MariaDB数据库自身提供的主从复制功能可以方便的实现数据的多处自动备份,还能实现数据库的拓展,多个数据备份不仅可以加强数据的安全性,通过实现读写分离还能进一步提升数据库的负载性能,为大规模企业MariaDB集群提供了有利的技术支撑.
1、做数据的热备，作为后备数据库，主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作，避免数据丢失。 2、架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，降低磁盘I/O访问的频率，提高单个机器的I/O性能。 3、读写分离，使数据库能支撑更大的并发。在报表中尤其重要。由于部分报表sql语句非常的慢，导致锁表，影响前台服务。如果前台使用master，报表使用slave，那么报表sql将不会造成前台锁，保证了前台速度。
在前面Fayson讲过《如何实现CDH元数据库MySQL的主主互备》，那如何做到MySQL的高可用呢？本篇文章主要介绍如何使用Keepalived实现MySQL的高可用。本文架构图如下：
基于一台服务器的数据复制,故得名单机热备,主-备 Active-Standby 主-备方式,即指的是一台服务器处于某种业务的激活状态(即Active状态),另一台服务器处于该业务的备用状态(即Standby状态),主数据库数据更新后,备份服务器同步数据只本机
大家好，我是Leo。前面文章我们介绍了WAL的安全机制。可以保证数据的安全性。通过安全性我们分析了binlog，redolog日志的写入机制。今天我们分析一下主从库的实现原理！MySQL是如何保证主从库的数据是一致的呢？
在前面Fayson讲过《如何实现CDH元数据库MySQL的主备》，而本篇文章介绍如何实现MySQL的双活方式，为后面基于Keepalived实现MySQL高可用做铺垫。
OGG有传统的经典架构，也有最新的微服务，2个都可以远程捕获和应用数据，对数据库服务器是0侵入，而传统的经典架构是纯命令行模式，最新的微服务架构是图形化界面操作，几乎所有操作都可以在界面进行。
一、MySQL官网下载MySQL5.7版本，我这里下载的是MySQL5.7.24。
java.sql.SQLNonTransientConnectionException: CLIENT_PLUGIN_AUTH is required at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:526) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:513) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:505) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:479) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:489) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLExceptionsMapping.translateException(SQLExceptionsMapping.java:72) at com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl.createNewIO(ConnectionImpl.java:1606) at com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl.<init>(ConnectionImpl.java:633) at com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl.getInstance(ConnectionImpl.java:347) at com.mysql.cj.jdbc.NonRegisteringDriver.connect(NonRegisteringDriver.java:219) at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:664) at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:247) at com.alibaba.xxptqa.util.MySqlConnectionUtil.get(MySqlConnectionUtil.java:26) at com.alibaba.xxptqa.util.DbUtil.query(DbUtil.java:12) at com.alibaba.xxptqa.api.MuradinDbExecutor.execute(MuradinDbExecutor.java:24) at com.alibaba.xxptqa.api.MuradinDbExecutorTest.testQuery(MuradinDbExecutorTest.java:25) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497) at org.junit.runners.model.FrameworkMethod$1.runReflectiveCall(FrameworkMethod.java:50) at org.junit.internal.runners.model.ReflectiveCallable.run(ReflectiveCallable.java:12) at org.junit.runners.model.FrameworkMethod.invokeExplosively(FrameworkMethod.java:47) at org.junit.internal.runners.statements.InvokeMethod.evaluate(InvokeMethod.java:17) at org.junit.runners.ParentRunner.runLeaf(ParentRunner.java:325) at org.junit.runners.Bloc
在Java项目中使用MyBatis作为ORM框架，但是查询出的MySQL日期类型字段值总是比数据库表里的值多8个小时。 具体说明： MySQL数据库表字段类型为timestamp，映射的Java日期类型为java.util.Date，当数据库表里的字段值为2023-07-08 00:08:38时，查询出的Java字段值为2023-07-08 08:08:38。显然，查询结果的时间比表里实际存储的时间值大了8个小时。
