最新章節

• 封底
• 5.6.5 模擬測試
• 5.6.4 system lock問題分析
• 5.6.3 從庫system lock延遲的原因
• 5.6.2 問題由來
• 5.6.1 binary log的寫入時間和Event中的時間

• 封底 更新時間：2021-04-16 16:30:21
• 5.6.5 模擬測試
• 5.6.4 system lock問題分析
• 5.6.3 從庫system lock延遲的原因
• 5.6.2 問題由來
• 5.6.1 binary log的寫入時間和Event中的時間
• 5.6 從庫system lock狀態原因簡析
• 5.5.5 實現方式
• 5.5.4 案例模擬
• 5.5.3 原因剖析
• 5.5.2 參數slave_net_timeout分析
• 5.5.1 案例現象
• 5.5 產生大量小relay log故障案例
• 5.4.6 FTWRL堵塞和被堵塞的簡單總結
• 5.4.5 例5-4步驟解析
• 5.4.4 例5-3步驟解析
• 5.4.3 FTWRL做了什么工作
• 5.4.2 sleep 函數生效點
• 5.4.1 兩個不同的現象
• 5.4 奇怪的FTWRL堵塞案例
• 5.3.5 常見MDL Lock類型的加鎖測試
• 5.3.4 在合適的位置增加打印函數
• 5.3.3 為MDL Lock增加打印函數
• 5.3.2 重要數據結構和概念
• 5.3.1 MDL Lock綜述
• 5.3 MySQL中的MDL Lock簡介
• 5.2.15 答疑
• 5.2.14 回到問題本身
• 5.2.13 使用OPTIMIZER_TRACE查看排序信息
• 5.2.12 排序的其他問題
• 5.2.11 階段8：進行最終排序
• 5.2.10 階段7：排序方式總結輸出
• 5.2.9 階段6：讀取數據進行內存排序
• 5.2.8 階段5：確認最大內存分配
• 5.2.7 階段4：確認每行的長度
• 5.2.6 階段3：計算額外字段的空間
• 5.2.5 階段2：計算sort字段長度
• 5.2.4 階段1：確認排序字段及順序
• 5.2.3 測試案例
• 5.2.2 從一個問題出發
• 5.2.1 為什么要討論排序
• 5.2 MySQL排序詳細解析
• 5.1.5 調試環境的使用
• 5.1.4 調試環境的搭建
• 5.1.3 MySQL線程和系統LWP ID的關系
• 5.1.2 PID、LWP ID、Thread TID
• 5.1.1 線程簡介
• 5.1 線程簡介和MySQL調試環境搭建
• 第5章 案例解析
• 4.10.3 延遲診斷的方法論
• 4.10.2 相關測試
• 4.10.1 延遲場景
• 4.10 Seconds_Behind_Master延遲場景歸納
• 4.9.5 手動修改系統時間導致Seconds_Behind_Master為0
• 4.9.4 MTS中Seconds_Behind_Master計算誤差測試
• 4.9.3 不同操作計算延遲的方式
• 4.9.2 影響Seconds_Behind_Master的因素
• 4.9.1 Seconds_Behind_Master的計算方式
• 4.9 從庫Seconds_Behind_Master的計算方式
• 4.8.5 參數sync_relay_log的影響
• 4.8.4 一個非安全設置的例子
• 4.8.3 MTS
• 4.8.2 單SQL線程模式
• 4.8.1 從庫參數設置建議
• 4.8 安全高效的從庫設置
• 4.7.6 恢復流程
• 4.7.5 相關參數
• 4.7.4 關于repository表的事務性
• 4.7.3 從庫啟動需要讀取的信息
• 4.7.2 stop slave為什么會慢
• 4.7.1 正常的stop slave流程
• 4.7 從庫的關閉和異常恢復流程
• 4.6.4 從庫數據查找的要點
• 4.6.3 ROW_LOOKUP_HASH_SCAN方式的數據查找
• 4.6.2 確認查找數據的方式
• 4.6.1 從一個例子出發
• 4.6 從庫數據的查找和參數slave_rows_search_algorithms
• 4.5.4 各個Event做了什么
• 4.5.3 重要步驟說明
• 4.5.2 流程圖
• 4.5.1 SQL線程的功能
• 4.5 從庫的SQL線程（MTS協調線程）和參數sql_slave_skip_counter
• 4.4.3 流程解析
• 4.4.2 I/O線程的啟動流程圖
• 4.4.1 引入
• 4.4 從庫的I/O線程
