mysql主从数据库不同步的2种解决方法

今天发现Mysql的主从数据库没有同步

先上Master库：

mysql>show

processlist

查看下进程是否Sleep太多。发现很正常。

show

master

status

也正常。

mysql>

show

master

status

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

|

File

|

Position

|

Binlog_Do_DB

|

Binlog_Ignore_DB

|

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

|

mysqld-bin.000001

|

3260

|

|

mysql,test,information_schema

|

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

1

row

in

set

(0.00

sec)

再到Slave上查看

mysql>

show

slave

status\G

Slave_IO_Running:

Yes

Slave_SQL_Running:

No

可见是Slave不同步

下面介绍两种解决方法：

方法一：忽略错误后，继续同步

该方法适用于主从库数据相差不大，或者要求数据可以不完全统一的情况，数据要求不严格的情况

解决：

stop

slave

#表示跳过一步错误，后面的数字可变

set

global

sql_slave_skip_counter

=1

start

slave

之后再用mysql>

show

slave

status\G

查看：

Slave_IO_Running:

Yes

Slave_SQL_Running:

Yes

ok，现在主从同步状态正常了。。。

方式二：重新做主从，完全同步

该方法适用于主从库数据相差较大，或者要求数据完全统一的情况

解决步骤如下：

1.先进入主库，进行锁表，防止数据写入

使用命令：

mysql>

flush

tables

with

read

lock

注意：该处是锁定为只读状态，语句不区分大小写

2.进行数据备份

#把数据备份到mysql.bak.sql文件

[root@server01

mysql]#mysqldump

-uroot

-p

-hlocalhost

>

mysql.bak.sql

这里注意一点：数据库备份一定要定期进行，可以用shell脚本或者python脚本，都比较方便，确保数据万无一失

3.查看master

状态

mysql>

show

master

status

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

|

File

|

Position

|

Binlog_Do_DB

|

Binlog_Ignore_DB

|

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

|

mysqld-bin.000001

|

3260

|

|

mysql,test,information_schema

|

+-------------------+----------+--------------+-------------------------------+

1

row

in

set

(0.00

sec)

4.把mysql备份文件传到从库机器，进行数据恢复

#使用scp命令

[root@server01

mysql]#

scp

mysql.bak.sql

root@192.168.128.101:/tmp/

5.停止从库的状态

mysql>

stop

slave

6.然后到从库执行mysql命令，导入数据备份

mysql>

source

/tmp/mysql.bak.sql

7.设置从库同步，注意该处的同步点，就是主库show

master

status信息里的|

File|

Position两项

change

master

to

master_host

=

'192.168.128.100',

master_user

=

'rsync',

master_port=3306,

master_password='',

master_log_file

=

'mysqld-bin.000001',

master_log_pos=3260

8.重新开启从同步

mysql>

stop

slave

9.查看同步状态

mysql>

show

slave

status\G

查看：

Slave_IO_Running:

Yes

Slave_SQL_Running:

Yes

好了，同步完成啦。

MHA是一位日本MySQL大牛用Perl写的一套MySQL故障切换方案，来保证数据库系统的高可用。在宕机的时间内（1030秒内），完成故障切换，部署MHA，可避免主从一致性问题，节约购买新服务器的费用，不影响服务器性能，易安装，不改变现有部署。MHA还支持在线切换，从当前运行master切换到一个新的master上面，只需要很短的时间（0.52秒内），切换时仅仅阻塞写 *** 作，并不影响读 *** 作，便于主机硬件维护。在有高可用，数据一致性要求的系统上，MHA 提供了强大的功能，几乎无间断的满足维护需要。

优点：

（1）主库自动监控和故障转移

在当前已存在的主从复制环境中，MHA可以监控主库故障，并自动转移故障。即使有一些从库没有接收到新的relay log events，MHA也会从接收过的其他从库中自动识别有差异的relay log events，并在没接收到的从库上进行数据的前滚，以此来保障主从数据的一致性。

MHA可达到秒级别故障转移（9~12秒监测到主库故障，任选7秒钟关闭主库电源主机避免脑裂，接下来对数据不全的从库进行数据的前滚（通过其他完整从库的中继日志relay log）），最后建立新的主库，总停机时间在（total downtime）10~30秒）。另外，在配置文件里可以配置一个从库优先成为主库，因为MHA修复了从库之间的一致性，dba就不用去处理一致性问题。当建立新的主库之后，并行恢复其他从库。即使有成千上万的从库,也不会影响恢复主库时间，从库也很快完成数据同步。

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例子：DeNA公司在150+主从环境中使用MHA。其中一个master崩溃，MHA在4秒完成故障转移，这是主动/被动集群解决方案无法完成的。

（2）互动(手动)master故障转移

MHA可以用来只做故障转移，即不监测主库状态，只作为故障转移的交互。

（3）非交互式故障转移

MHA也提供非交互式的故障转移（不监测主库状态，自动故障转移）。这个特性很有用，特别是你已经安装了其他软件监控主库。比如，用Pacemaker(Heartbeat)监测主库故障和vip接管，用MHA进行故障转移和从库提升。

