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导语
mysql作为一个开源的数据库，有着广泛的应用。本文主要讲述了mysql复制的原理，以及异步复制，同步复制和并行复制。
1、mysql复制的原理
Mysql有两种复制原理：基于行的复制和基于语句的复制。最早出现的是基于语句的复制，而基于行的复制方式在5.1版本中才被引入。这两种方式都是通过在主库上记录二进制日志（binlog）、在备库上重放日志的方式来实现异步的数据复制。这意味着、在同一时间点备库上的数据可能和主库不一致，并且无法保证主库备库之间的延迟。
1.1 、基于语句的复制
基于语句的复制模式下，主库会记录那些造成数据更改的查询，当备库读取并重放这些事件时，实际上只把主库上执行过的SQL再执行一遍。
优点：
最明显的好处是实现相当简单。理论上讲，简单地记录和执行这些语句，能够让备库保持同步。另外好处是binlog日志里的事件更加紧凑，所以相对而言，基于语句的模式不会使用太多带宽。一条更新好几兆数据的语句在二进制日志里可能只占用几十字节。
缺点：
有些数据更新语句，可能依赖其他因素。例如，同一条sql在主库和备库上执行的时间可能稍微或很不相同，因此在传输的binlog日志中，除了查询语句，还包括一些元数据信息，如当前的时间戳。即便如此，还存在着一些无法被正确复制的SQL，例如，使用CURRENT_USER()函数语句。存储过程和触发器在使用基于语句的复制模式时也可能存在问题。另外一个问题是更新必须是串行的。这需要更多的锁。并且不是所有的存储引擎都支持这种复制模式。
1.2、基于行的复制
MySQL5.1开始支持基于行的复制，这种方式会将实际数据记录在二进制日志中，跟其他数据库的实现比较相像。
优点：
最大的好处是可以正确的复制每一行，一些语句可以呗更加有效地复制。由于无需重放更新主库数据的查询，使用基于行的复制模式能够更高效地复制数据。重放一些查询的代价会很高。例如，下面有一个查询将数据从一个大表中汇总到小表
<pre class="prism-token token language-javascript">mysql> INSERT INTO summary_table(col1,col2,sum_col3)
->SELECT col1,col2,sum(col3) from enormous_table GROUP BY col1,col2;
</pre>
缺点：
但是另外一方面，下面这条语句使用基于语句的复制方式代价会小很多：
<pre class="prism-token token language-javascript">mysql> UPDATE enormous_table SET col1 =0 ;
</pre>
由于这条语句做了全表更行，使用基于行的复制开销会大很多，因为每一行的数据都会呗记录到二进制日志中，这使得二进制日志时间非常庞大。另外由于语句并没有在日志里记录，因此无法判断执行了哪些sql,除了需要知道行的变化外，这在很多情况下很重要。执行基于行的过程像一个黑盒子，你无法知道服务器正在做什么。
由于没有哪一种模式对所有情况都是完善的，mysql能够在这两种复制模式间动态切换。默认情况下使用的是基于语句的复制方式，但如果发现语句无法呗正确地复制，就切换基于行的复制模式。还可以根据需要来设置会话级别的变量binlog_format,控制二进制日志格式。
2、异步复制过程
总体来说，复制有3个步骤：
1、主服务器把数据更改记录到二进制日志中。（这叫做二进制日志事件）
2、从服务器把主服务器的二进制日志拷贝到自己的中继日志中。
3、从服务器重放中继日志中的事件，把更改应用到自己的数据上。
这只是概述，每一个步骤都很复杂。下图更清晰描述了复制的过程。
第一步、在主服务器上记录二进制日志。在每个更新数据的事务完成之前，主服务器都会将数据更改记录到二进制日志中。即使事务在执行期间是交错的，mysql也会串行地将事务写入到二进制日志中。在把事件写入二进制日志之后，主服务器告诉存储引擎提交事务。
第二步、从服务器把主服务器的二进制日志拷贝到自己的硬盘上，进入所谓的“中继日志”中。首先，它启动一个工作线程，叫I/O线程，这个I/O线程开启一个普通的客户端连接，然后启动一个特殊的二进制日志转储进程（它没有相应的SQL命令）。这个转储进程从主服务器的二进制日志中读取数据。它不会对事件进行轮询。如果3跟上了主服务器，就会进入休眠状态并等待有新的事件发生时主服务器发出的信号。I/O线程把数据写入从服务器的中继日志中。
第三步、SQL线程读取中继日志，并且重放其中的事件，然后更新从服务器的数据。由于这个线程能跟上I/O线程，中继日志通常在操作系统的缓存中，所以中继日志的开销很低。SQL线程执行事件也可以被写入从服务器自己的二进制日志中，它对于有些场景很实用。
3、半同步复制
一般情况下，异步复制就已经足够应付了，但由于是异步复制，备库极有可能是落后于主库，特别是极端情况下，我们无法保证主备数据是严格一致的。比如，当用户发起commit命令时，Master并不关心Slave的执行状态，执行成功后，立即返回给用户。试想下，若一个事务提交后，Master成功返回给用户后crash，这个事务的binlog还没来得及传递到Slave，那么Slave相对于Master而言就少了一个事务，此时主备就不一致了。对于要求强一致的业务是不可以接受的，半同步复制就是为了解决数据一致性而产生的。