• 4.3.2 參數slave_preserve_commit_order的影響
• 4.3.1 MTS中的“gap”測試
• 4.3 MTS中的“gap”測試和參數lave_preserve_commit_order
• 4.2.4 MTS的關鍵點
• 4.2.3 MTS中執行檢查點的流程
• 4.2.2 MTS檢查點中的重要概念
• 4.2.1 工作線程執行Event
• 4.2 從庫MTS多線程并行回放（二）
• 4.1.4 并行回放判定一例
• 4.1.3 步驟解析
• 4.1.2 協調線程的分發機制
• 4.1.1 MTS綜述
• 4.1 從庫MTS多線程并行回放（一）
• 第4章 從庫
• 3.6.5 GTID過濾
• 3.6.4 實際掃描binary log
• 3.6.3 檢查需要的binary log是否已經清理
• 3.6.2 檢查從庫的GTID是否大于主庫的GTID
• 3.6.1 環境假設
• 3.6 DUMP線程查找和過濾GTID的基本算法
• 3.5.4 重點說明
• 3.5.3 步驟解析
• 3.5.2 流程圖
• 3.5.1 POSITION MODE和GTID AUTO_POSITION MODE的不同點
• 3.5 主庫的DUMP線程
• 3.4.12 WRITESET并行復制方式的優缺點
• 3.4.11 為什么同一個session執行的事務能生成同樣的last commit
• 3.4.10 沒有主鍵的情況
• 3.4.9 關于參數binlog_transaction_dependency_history_size的說明
• 3.4.8 WRITESET_SESSION的方式
• 3.4.7 WRITESET的并行復制對last commit的處理流程
• 3.4.6 WRITESET的歷史MAP
• 3.4.5 WRITESET設置對last commit的處理方式
• 3.4.4 add_pke函數的流程
• 3.4.3 WRITESET的生成
• 3.4.2 WRITESET是什么
• 3.4.1 奇怪的last commit
• 3.4 基于WRITESET的并行復制方式
• 3.3.8 提交階段的注意點
• 3.3.7 步驟解析第五階段
• 3.3.6 步驟解析第四階段（COMMIT階段）
• 3.3.5 步驟解析第三階段（SYNC階段）
• 3.3.4 步驟解析第二階段（FLUSH階段）
• 3.3.3 步驟解析第一階段
• 3.3.2 總體流程圖
• 3.3.1 參數設置
• 3.3 MySQL層事務提交流程簡析
• 3.2.4 兩個注意點
• 3.2.3 提交階段流程
• 3.2.2 刪除階段流程
• 3.2.1 流程綜述
• 3.2 事務Event的生成和寫入流程
• 3.1.6 如何觀察到臨時文件
• 3.1.5 參數max_binlog_cache_size的作用
• 3.1.4 臨時文件的分配和使用
• 3.1.3 參數binlog_cache_size的作用及其初始化
• 3.1.2 使用binlog cache的流程
• 3.1.1 binlog cache綜述
• 3.1 binlog cache簡介
• 第3章 主庫
• 2.8.6 工具展示
• 2.8.5 分析每個表生成了多少個DML Event
• 2.8.4 分析binary log中Event的生成速度
• 2.8.3 分析大事務
• 2.8.2 分析長期未提交的事務
• 2.8.1 工具簡介
• 2.8 巧用Event發現問題
• 2.7.3 DML Event中的標識
• 2.7.2 過濾方式
• 2.7.1 參數影響
• 2.7 參數binlog_row_image的影響
• 2.6.2 XID_EVENT
• 2.6.1 UPDATE_EVENT
• 2.6 重點Event之UPDATE_EVENT和XID_EVENT
• 2.5.2 DELETE_EVENT
• 2.5.1 WRITE_EVENT
• 2.5 重點Event之WRITE_EVENT和DELETE_EVENT
• 2.4.2 MAP_EVENT
• 2.4.1 QUERY_EVENT
• 2.4 重點Event之QUERY_EVENT和MAP_EVENT
• 2.3.7 GTID的三種模式
• 2.3.6 ANONYMOUS_GTID_EVENT
• 2.3.5 生成時機
• 2.3.4 簡單解析
• 2.3.3 主體格式
• 2.3.2 源碼重要接口
• 2.3.1 GTID_EVENT的作用
• 2.3 重點Event之GTID_EVENT
