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前言

随着业务规模的增长，单机 MySQL 在并发能力、数据容量、可用性等方面都会逐渐遇到瓶颈。为了支撑更高的 QPS、更大的数据量以及更稳定的服务，MySQL 架构会不断演进，从单库 → 主从复制 → 读写分离 → 分库分表。

本文将从三个核心维度，系统性拆解 MySQL 的常见架构设计：

• MySQL 主从复制架构（基于 binlog）
• 主从延迟产生原因与治理方案
• 分库分表设计（以订单系统为例）

一、MySQL 主从复制架构详解

1. 为什么需要主从复制？

主从复制（Master-Slave Replication）是 MySQL 最经典、最基础的高可用与扩展方案，主要解决三个问题：

• 读性能扩展：主库写，从库读（读写分离）
• 数据冗余备份：从库作为数据副本
• 高可用基础：主库故障时可切换从库

主从复制的核心依赖：binlog（二进制日志）

2. binlog 是什么？

binlog 是 MySQL Server 层产生的日志，用于记录：

• 对数据产生变更的操作
• 如：INSERT / UPDATE / DELETE / DDL

binlog 具备以下特性：

• 追加写（顺序 IO）
• 逻辑日志（不是物理页变化）
• 主从复制、数据恢复的基础

3. 主从复制的整体流程

MySQL 主从复制本质上是：
把主库的 binlog “传输 + 重放” 到从库

整个流程可以拆解为三个核心阶段：

阶段一：主库写入 binlog

当主库执行一条事务时：

• 执行 SQL，修改内存中的数据页
• 生成 binlog event
• 将 binlog 顺序写入 binlog 文件
• 事务提交成功

注意：

• binlog 是在事务提交阶段写入
• 先写 binlog，再提交事务（两阶段提交的一部分）

阶段二：binlog 同步到从库

从库会启动一个IO Thread：

• IO Thread 与主库建立连接
• 主库启动Binlog Dump Thread
• 主库不断将 binlog event 推送给从库
• 从库将接收到的 binlog 写入本地的Relay Log（中继日志）

此阶段本质是网络 IO + 顺序写磁盘

阶段三：从库回放 binlog（重放数据）

从库启动SQL Thread：

• 读取 Relay Log
• 按顺序解析 binlog event
• 在从库执行对应的 SQL 或行变更
• 最终与主库数据保持一致

4. 主从复制的特点总结

• 默认是异步复制
• 主库事务提交不等待从库完成
• 存在主从延迟风险
• 复制是单线程回放（MySQL 5.6 之后支持并行）

二、主从延迟：为什么会发生？如何治理？

1. 什么是主从延迟？

主从延迟指的是：

主库已经提交成功的数据，从库还未完成回放

常见表现：

• 刚写入的数据，从库查询不到
• 读写分离后出现“读到旧数据”

2. 主从延迟产生的常见原因

（1）从库 SQL 回放能力不足

• 单线程回放 binlog
• 主库写入速度 > 从库回放速度

（2）大事务 / 批量操作

• 一个大事务必须完整回放完成
• 阻塞后续 binlog

（3）从库硬件性能较弱

• IO、CPU、内存瓶颈

（4）网络抖动

• binlog 传输不稳定

3. 主从延迟的治理方案

方案一：强制走主库（最常见）

适用场景：

• 写后立即读
• 下单后查订单

做法：

• 关键读请求不走从库
• 通过代码或中间件控制

写操作 → 主库 强一致性读 → 主库 非关键读 → 从库

方案二：基于 binlog 位点判断

• 记录写入时的 binlog position
• 从库读取到该 position 后再读

优点：一致性强
缺点：实现复杂，成本高

方案三：半同步复制（Semi-sync）

• 主库至少等待一个从库 ACK
• 减少数据丢失风险
• 不能完全消除延迟

方案四：并行复制（MySQL 5.7+）

• 基于库级 / 组提交的并行回放
• 明显提升从库吞吐能力

三、分库分表设计：以订单系统为例

当单库单表的数据量和 QPS 达到瓶颈时，仅靠主从复制已经不够，就需要引入分库分表。

1. 什么是分库分表？

本质：把一张大表，拆成多张小表

目标：

• 降低单表数据量
• 提升查询和写入性能
• 降低锁冲突

2. 订单系统为什么需要分库分表？

订单表通常具备以下特点：

• 数据量极大（千万 / 亿级）
• 写多读多
• 按用户、订单号频繁查询

如果全部放在一张表：

• 索引巨大
• 查询变慢
• 写入锁冲突严重

3. 分库分表的三种核心方式

垂直分表（按字段拆）

思想：
把字段多、访问频率低的列拆出去

示例：

order_base 表： order_id, user_id, status, create_time order_ext 表： order_id, address, remark, invoice_info

优点：

• 减少热表字段
• 提高缓存命中率

垂直分库（按业务拆）

思想：
不同业务模块使用不同数据库

示例：

订单库 支付库 用户库

优点：

• 降低库级耦合
• 易于团队拆分

水平分库分表（最核心）

思想：
按某个规则，把同一张表的数据拆到多个库 / 表

常见分片键：

• user_id
• order_id

示例（按 user_id）：

order_db_0.order_0 order_db_0.order_1 order_db_1.order_0 order_db_1.order_1

路由规则：

db_index = user_id % 2 table_index = user_id % 2

4. 分库分表带来的挑战

• 跨库 JOIN 不可用
• 全局唯一 ID 生成
• 分页、排序复杂
• 运维成本上升

因此通常会配合：

• 分布式 ID（雪花算法）
• 中间件（ShardingSphere）
• 业务层聚合

总结

MySQL 的架构演进，本质是围绕性能、容量、可用性三个目标不断拆解：

• 主从复制：解决读扩展与数据冗余

• 延迟治理：保证一致性与用户体验

• 分库分表：突破单机与单表瓶颈

理解这些设计，不只是为了“会用 MySQL”，而是为了在真实业务中，设计出可扩展、可演进的系统架构。