为什么叫半同步复制？先说说同步复制，所谓同步复制就是一个事务在Master和Slave都执行后，才返回给用户执行成功。这里核心是说Master和Slave要么都执行，要么都不执行，涉及到2PC(2 Phrase Commit)。而MySQL只实现了本地redo-log和binlog的2PC，但并没有实现Master和Slave的2PC，所以不是严格意义上的同步复制。而MySQL半同步复制不要求Slave执行，而仅仅是接收到日志后，就通知Master可以返回了。这里关键点是Slave接受日志后是否执行，若执行后才通知Master则是同步复制，若仅仅是接受日志成功，则是半同步复制。对于Mysql而言，我们谈到的日志都是binlog，对于其他的关系型数据库可能是redo log或其他日志。
半同步复制如何实现？半同步复制实现的关键点是Master对于事务提交过程特殊处理。目前实现半同步复制主要有两种模式，AFTER_SYNC模式和AFTER_COMMIT模式。两种方式的主要区别在于是否在存储引擎提交后等待Slave的ACK。先来看看AFTER_COMMIT模式，如下图，Start和End分别表示用户发起Commit命令和Master返回给用户的时间点，中间部分就是整个Commit过程Master和Slave做的事情。
Master提交时，会首先将该事务的redo log刷入磁盘，然后将事务的binlog刷入磁盘(这里其实还涉及到两阶段提交的问题，这里不展开讲)，然后进入innodb commit流程，这个步骤主要是释放锁，标记事务为提交状态(其他用户可以看到该事务的更新)，这个过程完成后，等待Slave发送的ACK消息，等到Slave的响应后，Master才成功返回给用户。看到图中红色虚线部分，这段是Master和Slave的同步逻辑，是Master-Slave一致性的保证。
半同步复制是否能保证不丢数据？我们通过几种场景来简单分析下。第一种情况：假设Master第1，2步执行成功后，binlog还没来得及传递给Slave，此时Master挂了，Slave作为新Master提供服务，那么备库比主库要少一个事务(因为主库的redo 和binlog已经落盘)，但是不影响用户，对于用户而言，这个事务没有成功返回，那么提交与否，用户都可以接受，用户一定会进行异常捕获而重试。第二种情况，假设第3步innodb commit执行成功后，binlog还没来得及传递给Slave，此时Master挂了，此时与第一种情况一样，备库比主库少一个事务，但是其他用户在3执行完后，可以看到该事务的更新，而切换到备库后，却发现再次读这个更新又没了，这个就发生了“幻读”，如果其他事务依赖于这个更新，则会对业务逻辑产生影响。当然这仅仅是极端情况。
对于第二种情况产生的影响，AFTER_SYNC模式可以解决这一问题。与AFTER_COMMIT相比，master在AFTER_SYNC模式下，Fsync binlog后，就开始等待SLAVE同步。那么在进行第5步innodbcommit后，即其它事务能看到该事务的更新时，Slave已经成功接收到binlog，即使发生切换，Slave拥有与Master同样的数据，不会发生“幻读”现象。但是对于上面描述的第一种情况，结果是一样的。
所以，在极端情况下，半同步复制的Master-Slave会有一个事务不一致，但是对于用户而言，由于这个事务并没有成功返回给用户，所以无论事务提交与否都是可以接受的，用户有必要进行查询或重试，判读是否更新成功。或者我们想想，对于单机而言，若事务执行成功后，返回给用户时，网络断了，用户也是面临一样的问题，所以，这不是半同步复制的问题。对于提交返回成功的事务，版同步复制保证Master-Slave一定是一致的，从这个角度来看，半同步复制不会丢数据，可以保证Master-Slave的强一致性。下图是AFTER_SYNC模式，事务提交过程。
4、并行复制
半同步复制解决了Master-Slave的强一致问题，那么性能问题呢？从图1中可以看到参与复制的主要有两个线程：IO线程和SQL线程，分别用于拉取和回放binlog。对于Slave而言，所有拉取和解析binlog的动作都是串行的，相对于Master并发处理用户请求，在高负载下， 若Master产生binlog的速度超过Slave消费binlog的速度，导致Slave出现延迟。如下图，可以看到，Users和Master之间的管道远远大于Master和Slave之间的管道。
那么如何并行化，并行IO线程，还是并行SQL线程？其实两方面都可以并行，但是并行SQL线程的收益更大，因为SQL线程做的事情更多(解析，执行)。并行IO线程，可以将从Master拉取和写Relay log分为两个线程；并行SQL线程则可以根据需要做到库级并行，表级并行，事务级并行。库级并行在mysql官方版本5.6已经实现。如下图，并行复制框架实际包含了一个协调线程和若干个工作线程，协调线程负责分发和解决冲突，工作线程只负责执行。图中，DB1，DB2和DB3的事务就可以并发执行，提高了复制的性能。有时候库级并发可能不够，需要做表级并发，或更细粒度的事务级并发。
并行复制如何处理冲突？并发的世界是美好的，但不能乱并发，否则数据就乱了。Master上面通过锁机制来保证并发的事务有序进行，那么并行复制呢？Slave必需保证回放的顺序与Master上事务执行顺序一致，因此只要做到顺序读取binlog，将不冲突的事务并发执行即可。对于库级并发而言，协调线程要保证执行同一个库的事务放在一个工作线程串行执行；对于表级并发而言，协调线程要保证同一个表的事务串行执行；对于事务级而言，则是保证操作同一行的事务串行执行。
是否粒度越细，性能越好？这个并不是一定的。相对于串行复制而言，并行复制多了一个协调线程。协调线程一个重要作用是解决冲突，粒度越细的并发，可能会有更多的冲突，最终可能也是串行执行的，但消耗了大量的冲突检测代价。
