在MySQL 5.7版本，官方称为enhanced multi-threaded slave（简称MTS），复制延迟问题已经得到了极大的改进，可以说在MySQL 5.7版本后，复制延迟问题永不存在。
5.7的MTS本身就是：master基于组提交(group commit)来实现的并发事务分组，再由slave通过SQL thread将一个组提交内的事务分发到各worker线程，实现并行应用。
MySQL 5.6基于库的并行复制出来后，基本无人问津，在沉寂了一段时间之后，MySQL 5.7出来了，它的并行复制以一种全新的姿态出现在了DBA面前。
MySQL 5.7才可称为真正的并行复制，这其中最为主要的原因就是slave服务器的回放与master是一致的，即master服务器上是怎么并行执行的，那么slave上就怎样进行并行回放。不再有库的并行复制限制，对于二进制日志格式也无特殊的要求（基于库的并行复制也没有要求）。
从MySQL官方来看，其并行复制的原本计划是支持表级的并行复制和行级的并行复制，行级的并行复制通过解析ROW格式的二进制日志的方式来完成，WL#4648。但是最终出现给小伙伴的确是在开发计划中称为：MTS（Prepared transactions slave parallel applier），可见：WL#6314。该并行复制的思想最早是由MariaDB的Kristain提出，并已在MariaDB 10中出现，相信很多选择MariaDB的小伙伴最为看重的功能之一就是并行复制。MTS实现了事务的并行，从某种程度来说也实现了行的并行（事务对行处理）。
下面来看看MySQL 5.7中的并行复制究竟是如何实现的？
order commit (group commit) -> logical clock ->> MTS
组提交（group commit）：通过对事务进行分组，优化减少了生成二进制日志所需的操作数。当事务同时提交时，它们将在单个操作中写入到二进制日志中。如果事务能同时提交成功，那么它们就不会共享任何锁，这意味着它们没有冲突，因此可以在Slave上并行执行。所以通过在主机上的二进制日志中添加组提交信息，这些Slave可以并行地安全地运行事务。
首先，MySQL 5.7的并行复制基于一个前提，即所有已经处于prepare阶段的事务，都是可以并行提交的。这些当然也可以在从库中并行提交，因为处理这个阶段的事务，都是没有冲突的，该获取的资源都已经获取了。反过来说，如果有冲突，则后来的会等已经获取资源的事务完成之后才能继续，故而不会进入prepare阶段。这是一种新的并行复制思路，完全摆脱了原来一直致力于为了防止冲突而做的分发算法，等待策略等复杂的而又效率底下的工作。
MySQL 5.7并行复制的思想一言以蔽之：一个组提交（group commit）的事务都是可以并行回放，因为这些事务都已进入到事务的prepare阶段，则说明事务之间没有任何冲突（否则就不可能提交）。
根据以上描述，这里的重点是——
——为了兼容MySQL 5.6基于库的并行复制，5.7引入了新的变量slave-parallel-type，其可以配置的值有：
那么如何知道事务是否在同一组中？原版的MySQL并没有提供这样的信息。
在MySQL 5.7版本中，其设计方式是将组提交的信息存放在GTID中。
那么如果参数gtid_mode设置为OFF，用户没有开启GTID功能呢？
MySQL 5.7又引入了称之为Anonymous_Gtid（ANONYMOUS_GTID_LOG_EVENT）的二进制日志event类型，
如：
mysql> SHOW BINLOG EVENTS in 'mysql-bin.000006';
+------------------+-----+----------------+-----------+-------------+-----------------------------------------------+
| Log_name | Pos | Event_type | Server_id | End_log_pos | Info |
+------------------+-----+----------------+-----------+-------------+-----------------------------------------------+
| mysql-bin.000006 | 4 | Format_desc | 88 | 123 | Server ver: 5.7.7-rc-debug-log, Binlog ver: 4|
| mysql-bin.000006 | 123 | Previous_gtids | 88 | 194 | |
| mysql-bin.000006 | 194 | Anonymous_Gtid | 88 | 259 | SET @@SESSION.GTID_NEXT= 'ANONYMOUS' |
| mysql-bin.000006 | 259 | Query | 88 | 330 | BEGIN |
| mysql-bin.000006 | 330 | Table_map | 88 | 373 | table_id: 108 (aaa.t) |
| mysql-bin.000006 | 373 | Write_rows | 88 | 413 | table_id: 108 flags: STMT_END_F |
......
