MySQL主从复制的延时一直是业界困扰已久的问题。延时的出现会降低主从读写分离的价值，不利于数据实时性较高的业务使用MySQL。
一、延时问题的重要性
如果主从复制之间出现延时，就会影响主从数据的一致性。
此时发生容灾切换，且在新的主库写入了数据，那么从业务角度上，会产生意想不到的严重后果。
复制延时问题，在只读从库的场景下，若从库产生复制延时，也可能会对业务造成一定影响，比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。
由此可见，主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说，DBA在库上执行'SHOW SLAVE STATUS'，并且观察
'Seconds_Behind_Master'的值，就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
二、生产环境中延时问题的分析及解决
案例一：主库DML请求频繁
某些业务高峰期间，特别是对于数据库主库有大量的写请求操作，即大量insert、delete、update等并发操作的情况下，会出现主从复制延时问题。
现象描述
通过观察主库的写操作的QPS的值，会看到主库的写操作的QPS值突然升高，伴随主从复制延时的上升，可以判断是由于主库DML请求频繁原因造成的。
如上图，可以看出，在17:58分左右QPS突增，查看控制台上的写相关QPS，也有相应提升。而QPS突增的时间，对应的延时也在逐步上升，如下图所示。
原因分析
经过分析，我们认为这是由于主库大量的写请求操作，在短时间产生了大量的binlog。这些操作需要全部同步到从库，并且执行，因此产生了主从的数据复制延时。
从深层次分析原因，是因为在业务高峰期间的主库写入数据是并发写入的，而从库SQL Thread为单线程回放binlog日志，很容易造成relaylog堆积，产生延时。
解决思路
如果是MySQL 5.7以下的版本，可以做分片(sharding)，通过水平扩展(scale out)的方法打散写请求，提升写请求写入binlog的并行度。
如果是MySQL 5.7以上的版本，在MySQL 5.7，使用了基于逻辑时钟(Group Commit)的并行复制。而在MySQL 8.0，使用了基于Write Set的并行复制。这两种方案都能够提升回放binlog的性能，减少延时。
案例二：主库执行大事务
大事务指一个事务的执行，耗时非常长。常见产生大事务的语句有：
使用了大量速度很慢的导入数据语句，比如：INSERT INTO $tb、SELECT * FROM $tb、LOAD DATA INFILE等；
使用了UPDATE、DELETE语句，对于一个很大的表进行全表的UPDATE和DELETE等。
当这个事务在从库执行回放执行操作时，就有可能会产生主从复制延时。
现象描述
从SHOW SLAVE STATUS的结果进行分析，会发现 Exec_Master_Log_Pos 字段一直未变，且second_behinds_master持续增加，而 Slave_SQL_Running_State 字段的值为"Reading event from the relay log"；同时，分析主库binlog，看主库当前执行的事务，会发现有一些大事务，这样基本可以判定是执行大事务的原因导致的主从复制延时。
原因分析
当大事务记录入binlog并同步到从库之后，从库执行这个事务的操作耗时也非常长，这段时间，就会产生主从复制延时。
举个例子，假如主库花费200s更新了一张大表，在主从库配置相近的情况下，从库也需要花几乎同样的时间更新这张大表，此时从库延时开始堆积，后续的events无法更新。
解决思路
对于这种情况引起的主从复制延时，我们的改进方法是：拆分大事务语句到若干小事务中，这样能够进行及时提交，减小主从复制延时。
案例三：主库对大表执行DDL语句
DDL全称为 Data Definition Language ，指一些对表结构进行修改操作的语句，比如，对表加一个字段或者加一个索引等等。当DDL对主库大表执行DDL语句的情况下，可能会产生主从复制延时。
现象描述
从现象上，如果从库执行SHOW SLAVE STATUS的输出中，检查Exec_Master_Log_Pos一直未动，在排除主库执行大事务的情况下，那么就有可能是在执行大表的 DDL。这一点结合分析主库binlog，看主库当前执行的事务就可以进行确认。
DDL语句的执行情况，可以进一步细分现象来更好地判断：
1.DDL未开始，被阻塞，这时SHOW SLAVE STATUS的结果能检查到Slave_SQL_Running_State为waiting for table metadata lock，且Exec_Master_Log_Pos不变；
