主库A执行完成一个事务， 写入binlog ，记为 T1然后传给从库B，从库B 接收该binlog ，记为 T2从库B执行完成这个事务，记为 T3同步延时： T3-T1同一个事务，在 从库执行完成的时间 和 主库执行完成的时间 之间的差值SHOW SLAVE STATUS 中的 Seconds_Behind_Master

Seconds_Behind_Master

计算方法每个事务的 binlog 里面都有一个 时间字段 ，用于记录该 binlog 在 主库 上的写入时间从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点差值，得到 Seconds_Behind_Master即 T3-T1如果主库与从库的时间不一致， Seconds_Behind_Master 会不会有误差？一般不会在 从库连接到主库 时，会通过 SELECT UNIX_TIMESTAMP() 获取 当前主库的系统时间如果 从库 发现 当前主库的系统时间 与自己的不一致，在计算 Seconds_Behind_Master 会 自动扣除 这部分差值但建立连接后，主库或从库又修改了系统时间，依然会不准确在 网络正常 的情况下， T2-T1 通常会非常小，此时同步延时的主要来源是 T3-T2从库消费 relaylog 的速度跟不上主库生成 binlog 的速度

延时来源

从库所在 机器的性能 要弱于主库所在的机器更新请求对于IPOS的压力 ，在 主库 和 从库 上是 无差别 的非对称部署 ：20个主库放在4个机器上，但所有从库放在一个机器上主从之间可能会 随时切换 ，现在一般都会采用 相同规格的机器 + 对称部署从库压力大常见场景：管理后台的查询语句从库上的查询耗费大量的 CPU资源 和 IO资源 ，影响了同步速度，造成了 同步延时解决方案一主多从 ，分担读压力，一般都会采用通过 binlog 输出到 外部系统 ，例如Hadoop大事务主库上必须等待 事务执行完成 后才会写入 binlog ，再传给从库常见场景1： 一次性删除太多数据 （如归档的历史数据）解决方案：控制每个事务删除的数据量，分多次删除常见场景2： 大表DDL解决方案： gh-ost从库的 并行复制能力 （后续展开）

切换策略

可靠性优先

切换过程一般由专门的 HA 系统完成，存在 不可用时间 （主库A和从库B都处于 只读 状态）

判断 从库B 的 Seconds_Behind_Master 值，当 小于 某个值（例如5）才继续下一步把 主库A 改为 只读 状态（ readonly=true ）等待 从库B 的 Seconds_Behind_Master 值降为 0把 从库B 改为 可读写 状态（ readonly=false ）把 业务请求 切换至 从库B

可用性优先

不等主从同步完成， 直接把业务请求切换至从库B ，并且让 从库B可读写 ，这样几乎不存在不可用时间，但可能会 数据不一致

表初始化

CREATE TABLE `t` ( `id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c` INT(11) UNSIGNED DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB;INSERT INTO t (c) VALUES (1),(2),(3);

插入数据

INSERT INTO t (c) VALUES (4);-- 主库上的其它表有大量的更新，导致同步延时为5S，插入c=4后发起了主从切换INSERT INTO t (c) VALUES (5);

MIXED

主库A执行完 INSERT c=4 ，得到 (4,4) ，然后开始执行 主从切换主从之间有5S的同步延迟，从库B会先执行 INSERT c=5 ，得到 (4,5) ，并且会把这个 binlog 发给主库A从库B执行主库A传过来的 INSERT c=4 ，得到 (5,4)主库A执行从库B传过来的 INSERT c=5 ，得到 (5,5)此时主库A和从库B会有 两行 不一致的数据

ROW

采用 ROW 格式的 binlog 时，会记录新插入行的 所有字段的值 ，所以最后只会有 一行 数据不一致主库A和从库B的同步线程都会 报错并停止 ： duplicate key error

小结

使用 ROW 格式的 binlog ，数据不一致的问题 更容易发现 ，采用 MIXED 或 STATEMENT 格式的 binlog ，数据可能悄悄地不一致主从切换采用 可用性优先 策略，可能会导致 数据不一致 ，大多数情况下，优先选择 可靠性优先 策略在满足 数据可靠性 的前提下，MySQL的 可用性 依赖于 同步延时 的大小（ 同步延时越小 ， 可用性越高 ）

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