但是，无论是主备还是主从架构，实际上就是为了系统的高可用性实现的一个策略，防止主机因为某些故障导致异常下线，这时候备份或者从实例就会通过选择或者其他策略成为主服务实例，对外继续提供服务。
在MySQL的正常情况下，只要主库执行更新生成的所有binlog全部被正确的传到备库并且被正确执行，备库就能和主库数据一致，实现最终一致性。但是最终一致性并不能满足线上的性能需求，还需要保证集群的可用性。
1 主备延迟
1.1 主备延迟
在发生主备延迟时，与数据同步的时间点主要包括：
- 主库 A 执行完成一个事务，写入 binlog，我们把这个时刻记为 T1;
- 之后传给备库 B，我们把备库 B 接收完这个 binlog 的时刻记为 T2;
- 备库 B 执行完成这个事务，我们把这个时刻记为 T3。
主备延迟，就是同一个事务，在备库执行完成的时间和主库执行完成的时间之间的差值，就是T3-T1。
在备库执行show slave status会得到seconds_behind_master，表示备库延迟的时间，计算方法为：
- 每个事务的binlog都有一个时间字段，用于记录主库写入时间；
- 备库取出当前正在执行的事务的时间字段的值，计算与当前系统时间差值，就是该值，单位为秒；
如果主备库机器的系统时间设置不一致，不会导致主备延迟的值不准。因为，备库连接到主库的时候，会通过执行 SELECT UNIX_TIMESTAMP() 函数来获得当前主库的系统时间。如果这时候发现主库的系统时间与自己不一致，备库在执行 seconds_behind_master 计算的时候会自动扣掉这个差值。
但是：如果备库已经连接主库后，修改主库的系统时间，备库同步的时候就不会再做时间的自动修正了，因此，时间修正只有第一次建连的时候才会执行。
在网络正常的时候，日志从主库传给备库所需的时间是很短的，即 T2-T1 的值是非常小的。也就是说，网络正常情况下，主备延迟的主要来源是备库接收完 binlog 和执行完这个事务之间的时间差。所以说，主备延迟最直接的表现是，备库消费中转日志（relay log）的速度，比主库生产 binlog 的速度要慢。
1.2 主备延迟的来源
1.2.1 主备机性能有差距
备库所在机器性能比主库的机器性能差，此时一般将备库设置为“非双1”模式【牺牲备库的一点可靠性，减少写盘次数，增强IO能力】，更新过程中触发大量读操作，可能会导致主备延迟。
现在这种情况比较少，因为现在都是主从部署，可能随时发生主从切换，因此一般都是对称部署。
1.2.2 备库压力大
一般出现的原因是读写分离场景，备库对外提供读能力，查询耗费大量CPU资源，影响了同步速度，造成主备延迟。
此时的处理措施是：
- 一主多从，用从库分担压力；
- 通过binlog输出到外部系统，比如Hadoop系统，提供统计类查询能力；
从库和备库在概念上其实差不多。在我们这个专栏里，为了方便描述，我把会在 HA 过程中被选成新主库的，称为备库，其他的称为从库。
1.2.3 大事务
主库必须等事务执行完成后才能写入binlog，再传给备库，造成主备延迟。
比如说大量数据的删除就会造成大事务，一般是要求分批执行。之所以删除会造成大事务，是因为无论是否有索引，存储引擎都是一条条数据查询并加锁，返回给执行引擎，执行引擎标记数据删除。所有的数据都处理完成后，才会提交事务释放锁。
另一种就是大表DDL。
1.3 主备延迟的排查思路
1）查数据库在干什么
pager cat - | grep -v Sleep | sort -rn -k 12 | head -n 20
show full processlist;
select * from information_schema.processlist
where 1=1 order by TIME desc limit 10;2）查看sql_thread在干什么
slave上查看状态：
show slave status\G;查看relay_master_log_file以及exec_master_log_pos
master上解析binglog日志：
mysqlbinlog -v --base64-output=decode-rows --start-position=exec_master_log_pos relay_master_log_file如果发现卡在操作某表上：
1））检查表结构
- 没有索引：stop slave 可能会卡主，建议关闭mysql，启动后先加索引，然后start slave
- 有索引：只能等，大事务需要做拆分，不要操作太多数据
2））大事务：M上session回话使用statement格式，使用语句级别的复制
3）查看MySQL状态
- 机器性能（CPU、IO等）：从库配置适当高一点，使用新硬件PCI-E或SSD设备
- 表结构: 设计要合理，必须有主键，主键要短小，为查询字段建索引
- 业务程序：适当使用缓存，减少数据库压力
分析MySQL进程并结合源码：
perf top `pidof mysqld`4）参数临时优化
- 主库开启group commit
- 从库开启writeset
- 从库设置sync_binlog=0 && innodb_flush_log_at_trx_commit=2
5）检查锁情况
show engine innodb status\G;2 主备切换策略
2.1 可靠性优先策略
在双M结构下，主备切换的流程如图：
图片
- 判断备库 B 现在的 seconds_behind_master（SBM），如果小于某个值（比如 5 秒）继续下一步，否则持续重试这一步；这里主从延迟时间短，说明当前没有大事务，延迟比较低，减少因为延迟造成数据不可靠的几率；
- 把主库 A 改成只读状态，即把 readonly 设置为 true；
- 判断备库 B 的 seconds_behind_master 的值，直到这个值变成 0 为止；
- 把备库 B 改成可读写状态，也就是把 readonly 设置为 false；
- 把业务请求切到备库 B。
这个切换流程，一般是由专门的 HA 系统来完成的，我们暂时称之为可靠性优先流程。
图片
这个切换流程中是有不可用时间的。因为在步骤 2 之后，主库 A 和备库 B 都处于 readonly 状态，也就是说这时系统处于不可写状态，直到步骤 5 完成后才能恢复。
在这个不可用状态中，比较耗费时间的是步骤 3，可能需要耗费好几秒的时间。这也是为什么需要在步骤 1 先做判断，确保 seconds_behind_master 的值足够小。
2.2 可用性优先策略
如果是直接将第4和第5步提前，保证了系统几乎么有不可用时间，但是可能造成数据不一致。
其实这就是CAP中的C和A，MySQL主库在写完binlog后就给客户端响应了，没等binlog同步到一个或多个备库，这种策略是在C和A之间选择了A，牺牲了C，如果主库宕机了，但binlog的最后一个或几个事务没同步到备库，那备库成为主库后，数据就丢了。其它的NoSQL很多是给用户提供了选择，比如Mongo，用户可以设置日志同步到几个Slave后再给客户端响应，同步的Slave越多，C越强，A越弱，比如同步到X个Slave后再给客户端响应，那即使任何X个节点宕机，集群中仍然有1个节点有最新日志，它会成为主节点，数据没丢，集群还可以工作。
在满足数据可靠性的前提下，MySQL 高可用系统的可用性，是依赖于主备延迟的。延迟的时间越小，在主库故障的时候，服务恢复需要的时间就越短，可用性就越高。
2.3 常见切换技术
semi-sync在网络故障超时的情况下会退化成async，这个时候如果刚好主库掉电了，有些binlog还没有传给从库，从库无法判断数据跟主库是否一致，如果强行切换可能会导致丢数据，在金融业务场景下只能＂人工智能＂来做切换，服务中断时间长。AliSQL采用双通道复制更容易判断主备数据是否一致，如果一致可以自动切换，如果不一致才需要人工恢复数据。