这意味着在MySQL 5.7版本中即使不开启GTID，每个事务开始前也是会存在一个Anonymous_Gtid，而这个Anonymous_Gtid事件中就存在着组提交的信息。反之，如果开启了GTID后，就不会存在这个Anonymous_Gtid了，从而组提交信息就记录在非匿名GTID事件中。
PREVIOUS_GTIDS_LOG_EVENT
用于表示上一个binlog最后一个gitd的位置，每个binlog只有一个，当没有开启GTID时此事件为空。
GTID_LOG_EVENT
当开启GTID时，每一个操作语句（DML/DDL）执行前就会添加一个GTID事件，记录当前全局事务ID。
同时在MySQL 5.7版本中，组提交信息也存放在GTID事件中，有两个关键字段last_committed，sequence_number就是用来标识组提交信息的。
在InnoDB中有一个全局计数器（global counter），在每一次存储引擎提交之前，计数器值就会增加。在事务进入prepare阶段之前，全局计数器的当前值会被储存在事务中，这个值称为此事务的commit-parent（也就是last_committed）。
然而，通过上述的SHOW BINLOG EVENTS，我们并没有发现有关组提交的任何信息。但是通过mysqlbinlog工具，就能发现组提交的内部信息——
$ mysqlbinlog mysql-bin.0000006 | grep last_committed
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 259 CRC32 0x4ead9ad6 GTID last_committed=0 sequence_number=1
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 1483 CRC32 0xdf94bc85 GTID last_committed=0 sequence_number=2
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 2708 CRC32 0x0914697b GTID last_committed=0 sequence_number=3
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 3934 CRC32 0xd9cb4a43 GTID last_committed=0 sequence_number=4
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 5159 CRC32 0x06a6f531 GTID last_committed=0 sequence_number=5
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 6386 CRC32 0xd6cae930 GTID last_committed=0 sequence_number=6
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 7610 CRC32 0xa1ea531c GTID last_committed=6 sequence_number=7
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 8834 CRC32 0x96864e6b GTID last_committed=6 sequence_number=8
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 10057 CRC32 0x2de1ae55 GTID last_committed=6 sequence_number=9
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 11280 CRC32 0x5eb13091 GTID last_committed=6 sequence_number=10
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 12504 CRC32 0x16721011 GTID last_committed=6 sequence_number=11
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 13727 CRC32 0xe2210ab6 GTID last_committed=6 sequence_number=12
#150520 14:23:11 server id 88 end_log_pos 14952 CRC32 0xf41181d3 GTID last_committed=12 sequence_number=13
...
上述的last_committed和sequence_number代表的就是所谓的LOGICAL_CLOCK。
可以发现MySQL 5.7二进制日志较之原来的二进制日志内容多了last_committed和sequence_number。
另外，还有一个细节，下一个事务组的last_committed和上一个事务的sequence_number是相等的。这也很容易理解，因为事物是顺序提交的，这么理解起来并不奇怪。本组的 sequence_number最小值肯定大于last_committed。(这一块描述不严谨，在5.7后续版本中，官方优化了slave进行并行apply的规则，但是这里为了便于理解，不做修改，理解这个思路后阅读后面基于锁的并行规则也很容易。)
这两个值的有效作用域都在文件内，只要换一个binlog文件（flush binary logs），这两个值就都会从0开始计数。
还有一个重要的技术问题：MySQL是如何做到将这些事务分组的？
要搞清楚这个问题，首先需要了解一下MySQL事务提交方式。
事务的提交主要分为两个主要步骤：
准备阶段（Storage Engine（InnoDB）Transaction Prepare Phase）
此时SQL已经成功执行，并生成xid信息及redo和undo的内存日志。然后调用prepare方法完成第一阶段，papare方法实际上什么也没做，将事务状态设为TRX_PREPARED，并将redo log刷磁盘。
提交阶段(Storage Engine（InnoDB）Commit Phase)
记录Binlog日志。
如果事务涉及的所有存储引擎的prepare都执行成功，则调用TC_LOG_BINLOG::log_xid方法将SQL语句写到binlog。
（write()将binary log内存日志数据写入文件系统缓存，fsync()将binary log文件系统缓存日志数据永久写入磁盘）。
此时，事务已经铁定要提交了。否则，调用ha_rollback_trans方法回滚事务，而SQL语句实际上也不会写到binlog。
告诉引擎做commit。
最后，调用引擎的commit完成事务的提交。会清除undo信息，刷redo日志，将事务设为TRX_NOT_STARTED状态。
（不好理解这段就看上面的图解好了。）
关于MySQL是如何提交的，内部使用ordered_commit函数来处理的。先看它的逻辑图，如下：
从图中可以看到，只要事务提交（调用ordered_commit），就都会先加入队列中。
提交有三个步骤，包括FLUSH、SYNC及COMMIT，相应地也有三个队列。
首先要加入的是FLUSH队列：
要保证顺序必须是提交加入到队列的顺序。
如果有新的事务提交，此时队列为空，则可以加入到FLUSH队列中。不过，因为此时FLUSH临界区正在被占用，所以新事务组必须要等待。
给每个事务分配sequence_number，如果是第一个事务，则将这个组的last_committed设置为sequence_number-1.
