作为一名DBA，我们在工作中会经常遇到一些MySQL主从同步延迟的问题，这些同步慢的问题，其实原因非常多：可能是主从的网络问题导致的，可能是网络带宽问题导致的，可能是大事务导致的，也可能是单线程复制导致的延迟。
近期笔者遇到了一个很典型的同步延迟问题，在此将分析过程写出来，希望能够为广大DBA在排查同步延迟问题时提供比较系统的方法论。
一、背景
最近有一组DB出现比较大的延迟，这组DB是专门用来存储监控数据的，每分钟会使用Load Data的方式导入大量的数据。为了节省空间，将原来使用压缩表的InnoDB引擎转换成了TokuDB引擎，使用的版本和引擎如下：
MySQL Version： 5.7
Storage Engine： TokuDB
转换后，发现主从延迟逐渐增大，基本每天落后主机大概50个binlog左右，大概延迟7.5个小时左右的数据，主机每天大概产生160个binlog，binlog列表如下图所示：
由于对该业务非常熟悉，因此很快就定位到造成主从同步延迟的原因，并很快就解决了延迟的问题。这里不直接说解决办法，而是想描述一套完整的解决主从延迟问题的思考方式，和大家一起来系统的做一些思考。
带着问题去思考延迟的根本原因和解决办法，这也许会更有意义。授人以鱼，不如授人以渔。接下来我们就一起开脑洞吧。
二、思考
首先，既然产生了主从延迟，就说明在从机上的消费速度赶不上主机binlog产生的速度。我们先来思考一下可能的原因，并根据现场的蛛丝马迹去验证猜想的正确性。其实所谓的问题排查，就是提出可能问题猜想，然后不断去证明的过程。不同的是，每个人的经验不同，排查的质量也不尽头相同，仅此而已。
1、网络
网络可能导致主从延迟的问题，比如主机或者从机的带宽打满、主从之间网络延迟很大，有可能会导致主上的binlog没有全量传输到从机，造成延迟。
笔者的那组DB的IO线程已经将对应的binlog近乎实时地拉取到了从机DB上，基本排除网络导致的延迟，还可以结合网络质量相关监控来进一步确认是网络的问题。
2、机器性能
· 从机使用了烂机器？
之前有遇到过有的业务从机使用了很烂的机器，导致的主从延迟。比如主机使用SSD，而从机还是使用的SATA。从机用烂机器的观念需要改改，随着DB自动切换的需求越来越高，尤其是笔者所在的金融行业，从机至少不要比主机配置差。
· 从机高负载？
有很多业务会在从机上做统计，把从机服务器搞成高负载，从而造成从机延迟很大的情况，这种使用top命令即可快速发现。
· 从机磁盘有问题？
磁盘、Raid卡、调度策略有问题的情况下，有时会出现单个IO延迟很高的情况，比如Raid卡电池充放电时，在没有设置强行write back的情况下得会将write back模式修改为write through。
使用iostat命令查看DB数据盘的IO情况，是否是单个IO的执行时间很长、块大小和磁盘队列情况等，可以比较一下DB盘的IO调度规则以及块大小的设置等。
使用iostat查看IO运行情况：
从IO情况看也没什么问题，单个IO延迟很小，IOPS很低，写带宽也不大。调度规则（cat /sys/block/fioa/queue/scheduler）和块大小等和主机设置是一样的，排除掉磁盘的问题。
从运行指标看，机器负载很低，机器性能也可以排除。
3、大事务
· 是否经常会有大事务？
这个可能DBA们会遇到比较多，比如在RBR模式下，执行带有大量的Delete操作，或者在MBR模式下删除时添加了不确定语句（类似limit）或一个表的Alter操作等，都会导致延迟情况的发生。
这种可通过查看Processlist相关信息，以及使用mysqlbinlog查看binlog中的SQL就能快速进行确认。这个设想也被排除。
4、锁
锁冲突问题也可能导致从机的SQL线程执行慢，比如从机上有一些select .... for update的SQL，或者使用了MyISAM引擎等。此类问题，可以通过抓去Processlist以及查看information_schema下面和锁以及事务相关的表来查看。
经过排查也并未发现锁的问题。
5、参数
参数部分使用如果是InnoDB引擎，可以根据自己的使用环境调整innodb_flush_log_at_trx_commit、sync_binlog参数来提升复制速度，那组DB使用的TokuDB，则可以优化tokudb_commit_sync、tokudb_fsync_log_period、sync_binlog等参数来做调整。这些参数调整后，复制的延迟情况会有一些作用。
备注：这种调整可能会影响数据的安全性，需要结合业务来考虑。
6、多线程
多线程问题可能是DBA们遇到最多的问题，之前在5.1和5.5版本，MySQL的单线程复制瓶颈就广受诟病。从5.6开始MySQL正式支持多线程复制。
很容易想到，如果是单线程同步的话，单个线程存在写入瓶颈，导致主从延迟。那就先调整为多线程试试效果。
可以通过Show Processlist查看是否有多个同步线程，也可以查看参数的方式查看是否使用多线程（show variables like '%slave_parallel%'）
当你看到是上图这种结果时，恭喜你，你使用的是单线程。可使用下面那行命令改造成多线程复制：
STOP SLAVE SQL_THREAD;
SET GLOBAL
