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主从延迟作为 MySQL 的痛点已经存在很多年了，以至于大家都有一种错觉：有 MySQL 复制的地方就有主从延迟。

对于主从延迟的原因，很多人将之归结为从库的单线程重放。

(资料图)

但实际上，这个说法比较片面，因为很多场景，并行复制方案也解决不了，譬如从库 SQL 线程被阻塞了，从库磁盘 IO 存在瓶颈等。

很多童鞋在分析此类问题时缺乏一个系统的方法论，以致无法准确地定位出主从延迟的根本原因。

下面就如何分析主从延迟做一个系统、全面的总结。

本文主要包括以下两方面的内容。

下一篇文章会介绍如何监控主从延迟，包括如何解读 Seconds_Behind_Master、Seconds_Behind_Master 的局限性、pt-heartbeat 及 MySQL 8.0 原生的解决方案，敬请留意。

分析主从延迟一般会采集以下三类信息。

为什么要首先查看服务器的负载情况呢？因为软件层面的所有操作都需要系统资源来支撑。

常见的系统资源有四类：CPU、内存、IO、网络。对于主从延迟，一般会重点关注 CPU 和 IO 。

分析 CPU 是否达到瓶颈，常用的命令是 top，通过 top 我们可以直观地看到主机的 CPU 使用情况。以下是 top 中 CPU 相关的输出。

Cpu(s):0.2%us,0.2%sy,0.0%ni,99.5%id,0.0%wa,0.0%hi,0.2%si,0.0%st

下面我们看看各个指标的具体含义。

us：处理用户态（ user ）任务的 CPU 时间占比。

sy：处理内核态（ system ）任务的 CPU 时间占比。

ni：处理低优先级进程用户态任务的 CPU 时间占比。

进程的优先级由 nice 值决定，nine 的范围是 -20 ～ 19 ，值越大，优先级越低。其中，1 ～ 19 称之为低优先级。

id：处于空闲状态（ idle ）的 CPU 时间占比。

wa：等待 IO 的 CPU 时间占比。

hi：处理硬中断（ irq ）的 CPU 时间占比。

si：处理软中断（ softirq ）的 CPU 使用率。

st：当系统运行在虚拟机中的时候，被其它虚拟机占用（ steal ）的 CPU 时间占比。

一般来说，当 CPU 使用率 （ 1 - 处于空闲状态的 CPU 时间占比 ）超过 90% 时，需引起足够关注。毕竟，对于数据库应用来说，CPU 很少是瓶颈，除非有大量的慢 SQL 。

接下来看看 IO。

查看磁盘 IO 负载情况，常用的命令是 iostat 。

#iostat-xm1avg-cpu:%user%nice%system%iowait%steal%idle4.210.001.770.350.0093.67Device:rrqm/swrqm/sr/sw/srMB/swMB/savgrq-szavgqu-szawaitr_awaitw_awaitsvctm%utilsda0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00sdb0.000.00841.003234.0013.1438.9626.190.600.150.300.110.0832.60

命令中指定了 3 个选项，其中，

-x：打印扩展信息。

-m：指定吞吐量的单位是 MB/s ，默认是 KB/s 。

1：每隔 1s 打印一次。

下面看看输出中各指标的具体含义。

rrqm/s：每秒被合并的读请求的数量。

wrqm/s：每秒被合并的写请求的数量。

r/s：每秒发送给磁盘的读请求的数量。

w/s：每秒写入磁盘的写请求的数量。注意，这里的请求是合并后的请求。r/s + w/s 等于 IOPS 。

rMB/s：每秒从磁盘读取的数据量。

wMB/s：每秒写入磁盘的数据量。rMB/s + wMB/s 等于吞吐量。

avgrq-sz：I/O 请求的平均大小，单位是扇区，扇区的大小是 512 字节。一般而言，I/O 请求越大，耗时越长。

avgqu-sz：队列里的平均 I/O 请求数量。

await：I/O 请求的平均耗时，包括磁盘的实际处理时间及队列中的等待时间，单位 ms 。

其中，r_await 是读请求的平均耗时，w_await 是写请求的平均耗时。

svctm：I/O 请求的平均服务时间，单位 ms 。注意，这个指标已弃用，在后续版本会移除。

%util：磁盘饱和度。反映了一个采样周期内，有多少时间在做 I/O 操作。

一般来说，我们会重点关注 await 和 %util。

对于只能串行处理 I/O 请求的设备来说，%util 接近 100% ，就意味着设备饱和。但对于 RAID、SSD 等设备，因为它能并行处理，故该值参考意义不大，即使达到了 100% ，也不意味着设备出现了饱和。至于是否达到了性能上限，需参考性能压测下的 IOPS 和吞吐量。