将带着last_committed与sequence_number的GTID事件FLUSH到Binlog文件中。
将当前事务所产生的Binlog内容FLUSH到Binlog文件中。
这样，一个事务的FLUSH就完成了。接下来，依次做完组内所有事务的FLUSH。然后做SYNC。
做完FLUSH之后，FLUSH临界区会空闲出来，此时在等待这个临界区的组就可以做FLUSH操作了。
SYNC队列
如果SYNC的临界区是空的，则直接做SYNC操作，而如果已经有事务组在做，则必须要等待。
COMMIT队列
到COMMIT时，实际做的是存储引擎提交，参数binlog_order_commits会影响提交行为。
现在应该搞明白关于order commit的原理了，而这也是LOGICAL_CLOCK并行复制的基础。
因为order commit使得所有的事务分了组，并且有了序列号，从库拿到这些信息之后，就可以根据序号放心大胆地做分发了。
从时间上说，从队长开始入队，到取队列中的所有事务出来，这之间的时间是非常非常小的，所以在这段时间内其实不会有多少个事务。
只有在压力很大，提交的事务非常多的时候，才会提高并发度（组内事务数变大）。
不过这个问题也可以解释得通，主库压力小的时候，从库何必要那么大的并发度呢？只有主库压力大的时候，从库才会延迟。
这种情况下也可以通过调整主服务器上的参数binlog_group_commit_sync_delay、binlog_group_commit_sync_no_delay_count。
两个参数都是为了增加主服务器组提交的事务比例，从而增大从机MTS的并行度。
事务group commit,logical clock(order commit)示意图：
假设当前环境配置参数：
binlog_group_commit_sync_delay = 1000
binlog_group_commit_sync_no_delay_count = 5
图中：
T0->T1->..->T6，每一个区间表示一个binlog_group_commit_sync_delay = 1000 时间范围，红虚线将该时间范围5等分。
其中，T0为session1 - session10 十个会话同时开启事务的时间节点。
tn-m，为session-n在当前位置进行了第m次提交动作。
当时间进行到T1时，达到binlog_group_commit_sync_delay = 1000 的delay时间限制，本次group commit内容为：(不考虑队长顺序)
t1-1,last_committed=0, sequence_number=1
t2-1,last_committed=0, sequence_number=2
t3-1,last_committed=0, sequence_number=3
t5-1,last_committed=0, sequence_number=4
当时间进行到T2时，再一次达到binlog_group_commit_sync_delay = 1000 的delay时间限制，本次group commit内容为：(不考虑队长顺序)
t2-2,last_committed=4, sequence_number=5
t4-1,last_committed=4, sequence_number=6
t7-1,last_committed=4, sequence_number=7
t8-1,last_committed=4, sequence_number=8
当时间进行到T3时，再一次达到binlog_group_commit_sync_delay = 1000 的delay时间限制，本次group commit内容为：(不考虑队长顺序)
t3-2,last_committed=8, sequence_number=9
t8-2,last_committed=8, sequence_number=10
t9-1,last_committed=8, sequence_number=11
当时间进行到T3a时，尽管未达到binlog_group_commit_sync_delay = 1000 的delay时间限制，但是已经发生5次提交，达到binlog_group_commit_sync_no_delay_count = 5计数上限，将立即进行组提交，本次group commit内容为：(不考虑队长顺序)
t1-2,last_committed=11, sequence_number=12
t2-3,last_committed=11, sequence_number=13
t6-1,last_committed=11, sequence_number=14
t7-2,last_committed=11, sequence_number=15
t8-3,last_committed=11, sequence_number=16
当时间进行到T4a时，尽管未达到binlog_group_commit_sync_delay = 1000 的delay时间限制，但是已经发生5次提交，达到binlog_group_commit_sync_no_delay_count = 5计数上限，将立即进行组提交，本次group commit内容为：(不考虑队长顺序)
t1-3,last_committed=16, sequence_number=17
t2-4,last_committed=16, sequence_number=18
t4-2,last_committed=16, sequence_number=19