（4）在线切换主库到不同主机

在很多情况下，有必要将主库转移到其他主机上（如替换raid控制器，提升主库机器硬件等等）。这并不是主库崩溃，而是计划维护必须去做的。计划维护会导致downtime，所以必须尽可能快的恢复。快速的主库切换和优雅的阻塞写 *** 作是必需的，MHA提供了这种方式。优雅的主库切换， 0.52秒内阻塞写 *** 作。在很多情况下0.52秒的downtime是可以接受的，并且不影响计划维护窗口。这意味着当需要更换更快机器，升级高版本时，dba可以很容易采取动作。

（5）master 崩溃不会导致主从数据不一致性

当master 崩溃后，MHA自动识别从库间relay log events的不同，然后应用于不同的从库上，最终所有从库都同步。结合通过半同步一起使用，几乎没有任何数据丢失。

（6）MHA部署不影响当前环境设置

MHA最重要的一个设计理念就是尽可能使用简单。其他高可用方案需要改mysql部署设置，MHA不会让dba做这些部署配置，同步和半同步环境都可以用。启动/停止/升级/降级/安装/卸载 MHA都不用改变（如启动/停止）mysql主从环境。

当你需要升级MHA到新版本时，不需要停止mysql，仅仅更新HMA版本，然后重新启动MHAmanger即可。有些高可用方案要求特定的mysql版本（如mysql cluster，mysql with global transaction id 等）,而且你可能不想仅仅为了MasterHA而迁移应用。很多情况下，公司已经部署了许多传统的mysql应用，开发或dba不想花太多时间迁移到不同的存储引擎或新的特性上。

（7）不增加服务器费用

MHA 包含MHA Manager和MHA node。MHA node运行在每台mysql服务器上，Manager可以单独部署一台机器，可监控100+以上数量的数据库，总服务器数量不会有太大增加。需要注意的是Manager也可以运行在其中一台从库上。

（8）性能无影响

当监控主库时，MHA只是每几秒钟（默认3秒）发送ping包，不发送大的查询。主从复制性能不受影响。

（9）适用任何存储引擎

Mysql不仅仅适用于事务安全的innodb引擎，在主从中适用的引擎，MHA都可以适用。即使使用遗留环境的myisam引擎，不进行迁移，也可以用MHA。

架构

在架构上来说，MHA分为两类：

（1）Node

MHA是基于MySQL 主从复制环境的，在该环境中，不管是Master角色，还是Slave角色，都称为Node，是被监控管理的对象节点。Node服务器上需要安装MHA Node包。

（2）Manager

Manager为MHA架构中的管理者，建议部署在一台独立的服务器上，当然也可部署在某个Slave上，但该Slave永远不要被选择成为新的Master，否则故障切换后的MHA架构就失去了高可用性。Manager服务器需要安装MHA Manager包，并完善一个主配置文件。一个Manager可管理多套MySQL 主从复制环境。

1、MySQLdb

# 前置条件

sudo apt-get install python-dev libmysqlclient-dev # Ubuntu

sudo yum install python-devel mysql-devel # Red Hat / CentOS

# 安装

pip install MySQL-python

Windows 直接通过下载 exe 文件安装

#!/usr/bin/python

import MySQLdb

db = MySQLdb.connect(

host = "localhost", # 主机名

user = "root", # 用户名

passwd = "pythontab.com", # 密码

db = "testdb") # 数据库名称

# 查询前，必须先获取游标

cur = db.cursor()

# 执行的都是原生SQL语句

cur.execute("SELECT * FROM mytable")

for row in cur.fetchall():

print(row[0])

db.close()

2、mysqlclient

# Windows安装

pip install some-package.whl

# linux 前置条件

sudo apt-get install python3-dev # debian / Ubuntu

sudo yum install python3-devel # Red Hat / CentOS

brew install mysql-connector-c # macOS (Homebrew)

pip install mysqlclient

3、PyMySQL

pip install PyMySQL

# 为了兼容mysqldb，只需要加入

pymysql.install_as_MySQLdb()

import pymysql

conn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1', user = 'root', passwd = "pythontab.com", db = 'testdb')

cur = conn.cursor()

cur.execute("SELECT Host,User FROM user")

for r in cur:

print(r)

cur.close()

conn.close()

4、peewee

pip install peewee

import peewee

from peewee import *

db = MySQLDatabase('testdb', user = 'root', passwd = 'pythontab.com')

class Book(peewee.Model):

author = peewee.CharField()

title = peewee.TextField()

class Meta:

database = db

Book.create_table()

book = Book(author = "pythontab", title = 'pythontab is good website')

book.save()

for book in Book.filter(author = "pythontab"):

print(book.title)

5、SQLAlchemy

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy_declarative import Address, Base, Person

class Address(Base):

__tablename__ = 'address'

id = Column(Integer, primary_key = True)

street_name = Column(String(250))

engine = create_engine('sqlite:///sqlalchemy_example.db')

Base.metadata.bind = engine

DBSession = sessionmaker(bind = engine)

session = DBSession()

# Insert a Person in the person table

new_person = Person(name = 'new person')

session.add(new_person)

session.commit()

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