mysql 怎么检查主从数据一致性

发布网友 发布时间：2022-04-22 00:41

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热心网友 时间：2022-04-07 22:35

用 pt-table-checksum 时，会不会影响业务性能？

实验

实验开始前，给大家分享一个小经验：任何性能评估，不要相信别人的评测结果，要在自己的环境上测试，并（大概）知晓原理。

我们先建一对主从：

然后用 mysqlslap跑一个持续的压力：

开另外一个会话，将 master 上的 general log 打开：

然后通过 pt-table-checksum 进行一次比较：

查看 master 的 general log，由于 mysqlslap 的影响，general log 中有很多内容，我们找到与 pt-table-checksum 相关的线程：

将该线程的操作单独列出来：

操作比较多，我们一点一点来说明：

这里工具调小了 innodb 锁等待时间。使得之后的操作，只要在 innodb 上稍微有锁等待，就会马上放弃操作，对业务影响很小。

另外工具调小了 wait_timeout 时间，倒是没有特别的作用。

工具将隔离级别调整为了 RR 级别，事务的维护代价会比 RC 要高，不过后面我们会看到工具使用的每个事务都很小，加上之前提到 innodb 锁等待时间调到很小，对线上业务产生的成本比较小。

RR 级别是数据对比的基本要求。

工具通过一系列操作，了解表的概况。工具是一个数据块一个数据块进行校验，这里获取了第一个数据块的下边界。

接下来工具获取了下一个数据块的下边界，每个 SQL前都会 EXPLAIN 一下，看一下执行成本，非常小心翼翼。

之后工具获取了一个数据块的 checksum，这个数据块不大，如果跟业务流量有冲突，会马上出发 innodb 的锁超时，立刻退让。

以上是 pt-table-checksum 的一些设计，可以看到这几处都是精心维护了业务流量不受影响。

工具还设计了其他的一些机制保障业务流量，比如参数 --max-load 和 --pause-file 等，还有精心设计的数据块划分方法，索引选择方法等。大家根据自己的情况配合使用即可达到很好的效果。

总结

本期我们介绍了简单分析 pt-table-checksum 是否会影响业务流量，坊间会流传工具的各种参数建议或者不建议使用，算命的情况比较多，大家都可以用简单的实验来分析其中机制。

还是那个观点，性能测试不能相信道听途说，得通过实验去分析。

热心网友 时间：2022-04-07 23:53

利用pt-table-checksum工具

它通过在主库执行基于statement的sql语句来生成主库数据块的checksum，把相同的sql语句传递到从库，并在从库上计算相同数据块的checksum，最后，比较主从库上相同数据块的checksum值，由此判断主从数据是否一致。

简单说一下checksum的计算原理

1. 单行数据checksum值的计算

pt工具先检查表的结构，并获取每一列的数据类型，把所有数据类型都转化为字符串，然后用concat_ws()函数进行连接，由此计算出该行的checksum值。checksum默认采用crc32，你可以自己定义效率更高的udf。

2. 数据块checksum值的计算

如果一行一行的计算checksum再去和从库比较，那么效率会非常低下。pt工具选择智能分析表上的索引，然后把表的数据split成一个个chunk，计算的时候也是以chunk为单位。因此引入了聚合函数BIT_XOR()。它的功能可以理解为把这个chunk内的所有行的数据拼接起来，再计算crc32的值，就得到这个chunk的checksum值。sql语句如下： 

这其中还有count(*)，用来计算chunk包含的行数。每一次对chunk进行checksum后，pt工具都会对耗时进行统计分析，并智能调整下一个chunk的大小，避免chunk太大对线上造成影响，同时也要避免chunk太小而效率低下。

3. 一致性如何保证

当pt工具在计算主库上某chunk的checksum时，主库可能还在更新，同时从库可能延迟使得relay-log中还有与这个chunk数据相关的更新。

如何保证主库与从库计算的是”同一份”数据，就要加for update当前读锁，这保证了主库的某个chunk内部数据的一致性。

否则，1000个人chekcusm同样的1000行数据，可能得到1000个不同的结果，你无法避开mvcc的干扰！

获得for update锁后，pt工具开始计算chunk的checksum值，并把计算结果保存到pt工具自建的结果表中(采用replace into select的方式)，然后释放锁。该语句最终会传递到从库并执行相同的计算逻辑。

校验结束后，在每个从库上，执行如下的sql语句即可看到是否有主从不一致发生