t5-2,last_committed=16, sequence_number=20
t8-4,last_committed=16, sequence_number=21
一个彩蛋。当t10-1事务提交后，将会立即执行组提交，为什么？
t3-3,last_committed=21, sequence_number=22
t6-2,last_committed=21, sequence_number=23
t7-3,last_committed=21, sequence_number=24
t9-2,last_committed=21, sequence_number=25
t10-1,last_committed=21, sequence_number=26
知道了order commit原理之后，现在很容易可以想到在从库端是如何分发的：
从库以事务为单位做APPLY的，每个事务有一个GTID事件，因此都有一个last_committed及sequence_number值。
因为last_committed值的记录方式是：master将上一组最后一个sequence_number记录为下一组的last_committed，因此本组的sequence_number最小值肯定大于last_committed，下一组的last_committed肯定大于前一组sequence_number的最小值（因为等于sequence_number最大值）
事务示意参考：
t3-3,last_committed=21, sequence_number=22
t6-2,last_committed=21, sequence_number=23
t7-3,last_committed=21, sequence_number=24
t9-2,last_committed=21, sequence_number=25
t10-1,last_committed=21, sequence_number=26
new,last_committed=26, sequence_number=27
假设此时sql thread 刚刚将事务t3-3分发给worker线程:
sql thread拿出事务(t6-2)的last_committed和sequence_number(21,23)，
sql thread拿出事务(t7-3)的last_committed和sequence_number(21,24)，
……
sql thread拿出事务(new)的last_committed和sequence_number(26,27)，
当事务(t10-1)执行后，已经执行的sequence_number(26) = 拿出事务的last_committed(26)，前一组已经执行完成，sql thread 开始将last_committed=26的组事务分发给worker线程进行并行apply。
此commit-parent就是我们在binlog中看到的last_committed。如果commit-parent相同，即last_committed相同，则被视为同一组，可以并行回放。
一句话：Commit-Parent-Based Scheme会降低复制的并行程度。
解释一下图：
水平虚线表示事务按时间顺序往后走。
P表示事务在进入prepare阶段之前读到的commit-parent值的那个时间点(last_committed)。可以简单的视为加锁时间点。
C表示事务增加了全局计数器（global counter）的值的那个时间点(sequence)。可以简单的视为释放锁的时间点
P对应的commit-parent（last_commited）是取自所有已经执行完的事务的最大的C对应的sequence_number。
由图可见：
可以注意到，在同一时段，Trx4和Trx5、Trx6和Trx7分别持有他们各自的锁，事务互不冲突。如果在slave上并发执行，也是不会有问题的。
根据以上例子，可以得知：
实际上，Trx4是可以和Trx5、Trx6并行执行，Trx6可以和Trx7并行执行。如果能实现这个，那么并行复制的效果会更好。
所以官方对并行复制的机制做了改进，提出了一种新的并行复制的方式：Lock-Based Scheme。# 5.7开始基于lock interval的并行规则（WL#7165）
说明：上面的步骤是以事务为单位介绍的，其实实际处理中还是一个事件一个事件地分发。如果一个事务已经选定了worker，而新的event还在那个事务中，则直接交给那个worker处理即可。
从上面的分发原理来看，同时执行的都是具有相同last_committed值的事务，不同的只是后面的需要等前面做完了才能执行，这样的执行方式有点如下图所示：
可以看出，事务都是随机分配到了worker线程中，但是执行的话，必须是一行一行地执行。一行事务个数越多，并行度越高，也说明主库瞬时压力越大。
实现：如果两个事务在同一时间持有各自的锁，就可以并发执行。
对前一个原理需要补充为：
因为last_committed值的记录方式是：master将上一组最后一个sequence_number记录为下一组的last_committed，master将MySQL全局变量global.max_committed_transaction(所有已经结束lock interval的事务的最大的sequence_number)记录为下一组的last_committed，因此本组的sequence_number最小值肯定大于last_committed，下一组的last_committed肯定大于前一组sequence_number的最小值（因为等于sequence_number最大值）
