详解MySQL主从复制

目录

1.概述

2.配置使用

2.1.master配置

2.2.slave配置

2.3.认主

2.4.确认认主结果

3.请求分发

3.1.概述

3.2.手动分发

3.2.1.原生JDBC

3.2.2.数据源

3.2.3.中间件

1.概述

在实际的数据密集型应用中，数据库层面往往呈现两个特点：

• 单点数据库难以扛得住。
• 读操作远远多于写操作。

综上所述我们可以使用多个数据库节点来组成集群的。采用主从结构来进行数据同步，多个slave节点向一个master节点拿数据。对数据库的写操作（insert）全在master上节点上进行，从而保证master的数据是全局最新最完整的，slave去master上拿数据进行数据同步，然后读操作就可以负载均衡的分发到不同的从节点上进行处理，这样就有效的减轻了数据库中单节点的压力。

以上说的方式就是MySQL的"主从复制"，它是MySql最常见的集群方式之一。

以下是MySQL主从复制的实现原理：

master将操作记录写到自己的二进制日志文件，salve开一个线程去读master的日志文件，将日志内容写到中继日志中，再照着中继日志，做一遍其中的事件。

2.配置使用

2.1.master配置

配置文件添加以下内容：

server-id=1  集群中每个server的server-id保持唯一性。

log-bin=mysql-bin 开启二进制日志文件，并将日志文件命名为mysql-bin

2.2.slave配置

配置文件添加以下内容：

server-id=2 集群中每个server的server-id保持唯一性。

log-bin=XXX  如果是扮演单独的从节点，而不扮演链式结构中其他节点的主节点，可以不配。

2.3.认主

注意：无论master还是slave，重启后都必须重新认主！

在master上使用

show master status;

可以查看到主节点的日志文件在集群中的名称以及分区号：

在从节点上进行认主操作：

change master to master_host='192.168.1.100',

master_user='root',master_password='admin',

master_log_file=' mysql-bin.000001',

master_log_pos= 154;

注意:从节点上配置认主的时候，master_user 和master_password所配置的账号必须要有复制权限，如果没有权限的话，需要额外进行权限分配。

分配方式：

在master上：

GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO '用户名'@'%';

FLUSH PRIVILEGES;

2.4.确认认主结果

认主操作完成后，可以在从节点上确认是否成功与master同步：

show slave status\G0;

会显示以下内容：

其中有两个进程：

1. slave_io_running，负责与master通信，

   slave_sql_running，负责自己的sql。

两个进程都必须同时为yes才可以正常完成主从复制。

但是默认情况下一旦出现sql错误，slave_sql_running线程会直接阻塞，变为状态变为no。

通过在slave上配置遇见错误跳过，即可：

3.请求分发

3.1.概述

配置完主从复制后，还存在一个问题，就是业务层面怎么将请求区分出来分别进行转发，怎么将写请求分发到master节点、将读请求分发到slave节点。

方法有两种：

• 手动分发
• 使用中间件

手动分发，即手动将写操作分发到master节点上，读操作分发到slave节点上。

3.2.手动分发

3.2.1.原生JDBC

实际工程中原生JDBC很少会使用了，这里节约篇幅只说一下实现思想，不做展开。如果是使用原生JDBC的话，每个数据库节点准备一套对应的JDBC连接参数（url、username、password），读的时候进行一次负载均衡，先确定出写到哪个slave上去，然后用该slave对应的那套JDBC连参数去取connection就行了。

3.2.2.数据源

如果是使用了数据源的话，可以使用多数据源的方式来实现请求的分发。为master和slave分别准备数据源，将写操作、读操作分别放在不同的mapper，每个mapper用不同的数据源，将请求分发到不同的节点上去。

以下是spring boot+mybatis的示例：

配置多数据源：

# 主节点数据源配置
spring.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.master.jdbc-url=jdbc:mysql://master-host:3306/database
spring.datasource.master.username=username
spring.datasource.master.password=password

# 从节点数据源配置
spring.datasource.slave.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.slave.jdbc-url=jdbc:mysql://slave-host:3306/database
spring.datasource.slave.username=username
spring.datasource.slave.password=password

配置数据源和SqlSessionFactory：

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.example.mappers", sqlSessionTemplateRef = "masterSqlSessionTemplate")
public class MasterDataSourceConfig {
    @Bean(name = "masterDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
    public DataSource masterDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

    @Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
    public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sessionFactoryBean.setDataSource(dataSource);
        // 其他配置项
        return sessionFactoryBean.getObject();
    }

    @Bean(name = "masterSqlSessionTemplate")
    public SqlSessionTemplate masterSqlSessionTemplate(@Qualifier("masterSqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
}

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.example.mappers", sqlSessionTemplateRef = "slaveSqlSessionTemplate")
public class SlaveDataSourceConfig {
    @Bean(name = "slaveDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
    public DataSource slaveDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

    @Bean(name = "slaveSqlSessionFactory")
    public SqlSessionFactory slaveSqlSessionFactory(@Qualifier("slaveDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sessionFactoryBean.setDataSource(dataSource);
        // 其他配置项
        return sessionFactoryBean.getObject();
    }

