之前的文章谈到的事故原因，不论是偶发性的查询压力，还是备份，对备库延迟的影响一般是分钟级的，而且在备库恢复正常以后都能够追上来。

但若备库执行日志的速度持续低于主库生成日志的速度，那该延迟可能小时级别。而且对于一个压力持续较高的主库，备库可能永远都追不上主库节奏了。

这就牵涉本文话题：备库并行复制能力。

• 主备流程图
  

图中两个黑色箭头：

• 一个代表客户端写入主库
  并行度高于下一个
• 另一个代表备库上sql_thread执行中转日志（relay log）

主库上影响并发度的原因就是锁。由于InnoDB引擎支持行锁，除了所有并发事务都在更新同一行（热点行）这种极端场景，它对业务并发度的支持还是可以的。所以，你在性能测试的时候会发现，并发压测线程32就比单线程时，总体吞吐量高。

而日志在备库执行，即图中备库上sql_thread更新数据(DATA)的逻辑。若用单线程，就会导致备库应用日志不够快，造成主备延迟。

在5.6版本前，MySQL只支持单线程复制，由此在主库并发高、TPS高时就会出现严重主备延迟。

MySQL多线程复制的演进史

所有的多线程复制机制，都是要把图中只有一个线程的sql_thread，拆成多个线程，也就是都符合下面的这个模型：

coordinator就是原来的sql_thread, 不过它不再直接更新数据，只负责读取中转日志、分发事务。真正更新日志的，变成了worker线程。而work线程的个数，就是由参数slave_parallel_workers决定。推荐设为8~16之间最好（32核物理机），毕竟备库还可能要提供读查询，不能把CPU占完。

事务能否按轮询分发给各worker？

不行。因为，事务被分发给worker后，不同的worker就独立执行了。但由于CPU的调度策略，可能第二个事务比第一个事务先执行。而这时刚好这俩事务更新同一行，即同一行上的两个事务，在主库和备库上的执行顺序相反，导致主备不一致。

同一个事务的多个更新语句，能否分给不同worker执行？

不行。比如一个事务更新了表t1和表t2中的各一行，若这两条更新语句被分到不同worker，虽然最终结果是主备一致，但若表t1执行完成瞬间，备库有个查询，就会看到这个事务“更新了一半的结果”，破坏了事务逻辑的隔离性。

所以，coordinator在分发的时候，需要满足：

• 不能造成更新覆盖。这就要求更新同一行的两个事务，必须被分发到同一个worker中
• 同一个事务不能被拆开，必须放到同一个worker中

MySQL 5.5的并行复制策略

官方MySQL 5.5版本不支持并行复制。但是有人写了：按表分发策略和按行分发策略，以帮助理解MySQL官方版本并行复制策略的迭代。

按表分发策略

若两个事务更新不同表，它们就可以并行。因为数据是存储在表里的，所以按表分发，可以保证两个worker不会更新同一行。

当然，若有跨表事务，还是要把两张表放在一起考虑

• 按表并行复制程模型
  

每个worker线程对应一个hash表，保存当前正在这个worker的“执行队列”里的事务所涉及的表。hash的

• key：库名.表名
• value：数字，队列中有多少个事务修改这个表

在有事务分配给worker时，事务里涉及的表会被加到对应的hash表中。worker执行完成后，这个表会被从hash表中去掉。

上图中的hash_table_1表示，现在worker_1的“待执行事务队列”里，有4个事务涉及到db1.t1表，有1个事务涉及到db2.t2表。

假设图中的情况下，coordinator从中转日志读入一个新事务T，该事务修改的行涉及表t1、t3。

现在用事务T的分配流程，来看一下分配规则：

1. 由于事务T中涉及修改t1，而worker_1队列中已经有其它事务Tx在修改t1，T和队列中的Tx事务要修改同一个表的数据：T和worker_1冲突
2. 按此逻辑，顺序判断T和每个worker队列是否冲突，会发现事务T跟worker_2也冲突
3. T跟多于1个的worker冲突，coordinator线程就进入等待
4. 每个worker继续执行，同时修改hash_table。假设hash_table_2里面涉及到修改t3的事务执行完成了，就会去掉hash_table_2中的把db1.t3
5. 这样coordinator会发现跟T冲突的worker只有worker_1（不多于1个了），因此就把它分配给worker_1
6. coordinator继续读下一个中转日志，继续分配事务

即每个事务在分发时，跟所有worker的冲突关系如下：

• 和所有worker都不冲突
  coordinator线程就会把这个事务分配给最空闲的woker;
• 和多于1个的worker冲突
  coordinator线程就进入等待状态，直到和这个事务存在冲突关系的worker只剩下1个
• 只和一个worker冲突
  coordinator线程就会把这个事务分配给这个存在冲突关系的worker。