• 2.2.2 PREVIOUS_GTIDS_LOG_EVENT
• 2.2.1 FORMAT_DESCRIPTION_EVENT
• 2.2 重點Event之 FORMAT_DESCRIPTION_EVENT和PREVIOUS_GTIDS_LOG_EVENT
• 2.1.6 本書涉及的Event類型
• 2.1.5 具體解析
• 2.1.4 Event header和Event footer
• 2.1.3 Event的總體格式
• 2.1.2 binary log綜述
• 2.1.1 引言
• 2.1 binary log Event 的總體格式
• 第2章 Event
• 1.4.11 離線開啟GTID丟失數據的測試
• 1.4.10 設置MASTER_AUTO_POSITION = 1的影響
• 1.4.9 統計值ONGOING_ANONYMOUS_TRANSACTION_COUNT的變更時機
• 1.4.8 開啟GTID的注意事項
• 1.4.7 離線開啟GTID
• 1.4.6 在線開啟GTID
• 1.4.5 參數gitd_mode的含義
• 1.4.4 主從切換
• 1.4.3 搭建GTID AUTO_POSITION MODE的主從
• 1.4.2 mysqldump導出行為的改變
• 1.4.1 跳過一個事務
• 1.4 GTID中的運維
• 1.3.2 步驟解析
• 1.3.1 GTID模塊初始化流程圖
• 1.3 GTID模塊初始化簡介和參數binlog_gtid_simple_recovery
• 1.2.5 通用修改時機源碼函數簡析
• 1.2.4 通用修改時機
• 1.2.3 從庫修改時機
• 1.2.2 主庫修改時機
• 1.2.1 定義
• 1.2 mysql.gtid_executed表、gtid_executed變量、gtid_purged變量的修改時機
• 1.1.6 gtid_executed表的作用
• 1.1.5 GTID_EVENT和PREVIOUS_GTIDS_LOG_EVENT簡介
• 1.1.4 GTID的生成
• 1.1.3 server_uuid的生成
• 1.1.2 GTID的基本表示
• 1.1.1 GTID的作用
• 1.1 GTID的基本概念
• 第1章 GTID
• 讀者服務
• 前言
• 專家贊譽
• 內容簡介
• 作者簡介
• 版權信息
• 封面

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• 作者簡介
• 內容簡介
• 專家贊譽
• 前言
• 讀者服務
• 第1章 GTID
• 1.1 GTID的基本概念
• 1.1.1 GTID的作用
• 1.1.2 GTID的基本表示
• 1.1.3 server_uuid的生成
• 1.1.4 GTID的生成
• 1.1.5 GTID_EVENT和PREVIOUS_GTIDS_LOG_EVENT簡介
• 1.1.6 gtid_executed表的作用
• 1.2 mysql.gtid_executed表、gtid_executed變量、gtid_purged變量的修改時機
• 1.2.1 定義
• 1.2.2 主庫修改時機
• 1.2.3 從庫修改時機
• 1.2.4 通用修改時機
• 1.2.5 通用修改時機源碼函數簡析
• 1.3 GTID模塊初始化簡介和參數binlog_gtid_simple_recovery
• 1.3.1 GTID模塊初始化流程圖
• 1.3.2 步驟解析
• 1.4 GTID中的運維
• 1.4.1 跳過一個事務
• 1.4.2 mysqldump導出行為的改變
• 1.4.3 搭建GTID AUTO_POSITION MODE的主從
• 1.4.4 主從切換
• 1.4.5 參數gitd_mode的含義
• 1.4.6 在線開啟GTID
• 1.4.7 離線開啟GTID
• 1.4.8 開啟GTID的注意事項
• 1.4.9 統計值ONGOING_ANONYMOUS_TRANSACTION_COUNT的變更時機
• 1.4.10 設置MASTER_AUTO_POSITION = 1的影響
• 1.4.11 離線開啟GTID丟失數據的測試
• 第2章 Event
• 2.1 binary log Event 的總體格式
• 2.1.1 引言
• 2.1.2 binary log綜述
• 2.1.3 Event的總體格式
• 2.1.4 Event header和Event footer
• 2.1.5 具體解析
• 2.1.6 本書涉及的Event類型