2.DDL正在执行，SQL Thread单线程应用导致延时增加。这种情况下观察SHOW SLAVE STATU的结果能发现Slave_SQL_Running_State为altering table，而Exec_Master_Log_Pos不变。
如果有上述的现象，那么很有可能主库对大表执行DDL语句，同步到从库并在从库回放时，就产生了主从复制延时。
原因分析
DDL导致的主从复制延时的原因和大事务类似，也是因为从库执行DDL的binlog较慢而产生了主从复制延时。
解决思路
遇到这种情况，我们主要通过SHOW PROCESSLIST或对information_schema.innodb_trx做查询，来找到阻塞DDL语句，并KILL掉相关查询，让DDL正常在从库执行。
DDL本身造成的延时难以避免，建议考虑：
避免业务高峰，尽量安排在业务低峰期执行 ；
set sql_log_bin=0后，分别在主从库上手动执行DDL（此操作对于某些DDL操作会造成数据不一致，请务必严格测试），这一条如果用户使用云数据库UDB，可以联系UCloud UDB运维团队进行协助操作。
案例四：主库与从库配置不一致
如果主库和从库使用了不同的计算资源和存储资源，或者使用了不同的内核调教参数，可能会造成主从不一致。
现象描述
我们会详细比对主库和从库的性能监控数据，如果发现监控数据差异巨大，结合查看主从的各个配置情况，即可作出明确判断。
原因分析
各种硬件或者资源的配置差异都有可能导致主从的性能差异，从而导致主从复制延时发生：
硬件上：比如，主库实例服务器使用SSD磁盘，而从库实例服务器使用普通SAS盘，那么主库产生的写入操作在从库上不能马上消化掉，就产生了主从复制延时；
配置上：比如，RAID卡写策略不一致、OS内核参数设置不一致、MySQL落盘策略不一致等，都是可能的原因。
解决思路
考虑尽量统一DB机器的配置（包括硬件及选项参数）。甚至对于某些OLAP业务，从库实例硬件配置需要略高于主库。
案例五：表缺乏主键或合适索引
如果数据库的表缺少主键或者合适索引，在主从复制的binlog_format设置为'row'的情况下，可能会产生主从复制延时。
现象描述
我们进行数据库检查时，会发现：
观察SHOW SLAVE STATUS的输出，发现Slave_SQL_Running_State为Reading event from the relay log；
SHOW OPEN TABLES WHERE in_use=1的表一直存在；
观察SHOW SLAVE STATUS的Exec_Master_Log_Pos字段不变；
mysqld进程的CPU接近100%（无读业务时），IO压力不大。
这些现象出现的情况下，可以认为很可能有表缺乏主键或唯一索引。
原因分析
在主从复制的binlog_format设置为'row'的情况下，比如有这样的一个场景，主库更新一张500万表中的20万行数据。binlog在row格式下，记录到binlog的为20万次update操作，也就是每次操作更新1条记录。如果这条语句恰好有不好的执行计划，如发生全表扫描，那么每一条update语句需要全表扫描。此时SQL Thread重放将特别慢，造成严重的主从复制延时。
解决思路
这种情况下，我们会去检查表结构，保证每个表都有显式自增主键，并协助用户建立合适索引。
案例六：从库自身压力过大
有时候，从库性能压力很大的情况下，跟不上主库的更新速度，就产生了主从复制延时。
现象描述
观察数据库实例时，会发现CPU负载过高，IO利用率过高等现象，这些导致SQL Thread应用过慢。这样就可以判断是因为从库自身压力过大引起主从复制延时。
原因分析
部分UCloud用户对于数据库的主从会使用读写分离模式，读请求大部分在从库上执行。在业务有大量读请求的场景下，从库会产生比主库大得多的性能压力。有的用户甚至会在从库运行十分耗费计算资源的OLAP业务，这也对从库造成了更高的性能挑战，这些都会造成主从复制的延时。
解决思路
这种情况下，我们会建议用户建立更多从库，打散读请求，降低现有从库实例的压力。对于OLAP业务来说，可以专门建立一个从库来做OLAP业务，并对这个从库，允许适当的主从复制延时。
总结
在使用MySQL的主从复制模式进行数据复制时，主从复制延时是一个需要考量的关键因素。它会影响数据的一致性，进而影响数据库高可用的容灾切换。
在遇到数据库之间出现主从复制延时的情况下，我们团队基于过往经验，归纳出以下方法与流程来协助排查问题：
通过SHOW SLAVE STATUS与SHOW PROCESSLIST查看现在从库的情况。（顺便也可排除在从库备份时的类似原因）；
若Exec_Master_Log_Pos不变，考虑大事务、DDL、无主键，检查主库对应的binlog及position即可；
若Exec_Master_Log_Pos变化，延时逐步增加，考虑从库机器负载，如IO、CPU等，并考虑主库写操作与从库自身压力是否过大。
文章参考来源：https://mp.weixin.qq.com/s/IDPr6wPwTCIGr5yB3xeGKA