    @Bean(name = "slaveSqlSessionTemplate")
    public SqlSessionTemplate slaveSqlSessionTemplate(@Qualifier("slaveSqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
}

在mapper上进行分发：

@Mapper
@Qualifier("masterSqlSessionTemplate")
public interface MasterMapper {
    // 主节点操作
    @Insert("XXXXX")
    int insertToMaster();
}

@Mapper
@Qualifier("slaveSqlSessionTemplate")
public interface SlaveMapper {
    // 从节点操作
    @Select("XXXX")
    List<MyEntity> selectFromSlave();
}

这里还是会存在一个问题就是没有充分利用到slave节点来进行负载均衡，我们可以改进一下：

首先实现自己的负载均衡策略：

public class LoadBalanceDataSource {
    private List<SqlSessionTemplate> sqlSessionTemplates;

    public LoadBalanceDataSource(List<SqlSessionTemplate> sqlSessionTemplates) {
        this.sqlSessionTemplates = sqlSessionTemplates;
    }

    public SqlSessionTemplate getReadSqlSessionTemplate() {
        // 根据负载均衡算法选择一个从节点
        int index = calculateIndex();
        return sqlSessionTemplates.get(index);
    }

    private int calculateIndex() {
        // 自定义负载均衡算法，例如轮询、随机等
        // 这里仅作示例，实际应根据具体情况选择适合的算法
        // ...
    }
}

然后将这个策略实体托管给IOC：

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.example.mappers")
public class MyDataSourceConfig {
    @Autowired
    private List<SqlSessionTemplate> sqlSessionTemplates;

    @Bean
    public LoadBalanceDataSource loadBalanceDataSource() {
        return new LoadBalanceDataSource(sqlSessionTemplates);
    }
}

然后，在需要的地方，注入：

@Service
public class MyService {
    @Autowired
    private LoadBalanceDataSource loadBalanceDataSource;

    public void readOperation() {
        SqlSessionTemplate readSqlSessionTemplate = loadBalanceDataSource.getReadSqlSessionTemplate();
        // 使用readSqlSessionTemplate执行读操作
        // ...
    }
}

3.2.3.中间件

前面手动分发的时候我们会发现一个问题，就是我们需要大量的代码去手写整个分发过程，而且需要我们去手动去写负载均衡算法，往往我们自己实现的负载均衡算法，效果不会很好。所以有没有开源组件可以帮我们实现请求分发的这个效果喃？其实有专门的这一类组件——数据库中间件。它们在client和数据库server间作为中间层，请求先走到它们上面，它们再对请求做二次处理，这种二次处理就提供了诸如：负载均衡、安全访问控制、故障转移、请求过滤等能力。

以下给出一个使用数据库中间件中最热门、应用最为广泛的proxy sql解决读写请求分发的示例：

1.安装ProxySQL：根据您的操作系统，从ProxySQL的官方网站下载并安装适当版本的ProxySQL。

2.配置ProxySQL：创建ProxySQL的配置文件，通常为proxysql.cnf，并根据您的环境进行配置。以下是一个示例配置文件的基本结构：

datadir="/var/lib/proxysql"

admin_variables=
{
    admin_credentials="admin:admin"
    mysql_ifaces="0.0.0.0:6032"
}

mysql_variables=
{
    threads=4
    max_connections=2048
    default_query_delay=0
    default_query_timeout=36000000
    have_compress=true
    poll_timeout=2000
    interfaces="0.0.0.0:6033;/path/to/mysql.sock"
    default_schema="information_schema"
    stacksize=1048576
}

mysql_servers =
(
    { address = 'master_host', port = master_port, hostgroup = 1 },
    { address = 'slave1_host', port = slave1_port, hostgroup = 2 },
    { address = 'slave2_host', port = slave2_port, hostgroup = 2 },
    ...
)

mysql_users =
(
    { username = 'your_username', password = 'your_password', default_hostgroup = 1, active = 1 },
)

mysql_query_rules =
(
    { rule_id = 1, match_pattern = "^SELECT.*FOR UPDATE", destination_hostgroup = 1 },
    { rule_id = 2, match_pattern = ".*", destination_hostgroup = 2 },
)

在上述配置中，·需要替换以下内容：

admin_credentials中的用户名和密码，用于访问ProxySQL的管理接口。

mysql_servers中的主节点和从节点的主机名（或IP地址）和端口号。

mysql_users中的用户名和密码，用于连接到MySQL数据库。

mysql_query_rules中的规则，用于指定不同类型的查询应该转发到哪个主机组。

3.启动ProxySQL：运行以下命令启动ProxySQL：

proxysql --initial -f -c /path/to/proxysql.cnf

4.配置应用程序连接：将应用程序的数据库连接配置更改为连接到ProxySQL的地址和端口号。例如，使用JDBC连接字符串：

jdbc:mysql://proxysql_host:proxysql_port/database_name

将proxysql_host和proxysql_port替换为ProxySQL的主机名（或IP地址）和端口号，database_name替换为实际的数据库名称。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-456250.html

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