slave_parallel_type='LOGICAL_CLOCK';
SET GLOBAL
slave_parallel_workers=8;
START SLAVE SQL_THREAD;
改造后如下图所示：
我的环境如上图所示，本来就已经是多线程复制了，因此问题的根源也不在是否开启多线程复制上。但当我使用Show Processlist查看复制状态时，大多数情况下发现只有1个SQL线程在执行，如下图所示：
通过上面的图可发现，基本都是一个线程在执行，那么可初步判定是多线程的威力没有得到很好的发挥，为了更有力地说明问题，想办法统计出来每个同步线程使用的比率。统计方法如下:
1、将线上从机相关统计打开（出于性能考虑默认是关闭的），打开方法如下：
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE 'events_transactions%';
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES', TIMED = 'YES'WHERE NAME = 'transaction';
2、创建一个查看各同步线程使用量的视图，代码如下：
USE test;
CREATE VIEW rep_thread_count AS SELECT a.THREAD_ID AS THREAD_ID,a.COUNT_STAR AS COUNT_STAR FROMperformance_schema.events_transactions_summary_by_thread_by_event_name a WHERE a.THREAD_ID in (SELECT b.THREAD_ID FROM performance_schema.replication_applier_status_by_worker b);
3、一段时间后统计各个同步线程使用比率，SQL如下：
SELECT SUM(COUNT_STAR) FROMrep_thread_count INTO @total;
SELECT 100*(COUNT_STAR/@total) AS thread_usage FROMrep_thread_count;
结果如下：
从上面的结果可以看出，绝大多数情况下，都是一个线程在跑，在监控这种存在大量数据导入的场景下肯定容易出现瓶颈。如果能提高各个线程并发执行的能力，也许能很好地改善同步延迟的情况，那如何解决呢？
7、组提交
我们不妨从多线程同步的原理来思考，在5.7中，多线程复制的功能有很很大的改善，支持LOGICAL_CLOCK的方式，在这种方式下，并发执行的多个事务只要能在同一时刻commit，就说明线程之间没有锁冲突，那么Master就可以将这一组的事务标记并在slave机器上安全的进行并发执行。
因此，可以尽可能地使所有线程能在同一时刻提交，这样就能很大程度上提升从机的执行的并行度，从而减少从机的延迟。
有了这个猜想后，很自然想到了人为控制尽可能多地使所有线程在同一时刻提交，其实官方已经给我们提供了类似的参数，参数如下：
binlog_group_commit_sync_delay
备注：这个参数会对延迟SQL的响应，对延迟非常敏感的环境需要特别注意，单位是微秒。
参数说明见官网：
binlog_group_commit_sync_no_delay_count
备注：这个参数取到了一定的保护作用，在达到binlog_group_commit_sync_no_delay_count设定的值的时候，不管是否达到了binlog_group_commit_sync_delay设置定的阀值，都立即进行提交。
参数说明见官网：
由于是监控的DB，主要是load数据，然后进行展示，1秒左右的导入延迟对业务没什么影响，因此将两个参数调整为：
SET GLOBAL binlog_group_commit_sync_delay = 1000000;
SET GLOBAL binlog_group_commit_sync_no_delay_count = 20;
备注：这两个参数请根据业务特性进行调整，以免造成线上故障。
为了防止导入SQL堆积，设置SET GLOBAL binlog_group_commit_sync_no_delay_count为20，在达到20个事务时不管是否达到了1秒都进行提交，来减少对业务的影响。
设置完这两个参数后，发现并发复制瞬间提升了好多，很多时候8个线程都能跑满。于是将线程调整到16个。运行一段事件后，再次统计各个同步线程的使用比率，发现并发度提升了非常多，新的比率如下图所示：
通过show slave status查看，发现从机延迟越来越小，目前已经完全追上，并稳定运行了一周。
三、总结
最后简单总结一下，在遇到主从延迟的问题时，可从以下几个地方开脑洞，寻找蛛丝马迹，找到问题的根源，对症下药才能药到病除，排查范围包括但不限于如下几方面：
· 网络方面
· 性能方面
· 配置方面（参数优化）
· 大事务
· 锁
· 多线程复制
· 组提交
通过上面对整个问题排查的梳理，希望能够帮助广大DBA在遇到类似复制延迟的问题时彻底终结问题。
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