# 根据基于锁特性，实际上是与本组第一个Prepare存在时间间隙的上一组C的那个事务的sequence，也就是说，如果前一组的后几个事务与当前组的前几个事务存在lock interval重叠，那么前一组的这几个事务再向前一个事务的sequence才是当前组的last_committed
首先，定义了一个称为lock interval的概念，含义：一个事务持有锁的时间间隔。
假定：最后一把锁获取是在binlog_prepare阶段。
假设有两个事务：Trx1、Trx2。Trx1先于Trx2。那么，
当且仅当Trx1、Trx2的lock interval有重叠，则可以并行执行。
Tx0 ,Tx1在同一个时间区间(lock interval),都持有各自的锁。
也就是说，同一时间这两个事务持有各自的锁没有冲突，因此这两个事务可以并行apply。lock interval重叠可以并行。
换言之，如果Trx1的lock interval结束点与Trx2的lock interval开始点存在间隙，则不能并行执行。
Tx0 ,Tx1的两个事务prepare到committed发生时间不重叠(lock interval不重叠)，无法确定同一时间这两个事务持有各自的锁是否存在冲突
因此这两个事务不可以并行apply。
MySQL会获取全局变量global.max_committed_transaction，含义：所有已经结束lock interval的事务的最大的sequence_number。
L表示lock interval的开始点
global.max_committed_timestamp分配给一个变量，并取名叫transaction.last_committed。C表示lock interval的结束
transaction.sequence_number。transaction.sequence_number和transaction.last_committed这两个时间戳都会存放在binlog中。
如果所有正在执行的事务的最小的sequence_number大于一个事务的transaction.last_committed，那么这个事务就可以并发执行。（这句话太绕，不用强求，看下面土味理解好了）
在这先抛开writeset，不要混淆了，理解了这个会有助于理解writeset原理。
基于commit parent的方式， 事务的last_committed肯定等于前一组最后一个事务的sequence number。
但是在基于lock interval方式时，不是这样了，事务的last_committed不一定等于前一组最后一个事务的sequence number了，而是等于所有已经结束lock interval的事务的最大的sequence_number。
举例说明：
Lock-Based Scheme例子
…
t1,last_committed=0, sequence_number=3
t2,last_committed=3, sequence_number=4
t3,last_committed=3, sequence_number=5
t4,last_committed=3, sequence_number=6
t5,last_committed=3, sequence_number=7
t6,last_committed=6, sequence_number=8
t7,last_committed=6, sequence_number=9
t8,last_committed=9, sequence_number=10
t3,last_committed=3, sequence_number=5
t4,last_committed=3, sequence_number=6
t5,last_committed=3, sequence_number=7
last_committed=6 sequence_number=8 last_committed=6 sequence_number=9
因为last_committed=6小于正在执行执行事务的sequence_number=7，可以并行。
也就是说，当t5,last_committed=3, sequence_number=7正在执行的时候，sequence_number=8和sequence_number=9这两个也可以并发执行。
这三个事务的结束没有前后顺序的限制。
因为这三个事务的lock interval有重叠，因此可以并发执行，所以事务之间并不会相互影响。
等到前面的事务均完成之后，下面这个事务才可以进行：
t8,last_committed=9, sequence_number=10
看完更晕了？没关系，不用纠结，看下面：
首先说明，图中事务Tx1作为参考事务，忽略它，它的意义就是为Tx2事务提供一个last_committed。
Tx2--Tx5为第一组，Tx6~Tx7为第二组，用底色做了区分。
可以看到：
实际上第二组的last_committed值是取自于这个规则：
几个关键的时间点：
在A点发生prepare时，B点和A点之间存在间隙（就是说，事务tx4和事务tx6不存在锁重叠），Tx4,Tx6无法并行，因此A点进行prepare的事务Tx6成为了新组的事务。
A点取当时所有已经结束lock interval的事务的最大的sequence_number作为自己的last_committed。Tx6的last_committed=6。
