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今天就跟大家聊聊有關如何進行MySQL并行復制測試,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結了以下內容,希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
對于主從延遲,其實一直以來就是一個頗有爭議的話題,在MySQL陣營中,如果容忍一定的延遲的場景,通過主從來達到讀寫分離是個很不錯的方案,但是延遲率到底有多高可以接受,新版本中的并行復制效果怎么樣,在不同的版本中是否有改變,我們能否找到一些參考的數據來佐證,這一點上我們可以通過一些小測試來說明。
首先來為了基本按照同一個參考標準,我們就在同一臺服務器上安裝了5.6,5.7的MySQL服務,另外一臺服務器上搭建了從庫。
數據庫版本為5.6.23 Percona分支, 5.7.17 MySQL官方版本
服務器上安裝了pt工具用來檢測主從延遲,安裝了新版本的sysbench來做加壓測試。
主庫: 10.127.128.227 RHEL6U3 32G R710
從庫: 10.127.128.78 RHEL6U3 32G R710 為了基本能夠達到同一個基準啦進行測試,我先啟動5.6的數據庫服務,測試完畢,啟動5.7的服務。避免多實例的并行干擾。
初始化數據采用了類似下面的腳本,5.6, 5.7版本中都差不多。
創建了10個表,然后插入了500萬數據來測試。
sysbench /home/sysbench/sysbench-1.0.3/src/lua/oltp_read_write.lua --mysql-user=root --mysql-port=3308 --mysql-socket=/home/mysql_5.7.17/mysql.sock --mysql-host=localhost --mysql-db=sysbenchtest --tables=10 --table-size=5000000 --threads=50 prepare
加壓測試使用如下的sysbench腳本,持續時間300秒sysbench /home/sysbench/sysbench-1.0.3/src/lua/oltp_read_write.lua --mysql-user=root --mysql-port=3308 --mysql-socket=/home/mysql_5.7.17/mysql.sock --mysql-host=localhost --mysql-db=sysbenchtest --tables=10 --table-size=5000000 --threads=50 --report-interval=5 --time=300 run查看主從延遲,使用pt-heartbeat來完成。
開啟后臺任務:
pt-heartbeat h='10.127.128.78',u='pt_checksum',p='pt_checksum',P=3307 -D sysbenchtest --create-table --interval=1 --update --replace --daemonize開啟主從延遲檢測:
pt-heartbeat h='10.127.128.78',u='pt_checksum',p='pt_checksum',P=3308 -D
sysbenchtest --table=heartbeat --monitor --master-server-id=3308
--frames=5s --interval=5
因為主從復制在5.6, 5.7還是存在一定的差別,我們就分別測試單線程和多線程復制的差別和改進點。
并行復制的基本配置
5.6 開啟并行復制
mysql>stop slave;
mysql>set global slave_parallel_workers=8;
mysql>start slave;
5.7 開啟并行復制
其中值得一提的是5.7做了一些改進,slave-parallel-type= DATABASE /LOGICAL_CLOCK
-- DATABASE -- 基于庫級別的并行復制 與5.6相同
-- LOGICAL_CLOCK -- 邏輯時鐘,主上怎么并行執行的,從上也是怎么并行回放的。所以我們開啟了logical_clock.
mysql> stop slave;
mysql> set global slave_parallel_type='LOGICAL_CLOCK';
mysql> set global slave_parallel_workers=8;
mysql> stop slave;
并行復制的效果對比圖
以下是得到的一個概覽圖,橫軸是測試時間,縱軸是延遲時間。
總體來看,MySQL 5.6中的并行復制效率提升不夠明顯,5.7中的提升效果非常顯著。
看完上述內容,你們對如何進行MySQL并行復制測試有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關內容,請關注億速云行業資訊頻道,感謝大家的支持。
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