按表分发方案在多个表负载均匀场景里使用很好。但若碰到热点表，比如所有更新事务都会涉及到某个表时，所有事务都会被分配到同一worker，就变成单线程复制。

按行分发

要解决热点表并行复制问题，就需要个按行并行复制的方案。

• 思路
  若俩事务没有更新同一行，它们在备库上可以并行执行。所以该模式要求binlog是row格式。

这时判断一个事务T和worker是否冲突，用的就规则就不是“修改同一个表”，而是“修改同一行”。

按行复制和按表复制的数据结构差不多，都是为每个worker，分配一个hash。
只是按行分发的key是库名+表名+唯一键的值。

但该 唯一键 只有主键id还不够，考虑如下场景，t1除了主键，还有唯一索引a：

CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t1 values(1,1,1),(2,2,2),(3,3,3),(4,4,4),(5,5,5);

要在主库执行俩事务：

这俩事务要更新的行的主键不同，但若它们被分到不同worker，可能session2先执行。这时id=1的行的a的值还是1，就会报唯一键冲突。

所以基于行策略，事务hash表中还需考虑唯一键，即key应该是 库名+表名+索引a的名字+a的值。

在t1执行

update t1 
set a=1 
where id=2

在binlog里记录整行的数据修改前各字段值和修改后各字段值。因此，coordinator在解析该语句的binlog时，该事务的hash表就有三项：

• key=hash_func(db1+t1+“PRIMARY”+2), value=2
  value=2是因为修改前后的行id值不变，出现了两次
• key=hash_func(db1+t1+“a”+2), value=1
  会影响到这个表a=2的行
• key=hash_func(db1+t1+“a”+1), value=1
  会影响到这个表a=1的行

相比按表并行分发策略，按行并行策略在决定线程分发时，要消耗更多计算。
这俩方案都有一些约束条件：

• 要能够从binlog里面解析出表名、主键值和唯一索引值。即主库binlog必须是row
• 表必须有主键
• 不能有外键
  表若有外键，级联更新的行不会记录在binlog，冲突检测就不准确

还好这些本就是DB生产使用规范。

按行分发策略的并行度更高。不过，若是大事务，按行分发策略有如下问题：

• 耗费内存
  比如一个语句要删除100万行数据，这时候hash表就要记录100万个项
• 耗费CPU
  解析binlog，然后计算hash值，对于大事务，该成本很高

所以，按行分发策略要设置一个阈值，单个事务若超过设置的行数阈值（比如，如果单个事务更新的行数超过10w行），就暂时退化为单线程模式，退化过程的逻辑大概是这样的：

1. coordinator暂时先hold住这个事务
2. 等待所有worker都执行完成，变成空队列
3. coordinator直接执行这个事务
4. 恢复并行模式

MySQL 5.6官方的并行复制策略

支持的粒度是按库并行。理解了之前说的两个策略，就懂得用于决定分发策略的hash表里，key就是数据库名。

该策略的并行效果，取决于压力模型。若在主库上有多个DB，并且各个DB的压力均衡，使用这个策略的效果会很好。

相比于按表、行分发，该策略有如下优势：

• 构造hash值的时候很快
  只需要库名，而且一个实例上DB也不会很多
• 不要求binlog格式
  因为statement格式的binlog也可以很容易拿到库名

如下场景失效：

• 你的主库上的表都放在同一个DB
• 不同DB的热点不同，比如一个是业务逻辑库，一个是系统配置库，也起不到并行效果

理论上你可以创建不同的DB，把相同热度的表均匀分到这些不同的DB中，强行使用这个策略。不由于需要特地移动数据，该策略用得并不多。

MariaDB的并行复制策略

MariaDB的并行复制策略利用了redo log组提交(group commit)优化：

• 能够在同一组里提交的事务，一定不会修改同一行
• 主库上可以并行执行的事务，备库上也一定可以并行执行

在实现上，MariaDB是这么做的：

1. 在一组里面一起提交的事务，有一个相同的commit_id，下一组就是commit_id+1
2. commit_id直接写到binlog
3. 传到备库应用的时候，相同commit_id的事务分发到多个worker执行
4. 这一组全部执行完成后，coordinator再去取下一批。

当时该策略相当惊艳。因为，之前业界的思路都是在“分析binlog，并拆分到worker”上。而MariaDB的这个策略，目标是“模拟主库的并行模式”。

但有个问题，它并没有实现“真正的模拟主库并发度”这个目标。在主库上，一组事务在commit时，下一组事务是同时处于“执行中”状态。

看下图，假设三组事务在主库的执行情况，在trx1、trx2和trx3提交时，trx4、trx5和trx6是在执行的。这样，在第一组事务提交完成时，下一组事务很快就会进入commit状态。