总结一句话就是：last_committed值取自于前一组中，与本组事务不存在lock interval重叠的最后一个事务的sequence number
结论：
下图显示了开启MTS后，Slave服务器的QPS。测试的工具是sysbench的单表全update测试，测试结果显示在16个线程下的性能最好，从机的QPS可以达到25000以上，进一步增加并行执行的线程至32并没有带来更高的提升。而原单线程回放的QPS仅在4000左右，可见MySQL 5.7 MTS带来的性能提升，而由于测试的是单表，所以MySQL 5.6的MTS机制则完全无能为力了。
master_info_repository
开启MTS功能后，务必将参数master_info_repostitory设置为TABLE，这样性能可以有50%~80%的提升。这是因为并行复制开启后对于master.info这个文件的更新将会大幅提升，资源的竞争也会变大。
slave_parallel_workers
若将slave_parallel_workers设置为0，则MySQL 5.7退化为原单线程复制，但将slave_parallel_workers设置为1，则SQL线程功能转化为coordinator线程，但是只有1个worker线程进行回放，也是单线程复制。然而，这两种性能却又有一些的区别，因为多了一次coordinator线程的转发，因此slave_parallel_workers=1的性能反而比0还要差，测试下还有20%左右的性能下降，如下图所示：
这里其中引入了另一个问题，如果主机上的负载不大，那么组提交的效率就不高，很有可能发生每组提交的事务数量仅有1个，那么在从机的回放时，虽然开启了并行复制，但会出现性能反而比原先的单线程还要差的现象，即延迟反而增大了。聪明的小伙伴们，有想过对这个进行优化吗？
slave_preserve_commit_order
MySQL 5.7后的MTS可以实现更小粒度的并行复制，但需要将slave_parallel_type设置为LOGICAL_CLOCK，但仅仅设置为LOGICAL_CLOCK也会存在问题，因为此时在slave上应用事务的顺序是无序的，和relay log中记录的事务顺序不一样，这样数据一致性是无法保证的，为了保证事务是按照relay log中记录的顺序来回放，就需要开启参数slave_preserve_commit_order。
开启该参数后，执行线程将一直等待, 直到提交之前所有的事务。当sql thread正在等待其他worker提交其事务时, 其状态为等待前面的事务提交。
所以虽然MySQL 5.7添加MTS后，虽然slave可以并行应用relay log，但commit部分仍然是顺序提交，其中可能会有等待的情况。
当开启slave_preserve_commit_order参数后，slave_parallel_type只能是LOGICAL_CLOCK，如果你有使用级联复制，那LOGICAL_CLOCK可能会使离master越远的slave并行性越差。
但是经过测试，这个参数在MySQL 5.7.18中设置之后，也无法保证slave上事务提交的顺序与relay log一致。
在MySQL 5.7.19设置后，slave上事务的提交顺序与relay log中一致（所以生产要想使用MTS特性，版本大于等于MySQL 5.7.19才是安全的）。
说了这么多，要开启enhanced multi-threaded slave其实很简单，只需根据如下设置：
# slave;
slave-parallel-type=LOGICAL_CLOCK
slave-parallel-workers=16
slave_pending_jobs_size_max = 2147483648
slave_preserve_commit_order=1
master_info_repository=TABLE
relay_log_info_repository=TABLE
relay_log_recovery=ON
在使用了MTS后，复制的监控依旧可以通过SHOW SLAVE STATUS\G，但是MySQL 5.7在performance_schema架构下多了以下这些元数据表，用户可以更细力度的进行监控：
mysql> show tables like 'replication%';
+---------------------------------------------+
| Tables_in_performance_schema (replication%) |
+---------------------------------------------+
| replication_applier_configuration |
| replication_applier_status |
| replication_applier_status_by_coordinator |
| replication_applier_status_by_worker |
| replication_connection_configuration |
| replication_connection_status |
| replication_group_member_stats |
| replication_group_members |
+---------------------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