对于主库，执行 SHOW MASTER STATUS 。

mysql>showmasterstatus;+------------------+----------+--------------+------------------+---------------------------------------------+|File|Position|Binlog_Do_DB|Binlog_Ignore_DB|Executed_Gtid_Set|+------------------+----------+--------------+------------------+---------------------------------------------+|mysql-bin.000004|1631495|||bd6b3216-04d6-11ec-b76f-000c292c1f7b:1-5588|+------------------+----------+--------------+------------------+---------------------------------------------+1rowinset(0.00sec)

SHOW MASTER STATUS 的输出中重点关注 File 和 Position 这两个指标的值。

对于从库，执行 SHOW SLAVE STATUS 。

mysql>showslavestatus\G***************************1.row***************************...Master_Log_File:mysql-bin.000004Read_Master_Log_Pos:1631495...Relay_Master_Log_File:mysql-bin.000004...Exec_Master_Log_Pos:1631495...

SHOW SLAVE STATUS 的输出中重点关注 Master_Log_File，Read_Master_Log_Pos，Relay_Master_Log_File，Exec_Master_Log_Pos 这四个指标的值。

接下来，重点比较以下两对值。

第一对：( File , Position ) & ( Master_Log_File , Read_Master_Log_Pos )

这里面，

如果 ( File , Position ) 大于 ( Master_Log_File , Read_Master_Log_Pos ) ，则意味着 IO 线程存在延迟。

第二对：( Master_Log_File , Read_Master_Log_Pos ) & ( Relay_Master_Log_File , Exec_Master_Log_Pos )

这里面，( Relay_Master_Log_File, Exec_Master_Log_Pos ) 记录了 SQL 线程当前正在重放的二进制日志事件在主库 binlog 的位置。

如果 ( Relay_Master_Log_File, Exec_Master_Log_Pos ) < ( Master_Log_File, Read_Master_Log_Pos ) ，则意味着 SQL 线程存在延迟。

主要是看主库 binlog 的生成速度，比如多少分钟生成一个。

下面分别从 IO 线程和 SQL 线程这两个方面展开介绍。

下面看看 IO 线程出现延迟的常见原因及解决方法。

网络延迟。

判断是否为网络带宽限制。如果是，可开启 slave_compressed_protocol 参数，启用 binlog 的压缩传输。或者从 MySQL 8.0.20 开始，通过 binlog_transaction_compression 参数开启 binlog 事务压缩。

磁盘 IO 存在瓶颈 。

可调整从库的双一设置或关闭 binlog。

注意，在 MySQL 5.6 中，如果开启了 GTID ，则会强制要求开启 binlog ，MySQL 5.7 无此限制。

网卡存在问题。

这种情况不多见，但确实碰到过。当时是一主两从的架构，发现一台主机上的所有从库都延迟了，但这些从库对应集群的其它从库却没有延迟，后来通过 scp 远程拷贝文件进一步确认了该台主机的网络存在问题，最后经系统组确认，网卡存在问题。

一般情况下，IO 线程很少存在延迟。

下面看看 SQL 线程出现延迟的常见原因及解决方法。

具体体现如下：

这个是 MySQL 软件层面的硬伤。要解决该问题，可开启 MySQL 5.7 引入的基于 LOGICAL_CLOCK 的并行复制。

关于 MySQL 并行复制方案，可参考：MySQL 并行复制方案演进历史及原理分析

具体体现，在一段时间内 Relay_Master_Log_File , Exec_Master_Log_Pos 没有变化。

看下面这个示例，对 1 张千万数据的表进行 DELETE 操作，表上没有任何索引，在主库上执行用了 7.52s，观察从库的 Seconds_Behind_Master，发现它最大达到了 7s 。

mysql>showvariableslike"binlog_format";+---------------+-----------+|Variable_name|Value|+---------------+-----------+|binlog_format|STATEMENT|+---------------+-----------+1rowinset(0.00sec)mysql>selectcount(*)fromsbtest.sbtest1;+----------+|count(*)|+----------+|10000000|+----------+1rowinset(1.41sec)mysql>showcreatetablesbtest.sbtest1\G***************************1.row***************************Table:sbtest1CreateTable:CREATETABLE`sbtest1`(`id`intNOTNULL,`k`intNOTNULLDEFAULT"0",`c`char(120)NOTNULLDEFAULT"",`pad`char(60)NOTNULLDEFAULT"")ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci1rowinset(0.00sec)mysql>deletefromsbtest.sbtest1whereid<=100;QueryOK,100rowsaffected(7.52sec)

