MySQL · 答疑释惑 · GTID下auto_position=0时数据不一致

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
简介: 问题重现 搭建一主一备,主备配置分别如下 ,同时设置备库的auto_position=0 $cat crash_recovery-slave.opt gtid_mode=on enforce_gtid_consistency=on log_slave_updates=on

问题重现

搭建一主一备,主备配置分别如下 ,同时设置备库的auto_position=0

$cat crash_recovery-slave.opt

gtid_mode=on 

enforce_gtid_consistency=on 

log_slave_updates=on

relay_log_purge=OFF

sync_relay_log_info=1000

sync_relay_log=1

sync_relay_log_info=100



$cat crash_recovery-master.opt

gtid_mode=on 

enforce_gtid_consistency=on 

log_slave_updates=on

AI 代码解读

用 sysbench 不断对主库进行压测,由于主库压力比较大,可以发现备库延迟不断增加,在有延迟的情况下,重启备库 OS 并启动备库 mysql server,关闭主库压力,待主备延迟为零的时候,做主备校验(这样的过程我们称之为一轮,在每一轮的结尾处做主备校验),这时可以发现会有一个表的 checksum 不一致,即产生了主备不一致的问题。

问题分析

  1. 分别在主备库比较 show global variables like '%gtid_executed%' 可以发现主备的 gtid_executed 的值是相等的;

  2. 将 checksum 不一致的表中的数据分别取出,然后vimdiff 一下,找到不一致表的具体数据的主建;

  3. 在主库的binlog中找到对这条数据最近一次操作的gtid;

  4. 解析备库的relaylog,并查找步骤 3) 中的gtid,可以发现,该gtid是一个relay log的结尾,且文件结尾处没有rotate log event.

  5. 继续解析relaylog文件,可以发现在format event之后是一个table_map_event, update_rows, xid_log_event, gtid_log_event, 只是gtid_log_event 的 id 小于3)中出现问题的gtid;

  6. 从 5)解析的relay log 来看,备库crash后,并不是接着crash之前的 binlog 来进行拉的,而是 crash 之前的一个位点,假设我们在crash之前拉取了 gtid 为30的binlog event,并sync 了relay log,此时,master_log_info记录的是之前的主库事务位点,假设为事务 10 的一个位点,那么当 OS 重启后,由于备库 auto_position=0, 会从master_log_info中的位点10来拉取binlog,从而形成了这样的binlog序列:

gtid_log_event(30), table_map_event(10), update_rows_log_event(10), xid_log_event(10), gtid_log_event(11)…..

这样的后果是将事务10的数据再次执行并误认为是事务30的数据,而直正拉取到事务30的binlog event时不执行,从而造成主备不一致的问题。

解决方案

  1. 打开gtid时,必须指定auto_position= 1;

  2. 备库在记录master_log_info时,以事务为单位记录位点信息,而不是以event为单位记录位点信息,这个需要在handle_slave_io中修改源码。

参数说明

sync_relay_log_info:Synchronously flush relay log info to disk after every #th transaction,每隔多少个事务 sync 一次 relay log 信息;

sync_master_info: Synchronously flush master info to disk after every #th event,每隔多少个log_event sync 一次 master log 信息;

sync_relay_log: Synchronously flush relay log to disk after every #th event,每隔多少个 log_event sync 一次 relay log 信息;

mysql 在读取binlog event时,会首先将位点信息写入操作系统的文件,但是没有 sync 操作,所以当OS crash时,会造成之前写但没有 sync 的位点信息丢失。