通过replication_applier_status_by_worker可以看到worker进程的工作情况：
mysql> select * from replication_applier_status_by_worker;
+--------------+-----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+-------------------+--------------------+----------------------+
| CHANNEL_NAME | WORKER_ID | THREAD_ID | SERVICE_STATE | LAST_SEEN_TRANSACTION | LAST_ERROR_NUMBER | LAST_ERROR_MESSAGE | LAST_ERROR_TIMESTAMP |
+--------------+-----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+-------------------+--------------------+----------------------+
| | 1 | 32 | ON | 0d8513d8-00a4-11e6-a510-f4ce46861268:96604 | 0 | | 0000-00-00 00:00:00 |
| | 2 | 33 | ON | 0d8513d8-00a4-11e6-a510-f4ce46861268:97760 | 0 | | 0000-00-00 00:00:00 |
+--------------+-----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+-------------------+--------------------+----------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
那么怎样知道从机MTS的并行程度又是一个难度不小。简单的一种方法（姜总给出的），可以使用performance_schema库来观察，比如下面这条SQL可以统计每个Worker Thread执行的事务数量，在此基础上再做一个聚合分析就可得出每个MTS的并行度:
SELECT thread_id,count_star FROM performance_schema.events_transactions_summary_by_thread_by_event_name
WHERE thread_id IN (SELECT thread_id FROM performance_schema.replication_applier_status_by_worker);
如果线程并行度太高，不够平均，其实并行效果并不会好，可以试着优化。这种场景下，可以通过调整主服务器上的参数binlog_group_commit_sync_delay、binlog_group_commit_sync_no_delay_count。前者表示延迟多少时间提交事务，后者表示组提交事务凑齐多少个事务再一起提交。总体来说，都是为了增加主服务器组提交的事务比例，从而增大从机MTS的并行度。
虽然MySQL 5.7推出的Enhanced Multi-Threaded Slave在一定程度上解决了困扰MySQL长达数十年的复制延迟问题。然而，目前MTS机制基于组提交实现，简单来说在主上是怎样并行执行的，从服务器上就怎么回放。这里存在一个可能，即若主服务器的并行度不够，则从机的并行机制效果就会大打折扣。MySQL 8.0最新的基于writeset的MTS才是最终的解决之道。即两个事务，只要更新的记录没有重叠（overlap），则在从机上就可并行执行，无需在一个组，即使主服务器单线程执行，从服务器依然可以并行回放。相信这是最完美的解决之道，MTS的最终形态。
最后，如果MySQL 5.7要使用MTS功能，必须使用最新版本，最少升级到5.7.19版本，修复了很多Bug。
参考信息
http://www.ywnds.com/?p=3894
运维内参书籍
姜总的公众号文章
http://mysql.taobao.org/monthly/2017/12/03/
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文章目录一、概述简介原理模块二、配置Mysql使用版本环境要求1.操作系统2.mysql要求三、配置canal-server离线下载在线下载上传解压修改配置单机配置集群配置分库分表配置1.修改全局配置2.实例配置垂直分库水平分库3.修改group-instance.xml4.启动监听四、配置canal-adapter1修改启动配置2配置映射文件3启动ES数据同步查询所有订阅同步数据同步开关启动4.验证五、配置canal-admin一、概述简介canal是Alibaba旗下的一款开源项目，Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。Git地址：https://github.co
