一般而言，slave相對master延遲較大，其根本原因就是slave上的復(fù)制線程沒辦法真正做到并發(fā)。簡單說，在master上是并發(fā)模式(以InnoDB引擎為主)完成事務(wù)提交的，而在slave上，復(fù)制線程只有一個sql thread用于binlog的apply，所以難怪slave在高并發(fā)時會遠落后master。

ORACLE MySQL 5.6版本開始支持多線程復(fù)制，配置選項 slave_parallel_workers 即可實現(xiàn)在slave上多線程并發(fā)復(fù)制。不過，它只能支持一個實例下多個 database 間的并發(fā)復(fù)制，并不能真正做到多表并發(fā)復(fù)制。因此在較大并發(fā)負載時，slave還是沒有辦法及時追上master，需要想辦法進行優(yōu)化。

另一個重要原因是，傳統(tǒng)的MySQL復(fù)制是異步(asynchronous)的，也就是說在master提交完后，才在slave上再應(yīng)用一遍，并不是真正意義上的同步。哪怕是后來的Semi-sync Repication(半同步復(fù)制)，也不是真同步，因為它只保證事務(wù)傳送到slave，但沒要求等到確認事務(wù)提交成功。既然是異步，那肯定多少會有延遲。因此，嚴格意義上講，MySQL復(fù)制不能叫做MySQL同步(處女座的面試官有可能會在面試時把說成MySQL同步的一律刷掉哦)。

另外，不少人的觀念里，slave相對沒那么重要，因此就不會提供和master相同配置級別的服務(wù)器。有的甚至不但使用更差的服務(wù)器，而且還在上面跑多實例。

綜合這兩個主要原因，slave想要盡可能及時跟上master的進度，可以嘗試采用以下幾種方法：

1. 采用MariaDB發(fā)行版，它實現(xiàn)了相對真正意義上的并行復(fù)制，其效果遠比ORACLE MySQL好的很多。在我的場景中，采用MariaDB作為slave的實例，幾乎總是能及時跟上master。如果不想用這個版本的話，那就老實等待官方5.7大版本發(fā)布吧;關(guān)于MariaDB的Parallel Replication具體請參考：Replication and Binary Log Server System Variables#slave_parallel_threads - MariaDB Knowledge Base
2. 每個表都要顯式指定主鍵，如果沒有指定主鍵的話，會導(dǎo)致在row模式下，每次修改都要全表掃描，尤其是大表就非?？膳铝?，延遲會更嚴重，甚至導(dǎo)致整個slave庫都被掛起，可參考案例：mysql主鍵的缺少導(dǎo)致備庫hang;
3. 應(yīng)用程序端多做些事，讓MySQL端少做事，尤其是和IO相關(guān)的活動，例如：前端通過內(nèi)存CACHE或者本地寫隊列等，合并多次讀寫為一次，甚至消除一些寫請求;
4. 進行合適的分庫、分表策略，減小單庫單表復(fù)制壓力，避免由于單庫單表的的壓力導(dǎo)致整個實例的復(fù)制延遲;
5. 其他提高IOPS性能的幾種方法，根據(jù)效果優(yōu)劣，我做了個簡單排序：

• 更換成SSD，或者PCIe SSD等IO設(shè)備，其IOPS能力的提升是普通15K SAS盤的數(shù)以百倍、萬倍，甚至幾十萬倍計;
• 加大物理內(nèi)存，相應(yīng)提高InnoDB Buffer Pool大小，讓更多熱數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中，降低發(fā)生物理IO的頻率;
• 調(diào)整文件系統(tǒng)為 XFS 或 ReiserFS，相比ext3可以極大程度提高IOPS能力。在高IOPS壓力下，相比ext4有更穩(wěn)健的IOPS表現(xiàn)(有人認為 XFS 在特別的場景下會有很大的問題，但我們除了剩余磁盤空間少于10%時引發(fā)丟數(shù)據(jù)外，其他的尚未遇到);
• 調(diào)整RAID級別為raid 1+0，它相比raid1、raid5等更能提高IOPS性能。如果已經(jīng)全部是SSD設(shè)備了，可以2塊盤做成RAID 1，或者多快盤做成RAID 5(并且可以設(shè)置全局熱備盤，提高陣列容錯性)，甚至有些土豪用戶直接將多塊SSD盤組成RAID 50;
• 調(diào)整RAID的寫cache策略為WB或FORCE WB，詳情請參考：常用PC服務(wù)器陣列卡、硬盤健康監(jiān)控 以及 PC服務(wù)器陣列卡管理簡易手冊;
• 調(diào)整內(nèi)核的io scheduler，優(yōu)先使用deadline，如果是SSD，則可以使用noop策略，相比默認的cfq，個別請客下對IOPS的性能提升至少是數(shù)倍的。