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实例解读:MySQL并行复制如何解决特定的主从问题?

2018-10-31 17:11    it168网站 原创  作者: 田晓旭 编辑: 田晓旭

  【IT168 技术】并行复制存世已多年,但是在实际应用场景中的使用并不常见。这次很幸运,我们刚好遇到一个客户,主的写入工作量非常大,但是从难以跟上,在这种情况下,我建议它使用并行从属线程。

  那么,如何衡量并行复制是否在客户的场景中发挥了作用?对于客户业务能够带来多大的帮助?下面我们就一起来看看吧!

  在客户业务场景中, slave_parallel_workers 是0,很明显我应该去增大,但增大的幅度是多少呢?1还是10,这个问题我们会在另一篇文章中解释,先说一下本文的场景中,我们将slave_parallel_workers 调整到了40。

  同时,我们对slave还做了以下更改:

  slave_parallel_type = LOGICAL_CLOCK;

  slave_parallel_workers = 40;

  slave_preserve_commit_order = ON;

  40个线程听起来是很多,但是这是取决于特定的工作负载的,如果事务是独立的,那么它就可能派上用场。

  接下来,我们再来看看哪些线程在工作:

  从上述代码中,我们可以看到哪些线程是在工作,但是这些线程真的加速复制了吗?Slave能在同一时间内写出更多的东西吗?

  先来看一下 replication lag:

  我们可以看大lag很快就降下来了,这是因为线程数增加了吗?还是因为生成多个插件的作业完成了,没有更多的写入了?(复制延迟没有达到0,因为这个Slave故意拖延了一个小时。)

  幸运的是,在PMM中我们还有其他图表可以看,例如显示InnoDB Row操作:

  Slave插入了比之前更多的行,那实际插入了多少行呢?下面我们创建一个新的图表来查看

  每小时插入了多少行。在PMM中,我们已经拥有了所有这些信息,只需要使用下面的查询创建一个新的图表:

increase(mysql_global_status_innodb_row_ops_total{instance="$host",operation!="read"}[1h])

  结果显示:

  从图中我们可以看到每小时插入行数大幅增加,从每小时约50Mil到200-400Mil。我们可以得出结论,增加slave_parallel_workers数量确实有帮助。

关键字: MySQL
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