• 2.2 重點Event之 FORMAT_DESCRIPTION_EVENT和PREVIOUS_GTIDS_LOG_EVENT
• 2.2.1 FORMAT_DESCRIPTION_EVENT
• 2.2.2 PREVIOUS_GTIDS_LOG_EVENT
• 2.3 重點Event之GTID_EVENT
• 2.3.1 GTID_EVENT的作用
• 2.3.2 源碼重要接口
• 2.3.3 主體格式
• 2.3.4 簡單解析
• 2.3.5 生成時機
• 2.3.6 ANONYMOUS_GTID_EVENT
• 2.3.7 GTID的三種模式
• 2.4 重點Event之QUERY_EVENT和MAP_EVENT
• 2.4.1 QUERY_EVENT
• 2.4.2 MAP_EVENT
• 2.5 重點Event之WRITE_EVENT和DELETE_EVENT
• 2.5.1 WRITE_EVENT
• 2.5.2 DELETE_EVENT
• 2.6 重點Event之UPDATE_EVENT和XID_EVENT
• 2.6.1 UPDATE_EVENT
• 2.6.2 XID_EVENT
• 2.7 參數binlog_row_image的影響
• 2.7.1 參數影響
• 2.7.2 過濾方式
• 2.7.3 DML Event中的標識
• 2.8 巧用Event發現問題
• 2.8.1 工具簡介
• 2.8.2 分析長期未提交的事務
• 2.8.3 分析大事務
• 2.8.4 分析binary log中Event的生成速度
• 2.8.5 分析每個表生成了多少個DML Event
• 2.8.6 工具展示
• 第3章 主庫
• 3.1 binlog cache簡介
• 3.1.1 binlog cache綜述
• 3.1.2 使用binlog cache的流程
• 3.1.3 參數binlog_cache_size的作用及其初始化
• 3.1.4 臨時文件的分配和使用
• 3.1.5 參數max_binlog_cache_size的作用
• 3.1.6 如何觀察到臨時文件
• 3.2 事務Event的生成和寫入流程
• 3.2.1 流程綜述
• 3.2.2 刪除階段流程
• 3.2.3 提交階段流程
• 3.2.4 兩個注意點
• 3.3 MySQL層事務提交流程簡析
• 3.3.1 參數設置
• 3.3.2 總體流程圖
• 3.3.3 步驟解析第一階段
• 3.3.4 步驟解析第二階段（FLUSH階段）
• 3.3.5 步驟解析第三階段（SYNC階段）
• 3.3.6 步驟解析第四階段（COMMIT階段）
• 3.3.7 步驟解析第五階段
• 3.3.8 提交階段的注意點
• 3.4 基于WRITESET的并行復制方式
• 3.4.1 奇怪的last commit
• 3.4.2 WRITESET是什么
• 3.4.3 WRITESET的生成
• 3.4.4 add_pke函數的流程
• 3.4.5 WRITESET設置對last commit的處理方式
• 3.4.6 WRITESET的歷史MAP
• 3.4.7 WRITESET的并行復制對last commit的處理流程
• 3.4.8 WRITESET_SESSION的方式
• 3.4.9 關于參數binlog_transaction_dependency_history_size的說明
• 3.4.10 沒有主鍵的情況
• 3.4.11 為什么同一個session執行的事務能生成同樣的last commit
• 3.4.12 WRITESET并行復制方式的優缺點
• 3.5 主庫的DUMP線程
• 3.5.1 POSITION MODE和GTID AUTO_POSITION MODE的不同點
• 3.5.2 流程圖
• 3.5.3 步驟解析
• 3.5.4 重點說明
• 3.6 DUMP線程查找和過濾GTID的基本算法
• 3.6.1 環境假設
• 3.6.2 檢查從庫的GTID是否大于主庫的GTID
• 3.6.3 檢查需要的binary log是否已經清理
• 3.6.4 實際掃描binary log
• 3.6.5 GTID過濾
• 第4章 從庫
• 4.1 從庫MTS多線程并行回放（一）
• 4.1.1 MTS綜述
• 4.1.2 協調線程的分發機制
• 4.1.3 步驟解析
• 4.1.4 并行回放判定一例
• 4.2 從庫MTS多線程并行回放（二）
• 4.2.1 工作線程執行Event
• 4.2.2 MTS檢查點中的重要概念
• 4.2.3 MTS中執行檢查點的流程
