Mysql主从同步延迟发生
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现象：
pos一直保持不变，并且behind一直在增加，
备库执行：
SQL thread State列状态如下：
代表 线程已经从中继日志读取一个事件，可以对事件进行处理了。
查看binlog：
查看表结构发现没有主键和索引。
延迟发生原因：
首先mysql主从是基于行的复制。
举例解释下什么是基于行的复制，假设主库执行以下sql删除了表A中的100条数据：
这时mysql会把这个SQL按照每条记录，拆分成100条delete SQL在备库上执行，mysql这么做的目的也是最大程度的保证同步数据的可靠性。
但是可靠性的提升伴随而来的便是日志量的增多，同步过程会占用大量带宽。
其次，该表即无主键，也没有索引。
假设还是以上对A表的删除操作，拆成的100条delete SQL传递并且在备库执行，因为表即无主键，也没有索引，所以每执行一次都要做全表扫描才能定位到要删除的那一条数据，可想而知同步效率会低很多。
解决方案：
1 表设计时就要有主键；
2 如果延迟已经发生，并且表不是特别大的情况下，在备库上为该表创建索引或是主键。
最近居然被 MySQL 主从同步的问题坑了, 简直丢尽了老司机的脸, 总结一下.
问题很简单, 一个业务由于 MySQL 主从同步延迟导致读取的数据有问题. 问题解决了, 但如何在 AWS RDS 中获取 MySQL 的延迟信息呢? 非 AWS RDS 的传统 MySQL 中, 可以直接连到 server 通过 SHOW SLAVE STATUS 获取延迟信息.
RDS 呢?
AWS 中大多数(我也不确定是不是所有服务)都接入了 Cloudwatch. Cloudwatch 的好处就是可以作为一个中间层抽象, 将不同系统的数据抽象成一个模型, 统一通过 Cloudwatch API 访问. 就拿主从延迟来说, MySQL/MariaDB 和 PostgeSQL 的计算方法显然是不一样的:
因此, 只要通过 Cloudwatch API 获取 ReplicaLag 这个 metric 的值就可以判断主从同步延迟, 不管是哪种 DB
看上去挺简单的 API, 还是需要"进城手册", 避免挠头:
由于 Cloudwatch 支持的最细颗粒度的 metric 是1分钟, 因此仅仅获取前一分钟的数据可能会有 Cloudwatch 数据还未抓取到的问题.
建议是获取前一段时间(比如10分钟)的数据, 确保前10分钟的 ReplicaLag 都为0(或者小于一个可以接受的值), 则认为现在的状态是满足数据需求的.
MySQL 主从同步从入行就知道是需要重点关注的, 结果还是忽略了一下就掉坑里了. AWS Cloudwatch 也支持根据 ReplicaLag 的值直接告警的, 建议一定要设置一个.
MySQL 主从一直是面试常客，里面的知识点虽然基础，但是能回答全的同学不多。
比如楼哥之前面试小米，就被问到过主从复制的原理，以及主从延迟的解决方案，因为回答的非常不错，给面试官留下非常好的印象。你之前面试，有遇到过哪些 MySQL 主从的问题呢？
所谓 MySQL 主从，就是建立两个完全一样的数据库，一个是主库，一个是从库， 主库对外提供读写的操作，从库对外提供读的操作 ，下面是一主一从模式：
对于数据库单机部署，在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS， 当遇到一些活动时，查询流量骤然，就需要进行主从分离。
大部分系统的访问模型是读多写少，读写请求量的差距可能达到几个数量级，所以我们可以通过一主多从的方式， 主库只负责写入和部分核心逻辑的查询，多个从库只负责查询，提升查询性能，降低主库压力。
MySQL 主从还能做到服务高可用，当主库宕机时，从库可以切成主库，保证服务的高可用，然后主库也可以做数据的容灾备份。
整体场景总结如下：
MySQL 的主从复制是依赖于 binlog 的，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上二进制日志文件。
主从复制就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上，一般这个过程是异步的，即主库上的操作不会等待 binlog 同步的完成。
详细流程如下：
当主库和从库数据同步时，突然中断怎么办？因为主库与从库之间维持了一个长链接，主库内部有一个线程，专门服务于从库的这个长链接的。
对于下面的情况，假如主库执行如下 SQL，其中 a 和 create_time 都是索引：
我们知道，数据选择了 a 索引和选择 create_time 索引，最后 limit 1 出来的数据一般是不一样的。
所以就会存在这种情况：在 binlog = statement 格式时，主库在执行这条 SQL 时，使用的是索引 a，而从库在执行这条 SQL 时，使用了索引 create_time，最后主从数据不一致了。
那么我们改如何解决呢？
可以把 binlog 格式修改为 row，row 格式的 binlog 日志记录的不是 SQL 原文，而是两个 event:Table_map 和 Delete_rows。
Table_map event 说明要操作的表，Delete_rows event用于定义要删除的行为，记录删除的具体行数。 row 格式的 binlog 记录的就是要删除的主键 ID 信息，因此不会出现主从不一致的问题。
但是如果 SQL 删除 10 万行数据，使用 row 格式就会很占空间的，10 万条数据都在 binlog 里面，写 binlog 的时候也很耗 IO。但是 statement 格式的 binlog 可能会导致数据不一致。
设计 MySQL 的大叔想了一个折中的方案，mixed 格式的 binlog，其实就是 row 和 statement 格式混合使用， 当 MySQL 判断可能数据不一致时，就用 row 格式，否则使用就用 statement 格式。
有时候我们遇到从数据库中获取不到信息的诡异问题时，会纠结于代码中是否有一些逻辑会把之前写入的内容删除，但是你又会发现，过了一段时间再去查询时又可以读到数据了，这基本上就是主从延迟在作怪。
主从延迟，其实就是“从库回放” 完成的时间，与 “主库写 binlog” 完成时间的差值， 会导致从库查询的数据，和主库的不一致 。
谈到 MySQL 数据库主从同步延迟原理，得从 MySQL 的主从复制原理说起：
总结一下主从延迟的主要原因 ：主从延迟主要是出现在 “relay log 回放” 这一步，当主库的 TPS 并发较高，产生的 DDL 数量超过从库一个 SQL 线程所能承受的范围，那么延时就产生了，当然还有就是可能与从库的大型 query 语句产生了锁等待。
我们一般会把从库落后的时间作为一个重点的数据库指标做监控和报警，正常的时间是在毫秒级别，一旦落后的时间达到了秒级别就需要告警了。
解决该问题的方法，除了缩短主从延迟的时间，还有一些其它的方法，基本原理都是尽量不查询从库。
具体解决方案如下：
在实际应用场景中，对于一些非常核心的场景，比如库存，支付订单等，需要直接查询从库，其它非核心场景，就不要去查主库了。
两台机器 A 和 B，A 为主库，负责读写，B 为从库，负责读数据。
如果 A 库发生故障，B 库成为主库负责读写，修复故障后，A 成为从库，主库 B 同步数据到从库 A。
一台主库多台从库，A 为主库，负责读写，B、C、D为从库，负责读数据。
如果 A 库发生故障，B 库成为主库负责读写，C、D负责读，修复故障后，A 也成为从库，主库 B 同步数据到从库 A。