目前MySQL数据库最常用的是主从架构，大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况，比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等，本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展，扩展指的是分库分表减轻数据库的压力，同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段，而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的，最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
（3+4+5）接着立刻一个读请求，读缓存，cache miss，读从库，写缓存放入数据，以便后续的读能够cache hit（主从同步没有完成，缓存中放入了旧数据）；
缓存与数据库的操作时序，不管是《Cache Aside Pattern》中的方案，还是《究竟先操作缓存，还是数据库？》中的方案，都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个问题。
（7）通过工具订阅从库的binlog，这里能够最准确的知道，从库数据同步完成的时间；
“MySQL主从复制”技术在互联网行业常见高可用架构中应用非常广泛，例如常见的一主一从复制架构、keepalived＋MySQL双主（主从）复制架构、MHA＋一主两从复制架构等等都应用了MySQL主从复制技术。但因主从复制是基于binlog的逻辑复制，难免出现复制数据不一致的风险，这个风险不但会引起用户数据访问前后不一致的风险，而且会导致后续复制出现1032、1062错误进而引起复制架构停滞的隐患，为了及时发现并解决这个问题，我们需要定期或不定期地开展主从复制数据一致性的校验和修复工作，那么如何实现这项工作呢？又如何实现这项工作的自动化呢？我们来探讨这些问题。
任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，绝大部分业务，例如：百度搜索，淘宝订单，QQ消息，58帖子都允许短时间不一致。
由于mysql主从复制是基于binlog的一种异步复制 通过网络传送binlog文件，理所当然网络延迟是主从不同步的绝大多数的原因，特别是跨机房的数据同步出现这种几率非常的大，所以做读写分离，注意从业务层进行前期设计。
但是缓存淘汰了以后，主库还没有同步到从库，又有一个读请求，把旧的数据读到缓存，也会造成不一致。
在分布式系统中，单机节点在发生故障时无法提供服务，这可能导致长期的服务不可用，从而影响其他节点的运作，导致的后果非常严重
上图展示的是 MySQL 的主从切换流程。在 State-1 中，客户端的读写都直接访问节点 A，而节点 B 是 A 的备库，只是将 A 的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的。当需要切换的时候，就切成状态 2。这时候客户端读写访问的都是节点 B，而节点 A 是 B 的从库。
如果主从复制之间出现延时，就会影响主从数据的一致性。 此时发生容灾切换，且在新的主库写入了数据，那么从业务角度上，会产生意想不到的严重后果。 复制延时问题，在只读从库的场景下，若从库产生复制延时，也可能会对业务造成一定影响，比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。 由此可见，主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说，DBA在库上执行SHOW SLAVE STATUS，并且观察 Seconds_Behind_Master的值，就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
MySQL主从复制(Master-Slave)也叫AB复制，Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库，相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过。但在实际的生产环境中，由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面。因此，一般来说都是通过主从复制（Master-Slave）的方式来同步数据，再通过读写分离（MySQL-Proxy）来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
大家好，我是捡田螺的小男孩。金三银四面试的时候，面试官经常会问MySQL主从。今天就跟大家聊聊MySQL的主从。
《58同城数据库架构设计思路》（下） WOT（World Of Tech）2015，互联网运维与开发者大会将在北京举行，会上58同城分享了《大数据量下，58同城mysql实战（上）》的主题 DTCC（Database Tech Conference China）2015，中国数据库技术大会举办在即，会上58同城将分享《数据库架构师做什么？58同城数据库架构设计思路（下）》，大会内容抢先看，一起来看看58同城怎么玩数据库架构设计的。 58同城数据库架构设计思路 （1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用
每个支付通道支付失败的时候都会返回特定的错误码，业务内部需要将通道特定的错误码转义成内部的错误码，这样对外就可以统一返回我们自己的错误码。
本文主要讨论这么几个问题： （1）数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致 （2）优化思路与方案 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》中有一个小优化点，在只有主库时，通过“串行化”的思路可以解
《Redis设计与实现》读书笔记（二十四） ——Redis主从复制原理 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 redis中，可以用slaveof命令，或者在配置中设置slaveof选项，让一个服务器去复制另一个服务器。去复制的服务器称为从服务器（slave），被复制的称为主服务器（master）。 主服务器的增删改，在从服务器中都会一并有改动。 redis2.8之前（不含2.8）的版本（下称旧版），和之后（含2.8）的版本（下称新版），对于复制的做法有所不同，
