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本篇内容主要讲解“如何理解 MySQL 数据延迟跳动的问题”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“如何理解 MySQL 数据延迟跳动的问题”吧!
首先在高可用检测中，有一套环境的检测时断时续，经过排查发现是数据库产生了延迟，在登录到从库 show slave status 查看，会发现 Seconds_behind_master 的值是不断跳动的，即从 0~39~0~39 这样的频率不断跳动，让人很搓火。
查看数据库的相关日志发现竟然没有任何可以参考的日志记录，怎么分析这个问题呢，我们先来复现，于是我按照节奏抓取了 3 次问题出现的日志，即通过 show slave status 连续监测，抓取 show slave status 输出的结果保存下来，这样我们就得到了一个问题发生过程中的偏移量变化，而这个变化则是在 SQLThread 在回放过程中产生的问题。
比如下面的一段输出，我截取的是 Slave 端的 relay log 进行分析，相应的字段为 Relay_Log_Pos
Slave_IO_State: Waiting for master to send event Master_Host: xxxx Master_User: dba_repl Master_Port: 4306 Connect_Retry: 60 Master_Log_File: mysqlbin.000044 Read_Master_Log_Pos: 386125369 Relay_Log_File: slave-relay-bin.000066 Relay_Log_Pos: 386125580 Relay_Master_Log_File: mysqlbin.000044所以很快得到了偏移量的变化情况：385983806，386062813，386125580
接着我使用 mysqlbinlog 开始分析这些日志过程中的明细，根据如下的命令可以很快得到转储的日志中相关的表有 3 张。
# grep INSERT relaylog_xxxx.dump |awk {print $3 $4} |sed s/INTO//g |sort|uniq act_action_exec_info act_join_desc dic_subsidy_marketing_querylog_202008我逐步分析了每张表的数据操作情况，得到的信息还是比较有限，继续做更进一步的分析，比如我们分析一下整个日志中的事务量大小：
# mysqlbinlog slave-relay-bin.000066 | grep GTID$(printf \t)last_committed -B 1 \ | grep -E ^# at | awk {print $3} \ | awk NR==1 {tmp=$1} NR 1 {print ($1-tmp);tmp=$1} \ | sort -n -r | head -n 100 mysqlbinlog: [Warning] unknown variable loose-default-character-set=utf8 5278 5268 5268 5268 5253 5253 5253 5253 5253可以看到是 5K 左右，算是比较大了，而这些额外的信息从哪里获得呢，我在主库开启了 general_log，这样就能够得到更细粒度的操作日志了。
进一步分析发现，整个业务使用了显示事务的方式：SET autocommit=0，整个事务中包含了几个大 SQL, 里面存储了很多操作日志明细，而且在事务操作过程中还基于 Mybatis 框架调用了多次 select count(1) from xxx 的操作。
经过和业务沟通也基本明确了以上问题。
到此，相信大家对“如何理解 MySQL 数据延迟跳动的问题”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是丸趣 TV 网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
