操作发送到一个或多个从库上，以此实现读写分离、故障转移、数据备份等，起到分散数据库的读写压力、提升可用性、进行故障恢复的作用。
核心原理
很多面试官会在技术面试中问这样一个问题：“MySQL的主从复制是推模式还是拉模式？”
我们来看一下，MySQL 数据库主从复制的具体实现步骤，如下图所示：
（1）当MySQL数据库执行写操作（insert、update、delete、replace）时，主库会将该变更记录到Binlog文件中。
（2）从库的IO Thread向主库发起Dump Binlog文件请求，主库的Log Dump线程将Binlog文件发送到从库。当主从库数据一致之后，主库再执行写操作会主动实时同步Binlog给从库。
（3）从库的IO Thread将接收到Binlog文件写入到本地的Relay Log（中继日志）中。
（4）从库的SQL线程读取 Relay Log（中继日志） 中的内容，将其解析成对应的SQL语句并执行，从而保证MySQL主从库数据的最终一致性。
从上述步骤来看，MySQL的主从复制应该属于推拉结合的模式，从库的IO Thread率先向主库发起Dump Binlog文件请求为拉模式，而后续的主库实时同步变更的Binlog为推模式。
当然，这里所说的是主从复制默认的异步模式，除此之外还有全同步模式和半同步模式，我们在下文中继续介绍。
主从复制模式
1、异步模式
如上文所述，MySQL主库执行写操作，并将该变更记录到Binlog文件中，此时就会给客户端返回结果，不需要等待从库对主库的日志事件进行确认。
这种模式的优点在于，性能高但数据一致性低，当主库尚未将数据同步到从库时发生宕机，会有数据丢失风险。
2、全同步模式
MySQL主库执行写操作，并将该变更记录到Binlog文件中，还需要等待所有从库对主库的日志事件进行确认后，才会给客户端返回结果。
这种模式很少在生产环境使用，虽然可以保证主从数据库的数据一致性，但性能却是最低的。
3、半同步模式
MySQL主库执行写操作，并将该变更记录到Binlog文件中，还需要等待至少一个从库（可配置）对主库的日志事件进行确认后，才会给客户端返回结果。
这种模式是在性能和数据一致性上进行了平衡。
这里需要说明的是，只有在从库的IO Thread将从主库接收的Binlog文件写入到本地的Relay Log中，才会对主库的日志事件进行确认。
Binlog日志格式
1、STATEMENT 格式
Binlog日志记录执行的SQL语句，这种方式性能最高且日志量少，缺点是使用NOW()、UUID()、RAND()之类的函数会导致主从不一致。
举个例子，执行的SQL语句为：
UPDATE jd_user SET age = age + 1 WHERE id = 3;
那么所记录的Binlog日志也是一样的。
2、ROW 格式（默认）
Binlog日志记录每行数据变更前后的完整快照，其优点在于主从数据库的数据是强一致的，安全可靠，缺点是性能较低，在执行批量操作时会导致日志爆炸。举个例子，执行的SQL语句为：
UPDATE jd_user SET age = age + 1 WHERE id = 3;
那么所记录的Binlog日志也是一样的。
Table: tony.jd_user
Before: {id=3, age = 21}
After: {id=3, age = 22}
当然，如果执行的SQL语句为
UPDATE jd_user SET age = age + 1;
如果表中的数据记录有几亿行的话，那就会产生几亿个类似的Binlog记录。
3、MIXED 模式
Binlog日志记录默认使用STATEMENT模式，当SQL语句中存在NOW()、UUID()、RAND()之类的函数，可能引发主从不一致时，会自动切换为ROW模式。
主从同步延迟
如上文所述，以异步方式进行主从复制，会带来主从同步延迟的问题，可能会导致的现象如下：
当然，既然我们选择了在从库读取数据，那必须要接受并容忍些许的数据延迟，但延迟时间太久就无法容忍了。
接下来我们分析一下，都有哪些动作会导致长时间的主从同步延迟，以及如何进行规避。
1、大事务
如果我们在Binlog日志格式中选择了Row模式，或者在MIXED模式中由于一些情况走了Row模式，就会由于大批量的写操作导致Binlog日志同步延迟。
如上文所述，如果执行的SQL语句为：
UPDATE jd_user SET age = age + 1;
如果表中的数据记录有几亿行的话，那就会产生几亿个Binlog记录并同步到从库中，必然会产生主从延迟。这种情况的解决方案是，我们可以将一次大事务拆分为若干个小事务进行处理，并在执行过程中sleep一会儿。执行SQL语句如下：
UPDATE jd_user SET age = age + 1 WHERE id > 上一次更新的最大ID;
2、主库压力大
我经历过一个真实的业务场景，某在线教育平台周一中午12点开始约下周外教老师的课程，于是在12点到12点5分这个时间段约课的TPS会达到上万。
此时就会产生非常严重的主从延迟问题，大概15分钟后主库的数据才能完全同步到从库中。
这种情况可以通过主库分库的方式来分摊压力，让主库更快地记录Binlog并同步到从库中，来降低流量高峰期的主从延迟。当然，也可以考虑主库升配。
3、从库压力大
如果从库需要处理大量读请求，或是特别消耗资源的统计分析类场景，也会导致从库接收Binlog文件并写入到Relay Log，以及进行Relay Log重放出现延迟。
这种情况可以通过多搭建几台从库，优化SQL语句，或是引入Redis、ES、ClickHouse、Doris数据库的方式为从库降低压力。当然，也可以考虑从库升配。
4、 网络带宽和延迟
这种情况无法从代码层面解决，需要优化网络架构，确保主从服务器位于同一数据中心或高速网络环境中，减少网络延迟，也可以增加主从服务器之间的网络带宽，避免传输瓶颈。
