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簡介

和團隊內部的同事一起溝通，討論了MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全性問題，主要針對MySQL丟數(shù)據(jù) 、主從不一致的場景 ，還有業(yè)務層面使用不得當導致主備庫數(shù)據(jù)結構不一樣的情況，本文是基于以上的討論和總結做的思維導圖。

思維導圖

內容展示

OS

• BBU：數(shù)據(jù)庫服務器要配置BBU，BBU在電源供應出現(xiàn)問題的時候，為RAID控制器緩存提供電源。當電源斷電時，BBU電力可以使控制器內緩存中的數(shù)據(jù)可以保存一定時間(根據(jù)BBU的型號而決定)。用戶只需要在BBU電力耗盡之前恢復正常供電，緩存中的數(shù)據(jù)即可被完整的寫回RAID中,避免斷電導致數(shù)據(jù)丟失
• 防止OS異常斷電導致數(shù)據(jù)無法正常落盤
• 磁盤禁用cache，MySQL的 O_DIRECT 方式可以跳過pagecache寫數(shù)據(jù)

單機

(1)redo log

innodb_flush_log_at_timeout

< 5.6.6： 每隔一秒將redo log buffer中的數(shù)據(jù)刷新到磁盤

>= 5.6.6：每隔innodb_flush_log_at_timeout秒將數(shù)據(jù)刷新到磁盤中去

(2)binlog

sync_binlog =1

(3)innodb buffer data

不同的flush mathod刷數(shù)據(jù)的圖形展示。圖片來自hatemysql.com。

(4)InnoDB 落盤

MySQL數(shù)據(jù)落盤的路徑，圖片來自李春hatemysql.com。

主從不一致

• 主庫insert之后再回滾 ，主備庫自增主鍵不一致
• 使用replace into操作，導致主備庫自增主鍵不一致
• set session sql_log_bin=0

業(yè)務架構

常見的雙寫

“丟”數(shù)據(jù)的場景

(1)slave_skip_counter 不合理

slave_skip_counter =1 
slave_skip_counter >1 

(2)DB Crash，OS正常

innodb_flush_log_at_trx_commit=0 

事務提交時，不刷新緩存，系統(tǒng)刷新的頻率是1s，故會丟失1s的數(shù)據(jù)。

innodb_flush_log_at_trx_commit=1 

事務提交時，會刷新到磁盤，保證事務落盤，故不丟數(shù)據(jù)。

innodb_flush_log_at_trx_commit=2 

事務提交時，刷新到os cache，系統(tǒng)沒有crash，數(shù)據(jù)無丟失。

(3)DB正常，OS Crash

帶有 BBU

innodb_flush_log_at_trx_commit=0 

事務提交時，不刷新緩存，系統(tǒng)刷新的頻率是1s，故會丟失1s的數(shù)據(jù)。

innodb_flush_log_at_trx_commit=1 

事務提交時，會刷新到磁盤，保證事務落盤，故不丟數(shù)據(jù)。

innodb_flush_log_at_trx_commit=2 

事務提交時，刷新到os cache，系統(tǒng)沒有crash，數(shù)據(jù)無丟失。

(4)slave非實時寫redo和binlog丟失數(shù)據(jù)

在slave機器上會存在三個文件來保證事件的正確重放：relay log、 relay log info、 master info。

(5)異步模式

事務T1寫入binlog buffer;

dumper線程通知slave有新的事務T1;

binlog buffer進行checkpoint;

slave因為網(wǎng)絡不穩(wěn)定，一直沒有收到t1;master掛掉，slave提升為新的master，t1丟失。

(6)semi sysnc

after_commit

比如主庫操作update t1 set val=1 where id=10將val從5修改為1 。

1. 會話session1在主庫提交update t1 set val=1 where id=10 ;commit;
2. 主庫根據(jù)二階段提交將數(shù)據(jù)持久化到innodb和提交日志binlog;
3. 同步日志到slave ，并等待slave 返回ack信息，等待的實際時間以 rpl_semi_sync_master_timeout 為準，超過該設置時間則超時，主庫返回給客戶端成功寫入信息。
4. 接收到來自slave的ack信息，返回成功給OK客戶端。

