一张思维导图纵观MySQL数据安全体系

《一张思维导图纵观MySQL数据安全体系》要点：
本文介绍了一张思维导图纵观MySQL数据安全体系，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

作者介绍 ：
杨奇龙,前阿里数据库团队资深DBA,主要负责淘宝业务线,经历多次双十一,有海量业务访问DB架构设计经验.目前就职于有赞科技,负责数据库运维工作,熟悉MySQL性能优化、故障诊断、性能压测.

简介

和团队内部的同事一起沟通,讨论了MySQL数据库系统数据安全性问题,主要针对MySQL丢数据 、主从不一致的场景 ,还有业务层面使用不得当导致主备库数据结构不一样的情况,本文是基于以上的讨论和总结做的思维导图.

思维导图

内容展示

OS

• BBU：数据库服务器要配置BBU,BBU在电源供应出现问题的时候,为RAID控制器缓存提供电源.当电源断电时,BBU电力可以使控制器内缓存中的数据可以保存一定时间(根据BBU的型号而决定).用户只需要在BBU电力耗尽之前恢复正常供电,缓存中的数据即可被完整的写回RAID中,避免断电导致数据丢失
• 防止OS异常断电导致数据无法正常落盘
• 磁盘禁用cache,MySQL的 O_DIRECT 方式可以跳过pagecache写数据

单机

(1)redo log

innodb_flush_log_at_timeout

< 5.6.6： 每隔一秒将redo log buffer中的数据刷新到磁盘

>= 5.6.6：每隔innodb_flush_log_at_timeout秒将数据刷新到磁盘中去

(2)binlog

sync_binlog  =1

(3)innodb buffer data

不同的flush mathod刷数据的图形展示.图片来自hatemysql.com.

(4)InnoDB 落盘

MySQL数据落盘的路径,图片来自李春hatemysql.com.

主从不一致

• 主库insert之后再回滚 ,主备库自增主键不一致
• 使用replace into操作,导致主备库自增主键不一致
• set session sql_log_bin=0

业务架构

常见的双写

“丢”数据的场景

(1)slave_skip_counter 不合理

slave_skip_counter =1
slave_skip_counter >1

(2)DB Crash,OS正常

innodb_flush_log_at_trx_commit=0
事务提交时,不刷新缓存,系统刷新的频率是1s,故会丢失1s的数据.

innodb_flush_log_at_trx_commit=1
事务提交时,会刷新到磁盘,保证事务落盘,故不丢数据.

innodb_flush_log_at_trx_commit=2
事务提交时,刷新到os cache,系统没有crash,数据无丢失.

(3)DB正常,OS Crash

带有 BBU

innodb_flush_log_at_trx_commit=0
事务提交时,不刷新缓存,系统刷新的频率是1s,故会丢失1s的数据.

innodb_flush_log_at_trx_commit=1
事务提交时,会刷新到磁盘,保证事务落盘,故不丢数据.

innodb_flush_log_at_trx_commit=2
事务提交时,刷新到os cache,系统没有crash,数据无丢失.

(4)slave非实时写redo和binlog丢失数据

在slave机器上会存在三个文件来保证事件的正确重放：relay log、 relay log info、 master info.

(5)异步模式

• 事务T1写入binlog buffer；
• dumper线程通知slave有新的事务T1；
• binlog buffer进行checkpoint；
• slave因为网络不稳定,一直没有收到t1；master挂掉,slave提升为新的master,t1丢失.

(6)semi sysnc

after_commit

比如主库操作update t1 set val=1 where id=10将val从5修改为1 .

1. 会话session1在主库提交update t1 set val=1 where id=10 ；commit；
2. 主库根据二阶段提交将数据持久化到innodb和提交日志binlog；
3. 同步日志到slave ,并等待slave 返回ack信息,等待的实际时间以 rpl_semi_sync_master_timeout 为准,超过该设置时间则超时,主库返回给客户端成功写入信息.
4. 接收到来自slave的ack信息,返回成功给OK客户端.

