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主从延迟

该标签下的文章、提问与讨论帖。

文 Kafka 分区级保序批量写 MySQL:batch size 与 worker 并发度的联合最优解
现象 你观察到: - 单实例 4 worker、batch=500 时:单机吞吐 ~1.8 万行/s,P50 38ms,P99 180ms,稳定。 - 扩到 8 实例后:总吞吐 ~13 万行/s(远不到 1.8×8=14.4 万的线性预期)
问 Seconds_Behind_Master 在并行复制下是「假指标」:你们线上怎么合成一个能区分「真追不上」和「瞬时抖动」的从库真实延迟指标,作为故障切换判据?
背景 3 年运维,负责一套 MySQL 8.0.36 订单库(主 16C64G + 2 台从,binlog=row,已开 LOGICAL_CLOCK 并行复制 worker=8,GTID 全开)。最近在给故障切换(MHA 自托管脚本)写「该
问 批量写 P99 周期性毛刺但主库 CPU 很闲:半同步复制(semi-sync)是不是被忽略的隐藏瓶颈?怎么量化 + 调优
【背景】 我做一条埋点/事件落库链路:Kafka 消费端 → JDBC 批量 multi-row INSERT → MySQL 8.0.36(InnoDB,binlog_format=ROW,主从半同步 semi-sync,单主一从)。单机
帖 读写分离后「读己之写」到底值不值得保:强制主库、粘性主库还是容忍不一致?
背景 读写分离是高并发后端最「标准」的第一刀:读 QPS 上去了、主库压力下来了、P99 也好看。但真正上线后,最让人头疼的往往不是延迟本身,而是「读己之写」——用户刚下单,紧接着查订单列表,从库还没同步,查出来是空的、或还是旧的。主从延迟
问 Kafka 分区级保序批量写 MySQL:batch size 与 worker 并发度的联合最优解怎么找
背景 我负责一条埋点事件流管道:Kafka 16 分区(单 broker 3C 部署),消费组 8 实例,每实例起 4 个 worker 线程,按 partition 分片(即每个 partition 固定绑 1 个 worker,分区内严
文 一条 380 万行的 UPDATE 把 binlog 单文件撑到 2.6GB:大事务的切分策略与主从延迟治理
一、现象:主从延迟 47 秒,从库告警炸了 上个月给一套库存系统做巡检。核心表 "t_inventory_log"(42 亿行、单表 1.8TB、InnoDB、MySQL 8.0.32、binlog=row)。业务方一条批量回刷脚本: UP
问 MySQL 8.0 批量 UPDATE 50 万行导致从库延迟 20 分钟,ROW 格式下如何拆分或规避
背景 MySQL 8.0.32,一主一从架构,binlog_format=ROW,从库已开并行复制(slave_parallel_workers=8,slave_parallel_type=LOGICAL_CLOCK)。业务表 t_sett
问 MySQL 8.0 凌晨批处理把 undo 撑到 12GB,主从延迟 40s,怎么定位是事务粒度问题还是回放瓶颈
背景:MySQL 8.0.36,主从架构(单主 + 1 从,半同步),主库一台 16C/64G/ESSD,从库同规格。业务在每天 02:00–03:30 跑一次订单归档批处理:把 orders 表里 create_time 早于 90 天的