分析：

• 第四步之前，master還未收到slave的ack信息，此時由于事務已經(jīng)提交，除了session1，其他會話是可以看到 val=1。
• 主庫服務器down或者主庫實例crash，此時發(fā)生HA切換。
• 主庫未接收到slave的ack信息，slave接收到日志并落盤，應用binlog更新。t1.val=1，此時業(yè)務切換到slave上能獲取到一致的數(shù)據(jù)。
• 如果在slave還未接收到binlog并且主庫掛了，因為主庫已經(jīng)提交，此時主庫t1.val是1而從庫t1.val是5，主備不一致。

after_sync

比如主庫操作update t1 set val=1 where id=10將val從5修改為1。

1. 會話session1在主庫提交 :update t1 set val=1 where id=10;commit;
2. 主庫將事務寫入binlog。
3. 將binlog同步給slave，不提交。
4. 等待slave返回ack信息，等待的實際時間以rpl_semi_sync_master_timeout為準，如果超時master改為異步模式。
5. 接收到來自slave的ack信息，主庫進行提交并且返回成功給OK客戶端。

分析：

• 如果在第3步等待slave ack的過程中，主庫發(fā)生crash(此時t1.val=5),HA 切換到slave，應用查詢slave 。如果slave接收到binlog并發(fā)送ack給master，則t1.val=1。
• 如果slave響應主庫，但是主庫crash ，此時因為主庫還沒提交t1.val=1, slave t1.val=5，但是主庫啟動恢復之后t1.val會變成5，主備還是一致的。
• 如果slave未接收到事務和響應主庫，此時t1.val=5，無論哪種狀態(tài)，對于所有客戶端數(shù)據(jù)庫都是一致，事務都沒有丟失。

知識點：兩階段提交

***階段是先prepare、再同步寫redo log，第二階段同步寫binlog、再commit，如果在寫入commit標志時崩潰，則恢復時，會重新對commit標志進行寫入。

HA切換

(6)主從

binlog_format

ROW(最安全)

MIXED(不推薦)

STATEMENT(不推薦)

sync_binlog

=0：由os系統(tǒng)的刷新機制來控制，刷新數(shù)據(jù)到磁盤的頻率

=1：每次commit刷新到磁盤

>1：每N次提交刷新到磁盤

innodb_support_xa

版本要打開，保證binlog提交的順序，否則亂序的binlog在恢復或者slave應用的時候會有問題，及以后廢棄，始終支持兩階段提交。

crash safe

crash-safe就是將relay-info.log的信息保存在InnoDB的事務表中，這時執(zhí)行relay log中的事務和寫relay info在一個事務中，就能得到原子性保證。從而避免已執(zhí)行的binlog位點和寫入relay log info的位點信息不一致的情況發(fā)生。

IO thread

master-info-repository=TABLE

sync_master_info=N：每N個event刷新一次表

SQL thread

relay-log-info-repository=TABLE

sync_relay_info=N：每N個event刷新一次表

relay-log-recovery

當slave從庫宕機后，假如relay-log損壞了，導致一部分中繼日志沒有處理，則自動放棄所有未執(zhí)行的relay-log，并且重新從master上獲取日志，這樣就保證了relay-log的完整性。

relay_log_info_repository = TABLE

relay_log_recovery = 1

http://mysqlserverteam.com/relay-log-recovery-when-sql-threads-position-is-unavailable/

semi_sync

• after commit：master把每一個事務寫到二進制日志并保存到磁盤上，并且提交(commit)事務，再把事務發(fā)送給從庫，開始等待slave的應答。響應后master返回結果給客戶端，客戶端才可繼續(xù)。
• after sync：master把每一個事務寫到二進制日志并保存磁盤上，并且把事務發(fā)送給從庫，開始等待slave的應答。確認slave響應后，再提交(commit)事務到存儲引擎，并返回結果給客戶端，客戶端才可繼續(xù)。

GTID

相比位點復制，能減少不一致的概率