我明白了:x,(y,z)=1,*[2,3]x#=>1y#=>2z#=>nil我想知道为什么z的值为nil。 最佳答案 x,(y,z)=1,*[2,3]右侧的splat*是内联扩展的，所以它等同于:x,(y,z)=1,2,3左边带括号的列表被视为嵌套赋值，所以它等价于:x=1y,z=23被丢弃，而z被分配给nil。 关于ruby-带括号和splat运算符的并行赋值，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow
假设您在Ruby中执行此操作:ar=[1,2]x,y=ar然后，x==1和y==2。是否有一种方法可以在我自己的类中定义，从而产生相同的效果？例如rb=AllYourCode.newx,y=rb到目前为止，对于这样的赋值，我所能做的就是使x==rb和y=nil。Python有这样一个特性:>>>classFoo:...def__iter__(self):...returniter([1,2])...>>>x,y=Foo()>>>x1>>>y2 最佳答案 是的。定义#to_ary。这将使您的对象被视为要分配的数组。irb>o=Obje
我看到其他人也遇到过类似的问题，但没有一个解决方案对我有用。0.3.14gem与其他gem文件一起存在。我已经完全按照此处指示完成了所有操作:https://github.com/brianmario/mysql2.我仍然得到以下信息。我不知道为什么安装程序指示它找不到include目录，因为我已经检查过它存在。thread.h文件存在，但不在ruby目录中。相反，它在这里:C:\RailsInstaller\DevKit\lib\perl5\5.8\msys\CORE\我正在运行Windows7并尝试在Aptana3中构建我的Rails项目。我的Ruby是1.9.3。$gemin
我想编写一个ruby脚本来递归复制目录结构，但排除某些文件类型。因此，给定以下目录结构:folder1folder2file1.txtfile2.txtfile3.csfile4.htmlfolder2folder3file4.dll我想复制这个结构，但不包含.txt和.cs文件。因此，生成的目录结构应如下所示:folder1folder2file4.htmlfolder2folder3file4.dll 最佳答案 您可以使用查找模块。这是一个代码片段:require"find"ignored_extensions=[".cs"
我已经开始使用mysql2gem。我试图弄清楚一些基本的事情——其中之一是如何明确地执行事务(对于批处理操作，比如多个INSERT/UPDATE查询)。在旧的ruby-mysql中，这是我的方法:client=Mysql.real_connect(...)inserts=["INSERTINTO...","UPDATE..WHEREid=..",#etc]client.autocommit(false)inserts.eachdo|ins|beginclient.query(ins)rescue#handleerrorsorabortentirelyendendclient.commi
之前有人问过这个问题，我发现了以下clip关于如何一次设置一个类对象的所有属性，但由于批量分配保护，这在Rails中是不可能的。(例如，您不能Object.attributes={})有没有一种很好的方法可以将一个类的属性合并到另一个类中？object1.attributes=object2.attributes.inject({}){|h,(k,v)|h[k]=vifObjectModel.column_names.include?(k);h}谢谢。 最佳答案 利用assign_attributes使用:without_prote
(跟进我之前的问题，Ruby:howcanIcopyavariablewithoutpointingtothesameobject?)我正在编写一个简单的Ruby程序来在.svg文件中进行一些替换。第一步是从文件中提取信息并将其放入数组中。为了避免每次调用此函数时都从磁盘读取文件，我尝试使用memoize设计模式-在第一次调用后的每次调用中都使用缓存结果。为此，我使用了一个在函数之前定义的全局变量。但是，即使我在返回局部变量之前将该变量.dup为局部变量，调用该变量的函数仍在修改全局变量。这是我的实际代码:#memoizetokeepfromhavingtoreadoriginalfi
我想测试一个并行赋值的返回值，我写了puts(x,y=1,2)，但是不行，打印错误信息:SyntaxError:(irb):74:syntaxerror,unexpected',',expecting')'puts(x,y=1,2)^(irb):74:syntaxerror,unexpected')',expectingend-of-input有什么问题吗？ 最佳答案 你有两个问题。puts和(之间的空格防止括号列表被解释为参数列表。一旦你在方法名后放置一个空格，任何argumentlisthastobeoutsidethepare
我正在尝试绕过rails配置这个极其复杂的迷宫。到目前为止，我设法在ubuntu上设置了rvm(出于某种原因，ruby在ubuntu存储库中已经过时了)。我设法建立了一个Rails项目。我希望我的测试项目使用mysql而不是mysqlite。当我尝试“rakedb:migrate”时，出现错误:“!!!缺少mysql2gem。将其添加到您的Gemfile:gem'mysql2'”当我尝试“geminstallmysql”时，出现错误，告诉我需要为安装命令提供参数。但是，参数列表很大，我不知道该选择哪些。如何通过在ubuntu上运行的rvm和mysql获取rails3？谢谢。