各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享什么情况会导致MySQL主从复制延迟，以及mysql主从同步延迟解决办法的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
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mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么
个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。
单表优化单表优化可以从这几个角度出发：
表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的；SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。
读写分离：最常用的优化手段，写主库读从库；
增加缓存：主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方，比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）；
字段设计：单表不要有太多字段；VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通过设置默认值解决。
索引优化：索引不是越多越好，针对性地建立索引，索引会加速查询，但是对新增、修改、删除会造成一定的影响；值域很少的字段不适合建索引；尽量不用UNIQUE，不要设置外键，由程序保证；
SQL优化：尽量使用索引，也要保证不要因为错误的写法导致索引失效；比如：避免前导模糊查询，避免隐式转换，避免等号左边做函数运算，in中的元素不宜过多等等；
NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。
表拆分数据量进一步增大的时候，就不得不考虑表拆分的问题了：
垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表，拆分成多个字段较少的表；上文中也说过单表的字段不宜过多，如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。水平拆分优点很明显，可以利用多台数据库服务器的资源，提高了系统的负载能力；缺点是逻辑会变得复杂，跨节点的数据关联性能差，维护难度大（特别是扩容的时候）。
希望我的回答，能够帮助到你！我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。mysql的主从复制会影响事务吗
不会的。mysql的主从复制不会影响事务。
因为，主从复制的原理是:
数据库将用户的请求通过工作线程来将数据写入到数据库中然后在写入到binlog日志中。
binlog日志详细记录了数据的操作信息。
主数据库会有一个IO线程将binlog日志中的数据同步到从数据库的relay日志中。
从数据库再通过自己数据库内的SQL线程将relaylog日志中的数据写入到数据库中。
什么情况会导致MySQL主从复制延迟
1.网络的延迟由于mysql主从复制是基于binlog的一种异步复制，通过网络传送binlog文件，理所当然网络延迟是主从不同步的绝大多数的原因，特别是跨机房的数据同步出现这种几率非常的大，所以做读写分离，注意从业务层进行前期设计。
2.主从两台机器的负载不一致由于mysql主从复制是主数据库上面启动1个io线程，而从上面启动1个sql线程和1个io线程，当中任何一台机器的负载很高，忙不过来，导致其中的任何一个线程出现资源不足，都将出现主从不一致的情况。
3.max_allowed_packet设置不一致主数据库上面设置的max_allowed_packet比从数据库大，当一个大的sql语句，能在主数据库上面执行完毕，从数据库上面设置过小，无法执行，导致的主从不一致。
4.key自增键开始的键值跟自增步长设置不一致引起的主从不一致。
延迟双删原理
延迟双删原理是分布式系统中数据库存储和缓存数据保持一致性的常用原理。但它不是强一致。其实不管哪种方案，都避免不了Redis存在脏数据的问题，只能减轻这个问题，要想彻底解决，得要用到同步锁和对应的业务逻辑层面解决。
延迟双删用比较简洁的方式实现mysql和redis数据最终一致性，但它不是强一致。延迟，是因为mysql和redis主从节点数据同步不是实时的，所以需要等待一段时间，去增强它们的数据一致性。
关于什么情况会导致MySQL主从复制延迟的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