• 4.2.4 MTS的關鍵點
• 4.3 MTS中的“gap”測試和參數lave_preserve_commit_order
• 4.3.1 MTS中的“gap”測試
• 4.3.2 參數slave_preserve_commit_order的影響
• 4.4 從庫的I/O線程
• 4.4.1 引入
• 4.4.2 I/O線程的啟動流程圖
• 4.4.3 流程解析
• 4.5 從庫的SQL線程（MTS協調線程）和參數sql_slave_skip_counter
• 4.5.1 SQL線程的功能
• 4.5.2 流程圖
• 4.5.3 重要步驟說明
• 4.5.4 各個Event做了什么
• 4.6 從庫數據的查找和參數slave_rows_search_algorithms
• 4.6.1 從一個例子出發
• 4.6.2 確認查找數據的方式
• 4.6.3 ROW_LOOKUP_HASH_SCAN方式的數據查找
• 4.6.4 從庫數據查找的要點
• 4.7 從庫的關閉和異常恢復流程
• 4.7.1 正常的stop slave流程
• 4.7.2 stop slave為什么會慢
• 4.7.3 從庫啟動需要讀取的信息
• 4.7.4 關于repository表的事務性
• 4.7.5 相關參數
• 4.7.6 恢復流程
• 4.8 安全高效的從庫設置
• 4.8.1 從庫參數設置建議
• 4.8.2 單SQL線程模式
• 4.8.3 MTS
• 4.8.4 一個非安全設置的例子
• 4.8.5 參數sync_relay_log的影響
• 4.9 從庫Seconds_Behind_Master的計算方式
• 4.9.1 Seconds_Behind_Master的計算方式
• 4.9.2 影響Seconds_Behind_Master的因素
• 4.9.3 不同操作計算延遲的方式
• 4.9.4 MTS中Seconds_Behind_Master計算誤差測試
• 4.9.5 手動修改系統時間導致Seconds_Behind_Master為0
• 4.10 Seconds_Behind_Master延遲場景歸納
• 4.10.1 延遲場景
• 4.10.2 相關測試
• 4.10.3 延遲診斷的方法論
• 第5章 案例解析
• 5.1 線程簡介和MySQL調試環境搭建
• 5.1.1 線程簡介
• 5.1.2 PID、LWP ID、Thread TID
• 5.1.3 MySQL線程和系統LWP ID的關系
• 5.1.4 調試環境的搭建
• 5.1.5 調試環境的使用
• 5.2 MySQL排序詳細解析
• 5.2.1 為什么要討論排序
• 5.2.2 從一個問題出發
• 5.2.3 測試案例
• 5.2.4 階段1：確認排序字段及順序
• 5.2.5 階段2：計算sort字段長度
• 5.2.6 階段3：計算額外字段的空間
• 5.2.7 階段4：確認每行的長度
• 5.2.8 階段5：確認最大內存分配
• 5.2.9 階段6：讀取數據進行內存排序
• 5.2.10 階段7：排序方式總結輸出
• 5.2.11 階段8：進行最終排序
• 5.2.12 排序的其他問題
• 5.2.13 使用OPTIMIZER_TRACE查看排序信息
• 5.2.14 回到問題本身
• 5.2.15 答疑
• 5.3 MySQL中的MDL Lock簡介
• 5.3.1 MDL Lock綜述
• 5.3.2 重要數據結構和概念
• 5.3.3 為MDL Lock增加打印函數
• 5.3.4 在合適的位置增加打印函數
• 5.3.5 常見MDL Lock類型的加鎖測試
• 5.4 奇怪的FTWRL堵塞案例
• 5.4.1 兩個不同的現象
• 5.4.2 sleep 函數生效點
• 5.4.3 FTWRL做了什么工作
• 5.4.4 例5-3步驟解析
• 5.4.5 例5-4步驟解析
• 5.4.6 FTWRL堵塞和被堵塞的簡單總結
• 5.5 產生大量小relay log故障案例
• 5.5.1 案例現象
• 5.5.2 參數slave_net_timeout分析
• 5.5.3 原因剖析
• 5.5.4 案例模擬
• 5.5.5 實現方式
• 5.6 從庫system lock狀態原因簡析
• 5.6.1 binary log的寫入時間和Event中的時間
• 5.6.2 問題由來
• 5.6.3 從庫system lock延遲的原因
• 5.6.4 system lock問題分析
• 5.6.5 模擬測試
• 封底 更新時間：2021-04-16 16:30:21