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
db匠
+关注
目录
打赏
0
0
0
1
9495
分享
相关文章
【YashanDB知识库】MySQL迁移至崖山char类型数据自动补空格问题
**简介**:在MySQL迁移到崖山环境时,若字段类型为char(2),而应用存储的数据仅为'0'或'1',查询时崖山会自动补空格。原因是mysql的sql_mode可能启用了PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH模式,导致保留CHAR类型尾随空格。解决方法是与应用确认数据需求,可将崖山环境中的char类型改为varchar类型以规避补空格问题,适用于所有版本。
【YashanDB知识库】字符集latin1的MySQL中文数据如何迁移到YashanDB
本文探讨了在使用YMP 23.2.1.3迁移MySQL Server字符集为latin1的中文数据至YashanDB时出现乱码的问题。问题根源在于MySQL latin1字符集存放的是实际utf8编码的数据,而YMP尚未支持此类场景。文章提供了两种解决方法:一是通过DBeaver直接迁移表数据;二是将MySQL表数据转换为Insert语句后手动插入YashanDB。同时指出,这两种方法适合单张表迁移,多表迁移可能存在兼容性问题,建议对问题表单独处理。
【YashanDB知识库】字符集latin1的MySQL中文数据如何迁移到YashanDB
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
1. 先更新Mysql,再更新Redis,如果更新Redis失败,可能仍然不⼀致 2. 先删除Redis缓存数据,再更新Mysql,再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题,但是在⾼并发下性能较低,⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题,⽐如线程1删除了 Redis缓存数据,正在更新Mysql,此时另外⼀个查询再查询,那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中 1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性 我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 : 1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,
SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动
通过详细的步骤和示例代码,您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC,并实时追踪 MySQL 数据库的变动。
431 43
MySQL底层概述—4.InnoDB数据文件
本文介绍了InnoDB表空间文件结构及其组成部分,包括表空间、段、区、页和行。表空间是最高逻辑层,包含多个段;段由若干个区组成,每个区包含64个连续的页,页用于存储多条行记录。文章还详细解析了Page结构,分为通用部分(文件头与文件尾)、数据记录部分和页目录部分。此外,文中探讨了行记录格式,包括四种行格式(Redundant、Compact、Dynamic和Compressed),重点介绍了Compact行记录格式及其溢出机制。最后,文章解释了不同行格式的特点及应用场景,帮助理解InnoDB存储引擎的工作原理。
MySQL底层概述—4.InnoDB数据文件
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
73 9
MySQL和SQLSugar百万条数据查询分页优化
在面对百万条数据的查询时,优化MySQL和SQLSugar的分页性能是非常重要的。通过合理使用索引、调整查询语句、使用缓存以及采用高效的分页策略,可以显著提高查询效率。本文介绍的技巧和方法,可以为开发人员在数据处理和查询优化中提供有效的指导,提升系统的性能和用户体验。掌握这些技巧后,您可以在处理海量数据时更加游刃有余。
189 9
MySQL进阶突击系列(09)数据磁盘存储模型 | 一行数据怎么存?
文中详细介绍了MySQL数据库中一行数据在磁盘上的存储机制,包括表空间、段、区、页和行的具体结构,以及如何设计和优化行数据存储以提高性能。
【YashanDB 知识库】MySQL 迁移至崖山 char 类型数据自动补空格问题
问题分类】功能使用 【关键字】char,char(1) 【问题描述】MySQL 迁移至崖山环境,字段类型源端和目标端都为 char(2),但应用存储的数据为'0'、'1',此时崖山查询该表字段时会自动补充空格 【问题原因分析】mysql 有 sql_mode 控制,检查是否启用了 PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH SQL 模式。如果启用了这个模式,MySQL 才会保留 CHAR 类型字段的尾随空格,默认没有启动。 #查看sql_mode mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'sql_mode'; 【解决/规避方法】与应用确认存储的数据,正确定义数据
mysql怎么查询longblob类型数据的大小
通过本文的介绍,希望您能深入理解如何查询MySQL中 `LONG BLOB`类型数据的大小,并结合优化技术提升查询性能,以满足实际业务需求。
266 6

相关产品

  • 云数据库 RDS MySQL 版
  • AI助理

    你好,我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等