对于这种执行较慢的 SQL ，并行复制实际上也是无能为力的， 此时只能优化 SQL。

在 MySQL 5.6.11 中，引入了参数 log_slow_slave_statements ，可将 SQL 重放过程中执行时长超过 long_query_time 的操作记录在慢日志中。

同样，在一段时间内，Relay_Master_Log_File , Exec_Master_Log_Pos 不会变化。

如果表上没有任何索引，对它进行操作，在主库上只是一次全表扫描。但在从库重放时，因为是 ROW 格式，对于每条记录的操作都会进行一次全表扫描。

还是上面的表，同样的操作，只不过二进制日志格式为 ROW ，在主库上执行用了 7.53s ，但 Seconds_Behind_Master 最大却达到了 723s ，是 STATEMENT 格式下的 100 倍。

mysql>showvariableslike"binlog_format";+---------------+-------+|Variable_name|Value|+---------------+-------+|binlog_format|ROW|+---------------+-------+1rowinset(0.00sec)mysql>deletefromsbtest.sbtest1whereid<=100;QueryOK,100rowsaffected(7.53sec)

如果因为表上没有任何索引，导致主从延迟过大，常见的优化方案如下：

在从库上临时创建个索引，加快记录的重放。注意，尽量选择一个区分度高的列添加索引，列的区分度越高，重放的速度就越快。

将参数 slave_rows_search_algorithms 设置为 INDEX_SCAN,HASH_SCAN 。

设置后，对于同样的操作，Seconds_Behind_Master 最大只有 53s 。

这里的大事务，指的是二进制日志格式为 ROW 的情况下，操作涉及的记录数较多。

还是上面的测试表，只不过这次 id 列是自增主键，执行批量更新操作。更新操作如下，其中，N 是记录数，M 是一个随机字符，每次操作的字符均不一样。

updatesbtest.sbtest1setc=repeat(M,120)whereid<=N

接下来我们看看不同记录数下对应 Seconds_Behind_Master 的最大值。

可见，随着记录数的增加，Seconds_Behind_Master 也是不断增加的。

所以对于大事务操作，建议分而治之，每次小批量执行。

判断一个 binlog 是否存在大事务，可通过我之前写的一个 binlog_summary.py 的工具来分析，该工具的具体用法可参考：Binlog分析利器-binlog_summary.py

从库上有查询操作，通常会有两方面的影响：

1. 消耗系统资源。

2. 锁等待。

常见的是从库的查询操作堵塞了主库的 DDL 操作。看下面这个示例。

mysql>showprocesslist;+----+-----------------+-----------------+------+---------+------+----------------------------------+----------------------------------------+|Id|User|Host|db|Command|Time|State|Info|+----+-----------------+-----------------+------+---------+------+----------------------------------+----------------------------------------+|5|event_scheduler|localhost|NULL|Daemon|2239|Waitingonemptyqueue|NULL||17|root|localhost|NULL|Query|0|init|showprocesslist||18|root|localhost|NULL|Query|19|Usersleep|selectid,sleep(1)fromsbtest.sbtest1||19|systemuser|connectinghost|NULL|Connect|243|Waitingforsourcetosendevent|NULL||20|systemuser|||Query|13|Waitingfortablemetadatalock|altertablesbtest.sbtest1addc2int|+----+-----------------+-----------------+------+---------+------+----------------------------------+----------------------------------------+5rowsinset(0.00sec)

常见的是备份的全局读锁阻塞了 SQL 线程的重放。看下面这个示例。

mysql>showprocesslist;+----+-----------------+-----------------+------+---------+------+----------------------------------+----------------------------------------+|Id|User|Host|db|Command|Time|State|Info|+----+-----------------+-----------------+------+---------+------+----------------------------------+----------------------------------------+|5|event_scheduler|localhost|NULL|Daemon|4177|Waitingonemptyqueue|NULL||17|root|localhost|NULL|Query|0|init|showprocesslist||18|root|localhost|NULL|Query|36|Usersleep|selectid,sleep(1)fromsbtest.sbtest2||19|systemuser|connectinghost|NULL|Connect|2181|Waitingforsourcetosendevent|NULL||20|systemuser|||Query|2|Waitingforglobalreadlock|altertablesbtest.sbtest1addc1int||28|root|localhost|NULL|Query|17|Waitingfortableflush|flushtableswithreadlock|+----+-----------------+-----------------+------+---------+------+----------------------------------+----------------------------------------+6rowsinset(0.00sec)

这个时候可调整从库的双一设置或关闭 binlog。

综合上面的分析，主从延迟的常见原因及解决方法如下图所示。