分析：

• 第四步之前,master还未收到slave的ack信息,此时由于事务已经提交,除了session1,其他会话是可以看到 val=1.
• 主库服务器down或者主库实例crash,此时发生HA切换.
• 主库未接收到slave的ack信息,slave接收到日志并落盘,应用binlog更新.t1.val=1,此时业务切换到slave上能获取到一致的数据.
• 如果在slave还未接收到binlog并且主库挂了,因为主库已经提交,此时主库t1.val是1而从库t1.val是5,主备不一致.

  after_sync

  比如主库操作update t1 set val=1 where id=10将val从5修改为1.

  1. 会话session1在主库提交 :update t1 set val=1 where id=10；commit；
  2. 主库将事务写入binlog.
  3. 将binlog同步给slave,不提交.
  4. 等待slave返回ack信息,等待的实际时间以rpl_semi_sync_master_timeout为准,如果超时master改为异步模式.
  5. 接收到来自slave的ack信息,主库进行提交并且返回成功给OK客户端.

  分析：

  • 如果在第3步等待slave ack的过程中,主库发生crash(此时t1.val=5),HA 切换到slave,应用查询slave .如果slave接收到binlog并发送ack给master,则t1.val=1.
  • 如果slave响应主库,但是主库crash ,此时因为主库还没提交t1.val=1, slave t1.val=5,但是主库启动恢复之后t1.val会变成5,主备还是一致的.
  • 如果slave未接收到事务和响应主库,此时t1.val=5,无论哪种状态,对于所有客户端数据库都是一致,事务都没有丢失.

    知识点：两阶段提交

    第一阶段是先prepare、再同步写redo log,第二阶段同步写binlog、再commit,如果在写入commit标志时崩溃,则恢复时,会重新对commit标志进行写入.

    HA切换

    (6)主从

    binlog_format

    ROW(最安全)
    MIXED(不推荐)
    STATEMENT(不推荐)

    sync_binlog

    =0：由os系统的刷新机制来控制,刷新数据到磁盘的频率
    =1：每次commit刷新到磁盘
    >1：每N次提交刷新到磁盘

    innodb_support_xa

    版本要打开,保证binlog提交的顺序,否则乱序的binlog在恢复或者slave应用的时候会有问题,及以后废弃,始终支持两阶段提交.

    crash safe

    crash-safe就是将relay-info.log的信息保存在InnoDB的事务表中,这时执行relay log中的事务和写relay info在一个事务中,就能得到原子性保证.从而避免已执行的binlog位点和写入relay log info的位点信息不一致的情况发生.

    IO thread

    master-info-repository=TABLE
    sync_master_info=N：每N个event刷新一次表

    SQL thread

    relay-log-info-repository=TABLE
    sync_relay_info=N：每N个event刷新一次表

    relay-log-recovery

    当slave从库宕机后,假如relay-log损坏了,导致一部分中继日志没有处理,则自动放弃所有未执行的relay-log,并且重新从master上获取日志,这样就保证了relay-log的完整性.

    relay_log_info_repository = TABLE
    relay_log_recovery = 1

    http://mysqlserverteam.com/relay-log-recovery-when-sql-threads-position-is-unavailable/

    semi_sync

    • after commit：master把每一个事务写到二进制日志并保存到磁盘上,并且提交(commit)事务,再把事务发送给从库,开始等待slave的应答.响应后master返回结果给客户端,客户端才可继续.
    • after sync：master把每一个事务写到二进制日志并保存磁盘上,并且把事务发送给从库,开始等待slave的应答.确认slave响应后,再提交(commit)事务到存储引擎,并返回结果给客户端,客户端才可继续.

    GTID

    相比位点复制,能减少不一致的概率

    参考资料

    • MySQL数据丢失讨论http://hatemysql.com/?p=395
    • 细看InnoDB数据落盘http://hatemysql.com/?p=503
    • MySQL5.7 深度解析：Loss-Less半同步复制技术
    • MySQL 5.7 Replication相关新功能说明

    原文来自微信公众号：DBAplus社群

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    http://www.vephp.com/jiaocheng/2370.html