涉及不同 schema 的 DML 操作,在 slave 端可以按 schema 粒度并行回放,弱点也很明显,如果实例中的 schema 较少,并行回放效果并不理想。其优化方式也比较简单 slave_parallel_workers 小于等于 master 的 schema 数量。
参数 slave-parallel-type 来控制并行复制策略,配置为 LOGICAL_CLOCK。
在 binlog 中每个事务会有多出两个标签:
sequence_number:随每个事务递增的自增 ID,每次新的 binlog 会从 1 开始;
last_committed:当前事务所依赖的上次事务的 sequence_number,每次新的 binlog 会从 0 开始。
#180105 20:08:33 ... last_committed=7201 sequence_number=7203
#180105 20:08:33 ... last_committed=7203 sequence_number=7204
#180105 20:08:33 ... last_committed=7203 sequence_number=7205
#180105 20:08:33 ... last_committed=7203 sequence_number=7206
#180105 20:08:33 ... last_committed=7205 sequence_number=7207
表示 binlog 提交事务前等待多少微秒;
表示同步队列最大允许的事务数,当等待提交的线程达到多少时, 就不在等待,在 master 低并发的负载下,并行回放效果就不好了,如果想要提高并行度,需要增加 binlog_group_commit_sync_delay,积累较多的分组大小,副作用是拉低 master 吞吐量。
上述基于组提交的并行存在一些问题,组提交的理论依据是如果多个事务他们能在同一时间内提交,这个就间接说明了这个几个事务锁上是没有冲突的,也是就说他们各自持有不同的锁,互不影响;逻辑上可以把这几个事务看成一个组,在slave以“组”为单位分配给sql线程执行,这样多个sql线程就可以并行跑了。所以它要求库上要有一定的并发度,不然就有可能变成每个组里面只有一个事务,这样就有串行没什么区别了。
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