1.当服务写完主库 2.有一个请求读取从库数据 3.主从同步完成 这时出现主从不一致（写后立即读）
上篇文章MySQL数据库读写分离的应用场景和存在问题,存在一些不足之处，在此完善一下。
在数据的服务生命周期过程中，经常会因为数据迁移、主从复制、数据集成等原因产生数据流动及复制。在数据复制过程中，由于人为误操作、软件bug或硬件故障等原因，无法完全规避复制数据的准确性。如何有效保障复制数据的一致性变得至关重要。
大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高查询数，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
（1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用：复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法：复制从库，冗余数据，如下图 带来的问题：主从不一致 解决方案：见下文 保证“写”高可用的一般方法
一般的DBMS系统，默认都会使用读提交（Read-Comitted，RC）作为默认隔离级别，如Oracle、SQLServer等，而MySQL却使用可重复读（Read-Repeatable，RR）。要知道，越高的隔离级别，能解决的数据一致性问题越多，理论上性能损耗更大，可并发性越低。隔离级别依次为>：串行化 > RR > RC >读未提交
小文今天被老板询问，新搭建的MYSQL 复制同步的情况怎么样，有没有报警或者复制时，主从不一致的情况发生，怎么报警的。小文答到老板放心，我们监控了seconds_behind_master 了，没有差异的情况发生。
上周在讲复制故障处理，利用DML在从主上手工造数据，导致主从复制中断，然后处理复制故障，同时给大家安利了：
修改 innodb_data_file_path 选项值可自定义InnoDB系统表空间设置，不过要注意 autoextend 和 max 属性只能放在最后一个文件，而不能放在前面的文件。
在SQL标准中，前三种隔离级别分别解决了幻象读、不可重复读和脏读的问题。那么，为什么MySQL使用可重复读作为默认隔离级别呢？ 这个是有历史原因的，要从主从复制开始讲起了！ 1.主从复制，是基于什么复制的？ 是基于binlog复制的 2.binlog有几种格式？ statement:记录的是修改SQL语句 row：记录的是每行实际数据的变更 mixed：statement和row模式的混合 那Mysql在5.0这个版本以前，binlog只支持STATEMENT这种格式！而这种格式在读已提交(Read Commited)这个隔离级别下主从复制是有bug的，因此Mysql将可重复读(Repeatable Read)作为默认的隔离级别！ 接下来，就要说说当binlog为STATEMENT格式，且隔离级别为读已提交(Read Commited)时，有什么bug呢？如下图所示，在主(master)上执行如下事务:
需求缘起 大部分互联网的业务都是“读多写少”的场景，数据库层面，读性能往往成为瓶颈。如下图：业界通常采用“一主多从，读写分离，冗余多个读库”的数据库架构来提升数据库的读性能。 这种架构的一个潜在缺点
MySQL5.7 默认参数下我们开启了半同步，在一个事务提交（commit） 的过程时，在 MySQL 层的 write binlog 步骤后，Master 节点需要收到至少一个 Slave 节点回复的 ACK （表示收到了binlog ）后，才能继续下一个事务；
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 背景」 线上主从由于配置的问题，可能会导致slave crash重启后再建立主从时报1062或1032错误。本地复现时，发现crash前后有些binlog event会重复出现，怀疑可能是IO线程重复复制了一些event，才导致了这个问题。 和我们问题相关的另外一个背景是Replication过程中的master info以及relay log info。在MySQL中，master info存储了slave IO线程持久化的relay log的位
我们知道，大部分的业务场景都是读多写少，为了利用好这个特性，提升Redis集群系统的吞吐能力，通常会采用主从架构、读写分离
Redis的主从配置可以说是哨兵或者集群模式的最简单元.今天我们就来看下Redis是如何做主从同步,以及要注意什么.
redis主从复制： 1.配置： master：修改：bind 0.0.0.0 想设置密码：requirepass slave： （1）修改配置文件：slaveof （2）启动从节点server的时候：redis-server redis.conf --slaveof masterip masterport （3）直接在客户端命令执行：slaveof masterip msterport 如果主节点设密码了：masterauth 2.主从复制原理： 主从第一-次连接进行全量复制，从节点发送复制请求给主节点，主节点受到请求进行rdb持久化 然后把rdb文件传送给从节点。从节点接收到rdb文件后清空旧数据，然后将rdb文件加载到内 存中。之后主节点数据的更新会同步到从节点。主从复制是异步的。
redis主从复制： 1.配置： master：修改：bind 0.0.0.0 想设置密码：requirepass slave： （1）修改配置文件：slaveof （2）启动从节点server的时候：redis-server redis.conf –slaveof masterip masterport （3）直接在客户端命令执行：slaveof masterip msterport 如果主节点设密码了：masterauth 2.主从复制原理： 主从第一-次连接进行全量复制，从节点发送复制请求给主节点，主节点受到请求进行rdb持久化 然后把rdb文件传送给从节点。从节点接收到rdb文件后清空旧数据，然后将rdb文件加载到内 存中。之后主节点数据的更新会同步到从节点。主从复制是异步的。
在Redis集群中，让若干个Redis服务器去复制另一个Redis服务器，我们定义被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave），这种模式叫做主从复制模式。
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