• 主库并行事务
  

而按MariaDB的并行复制策略，备库上的执行效果如下：

在备库执行时，要等第一组事务完全执行完成后，第二组事务才能开始执行，这样系统吞吐量就不够。

另外，该方案很容易被大事务拖累。假设trx2是一个超大事务，那么在备库应用的时候，trx1和trx3执行完成后，就只能等trx2完全执行完成，下一组才能开始执行。这段时间，只有一个worker线程在工作，是对资源的浪费。

不过即使如此，这个策略仍然是一个很漂亮的创新。因为，它对原系统的改造非常少，实现也优雅。

MySQL 5.7的并行复制策略

在MariaDB并行复制实现之后，官方的MySQL5.7版本也提供了类似功能，由参数slave-parallel-type来控制并行复制策略：

• DATABASE
  表示使用MySQL 5.6版本的按库并行策略；
• LOGICAL_CLOCK
  类似MariaDB的策略。不过，MySQL 5.7这个策略，针对并行度做了优化。这个优化的思路也很有趣儿。

同时处于“执行状态”的所有事务，是不是可以并行？
不能。因为，这里面可能有由于锁冲突而处于锁等待状态的事务。若这些事务在备库上被分配到不同的worker，就会出现备、主库不一致。

而MariaDB这个策略的核心，是“所有处于commit”状态的事务可以并行。事务处于commit状态，表示已通过锁冲突的检验。

• 回顾一下两阶段提交
  
  不用等到commit阶段，只要能够到达redo log prepare阶段，就表示事务已通过锁冲突检验。

因此，MySQL 5.7并行复制策略的思想是：

• 同时处于prepare状态的事务，在备库执行时是可以并行的
• 处于prepare状态的事务，与处于commit状态的事务之间，在备库执行时也是可以并行的

binlog组提交的参数：

• binlog_group_commit_sync_delay
• binlog_group_commit_sync_no_delay_count

这两个参数是用于故意拉长binlog从write到fsync的时间，以此减少binlog的写盘次数。在MySQL 5.7的并行复制策略里，它们可以用来制造更多的“同时处于prepare阶段的事务”。这样就增加了备库复制的并行度。即两个参数，既可以“故意”让主库提交得慢些，又可以让备库执行得快些。在MySQL 5.7处理备库延迟的时候，可以考虑调整这两个参数值，来达到提升备库复制并发度的目的。

MySQL 5.7.22的并行复制策略

在2018年4月份发布的MySQL 5.7.22版本里，MySQL增加了一个新的并行复制策略，基于WRITESET的并行复制。

新增了一个参数binlog-transaction-dependency-tracking，控制是否启用该策略：

• COMMIT_ORDER
  表示的就是前面介绍的，根据同时进入prepare和commit来判断是否可以并行的策略。
• WRITESET
  表示的是对于事务涉及更新的每一行，计算出这一行的hash值，组成集合writeset。如果两个事务没有操作相同的行，也就是说它们的writeset没有交集，就可以并行。
• WRITESET_SESSION
  在WRITESET的基础上多了一个约束，即在主库上同一个线程先后执行的两个事务，在备库执行的时候，要保证相同的先后顺序。

为了唯一标识，这个hash值是通过库名+表名+索引名+值得。若一个表上除了有主键索引外，还有其他唯一索引，那么对于每个唯一索引，insert语句对应的writeset就要多增加一个hash。

这跟我们前面介绍的基于MySQL 5.5版本的按行分发的策略差不多。不过，MySQL官方的这个实现还是有很大的优势：

• writeset是在主库生成后直接写入到binlog里面的，这样在备库执行的时候，不需要解析binlog内容（event里的行数据），节省了很多计算量
• 不需要把整个事务的binlog都扫一遍才能决定分发到哪个worker，更省内存
• 由于备库的分发策略不依赖于binlog内容，所以binlog是statement格式也是可以的。

因此，MySQL 5.7.22的并行复制策略在通用性上还是有保证的。

当然，对于“表上没主键”和“外键约束”的场景，WRITESET策略也是没法并行的，也会暂时退化为单线程模型。

小结

为什么要有多线程复制呢？这是因为单线程复制的能力全面低于多线程复制，对于更新压力较大的主库，备库是可能一直追不上主库的。从现象上看就是，备库上seconds_behind_master的值越来越大。

在介绍完每个并行复制策略后，我还和你分享了不同策略的优缺点：

如果你是DBA，就需要根据不同的业务场景，选择不同的策略；
如果是你业务开发人员，也希望你能从中获取灵感用到平时的开发工作中。
从这些分析中，你也会发现大事务不仅会影响到主库，也是造成备库复制延迟的主要原因之一。因此，在平时的开发工作中，我建议你尽量减少大事务操作，把大事务拆成小事务。

官方MySQL5.7版本新增的备库并行策略，修改了binlog的内容，也就是说binlog协议并不是向上兼容的，在主备切换、版本升级的时候需要把这个因素也考虑进去。