MySQL中slave监控的延迟情况分析

网络编程 2021-07-05 15:27www.168986.cn编程入门
这篇文章主要介绍了MySQL中slave监控的延迟情况分析,主要针对MySQL的复制环境情况下,需要的朋友可以参考下

在MySQL复制环境中,我们通常只根据 Seconds_Behind_Master 的值来判断SLAVE的延迟。这么做大部分情况下尚可接受,但并不够准确,而应该考虑更多因素。

,我们先看下SLAVE的状态

代码如下:
yejr@imysql. [(none)]> show slave status\G
1. row
Slave_IO_State: Waiting for master to send event

Master_Log_File: mysql-bin.000327
Read_Master_Log_Pos: 668711237
Relay_Log_File: mysql-relay-bin.002999
Relay_Log_Pos: 214736858
Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000327
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes

Skip_Counter: 0
Exec_Master_Log_Pos: 654409041
Relay_Log_Space: 229039311

Seconds_Behind_Master: 3296

可以看到 Seconds_Behind_Master 的值是 3296,也就是SLAVE至少延迟了 3296 秒。

我们再来看下SLAVE上的2个REPLICATION进程状态

代码如下:
yejr@imysql. [(none)]> show full processlist\G
1. row
Id: 6
User: system user
Host:
db: NULL
Command: Connect
Time: 22005006
State: Waiting for master to send event
Info: NULL
2. row
Id: 7
User: system user
Host:
db: NULL
Command: Connect
Time: 3293
State: Updating
Info: UPDATE SET WHERE

可以看到SQL线程一直在执行UPDATE操作,注意到 Time 的值是 3293,看起来像是这个UPDATE操作执行了3293秒,一个普通的SQL而已,肯定不至于需要这么久。
实际上,在REPLICATION进程中,Time 这列的值可能有几种情况
1、SQL线程当前执行的binlog(实际上是relay log)中的timestamp和IO线程最新的timestamp的差值,这就是通常大家认为的 Seconds_Behind_Master 值,并不是某个SQL的实际执行耗时;
2、SQL线程当前如果没有活跃SQL在执行的话,Time值就是SQL线程的idle time;

而IO线程的Time值则是该线程自从启动以来的总时长(多少秒),如果系统时间在IO线程启动后发生修改的话,可能会导致该Time值异常,比如变成负数,或者非常大。

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#设置pager,只查看关注的几个status值
yejr@imysql. [(none)]> pager cat | egrep -i 'system user|Exec_Master_Log_Pos|Seconds_Behind_Master|Read_Master_Log_Pos'

#这是没有活跃SQL的情况,Time值是idle time,并且 Seconds_Behind_Master 为 0
yejr@imysql. [(none)]> show processlist; show slave status\G
| 6 | system user | | NULL | Connect | 22004245 | Waiting for master to send event | NULL |
| 7 | system user | | NULL | Connect | 13 | Has read all relay log;
Read_Master_Log_Pos: 445167889
Exec_Master_Log_Pos: 445167889
Seconds_Behind_Master: 0

#和上面一样
yejr@imysql. [(none)]> show processlist; show slave status\G
| 6 | system user | | NULL | Connect | 22004248 | Waiting for master to send event | NULL |
| 7 | system user | | NULL | Connect | 16 | Has read all relay log;
Read_Master_Log_Pos: 445167889
Exec_Master_Log_Pos: 445167889
Seconds_Behind_Master: 0

#这时有活跃SQL了,Time值是和 Seconds_Behind_Master 一样,即SQL线程比IO线程“慢”了1秒
yejr@imysql. [(none)]> show processlist; show slave status\G
| 6 | system user | | NULL | Connect | 22004252 | Waiting for master to send event | NULL |
| 7 | system user | | floweradmin | Connect | 1 | Updating | update 
Read_Master_Log_Pos: 445182239
Exec_Master_Log_Pos: 445175263
Seconds_Behind_Master: 1

#和上面一样
yejr@imysql. [(none)]> show processlist; show slave status\G
| 6 | system user | | NULL | Connect | 22004254 | Waiting for master to send event | NULL |
| 7 | system user | | floweradmin | Connect | 1 | Updating | update 
Read_Master_Log_Pos: 445207174
Exec_Master_Log_Pos: 445196837
Seconds_Behind_Master: 1

好了,我们说下如何正确判断SLAVE的延迟情况
1、看 Relay_Master_Log_File 和 Master_Log_File 是否有差异;
2、如果Relay_Master_Log_File 和 Master_Log_File 是一样的话,再来看Exec_Master_Log_Pos 和 Read_Master_Log_Pos 的差异,对比SQL线程比IO线程慢了多少个binlog事件;
3、如果Relay_Master_Log_File 和 Master_Log_File 不一样,那说明延迟可能较大,需要从MASTER上取得binlog status,判断当前的binlog和MASTER上的差距;

,相对更加严谨的做法是
在第三方监控节点上,对MASTER和SLAVE发起SHOW BINARY LOGS和SHOW SLAVE STATUS\G的请求,判断二者binlog的差异,以及 Exec_Master_Log_Pos 和 Read_Master_Log_Pos 的差异。

例如
在MASTER上执行SHOW BINARY LOGS 的结果是

+------------------+--------------+
| Log_name | File_size |
+------------------+--------------+
| mysql-bin.000009 | 1073742063 |
| mysql-bin.000010 | 107374193 |
+------------------+--------------+

而在SLAVE上执行SHOW SLAVE STATUS\G 的结果是

Master_Log_File: mysql-bin.000009
 Read_Master_Log_Pos: 668711237
Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000009
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes

Exec_Master_Log_Pos: 654409041


Seconds_Behind_Master: 3296


这时候,SLAVE实际的延迟应该是
mysql-bin.000009 这个binlog中的binlog position 1073742063 和 SLAVE上读取到的binlog position之间的差异延迟,即

1073742063 - 654409041 = 419333022 个binlog event

并且还要加上 mysql-bin.000010这个binlog已经产生的107374193个binlog event,共

107374193 + 419333022 = 526707215 个binlog event

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