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推荐整理分享Transactional replication(事务复制)详解之如何跳过一个事务,希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。
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在transactional replication, 经常会遇到数据同步延迟的情况。有时候这些延迟是由于在publication中执行了一个更新,例如update ta set col= Where ,这个更新包含巨大的数据量。在subscription端,这个更新会分解成多条命令(默认情况下每个数据行一个命令),应用到subscription上。 不得已的情况下,我们需要跳过这个大的事务,让replication继续运行下去。
现在介绍一下transactional replication的一些原理和具体的方法
当publication database的article发生更新时, 会产生相应的日志,Log reader会读取这些日志信息,将他们写入到Distribution 数据库的msrepl_transactions和msrepl_commands中。
Msrepl_transactions中的每一条记录都有一个唯一标识xact_seqno,xact_seqno对应日志中的LSN。 所以可以通过xact_seqno推断出他们在publication database中的生成顺序,编号大的生成时间就晚,编号小的生成时间就早。
Distributionagent包含两个子进程,reader和writer。 Reader负责从Distribution 数据库中读取数据,Writer负责将reader读取的数据写入到订阅数据库.
reader是通过sp_MSget_repl_commands来读取Distribution数据库中(读取Msrepl_transactions表和Msrepl_Commands表)的数据
下面是sp_MSget_repl_commands的参数定义
这个存储过程有6个参数,在Transactional replication 中,只会使用前4个(并且第三个参数和第四个参数的值是固定不变的.分别为0和)。下面是一个例子:
execsp_MSget_repl_commands ,0xFAEA,0,
@agent_id表示Distributionagentid,每个订阅都会有一个单独的Distributionagent来处理数据。 带入@agent_id后,就可以找到订阅对应的publication 和所有的article。
@last_xact_seqno 表示上一次传递到订阅的LSN。
大致逻辑是:Reader读取subscription database的MSreplication_subscriptions表的transaction_timestamp列,获得更新的上一次LSN编号,然后读取分发数据库中LSN大于这个编号的数据。 Writer将读取到的数据写入订阅,并更新MSreplication_subscriptions表的transaction_timestamp列。然后Reader会继续用新的LSN来读取后续的数据,再传递给Writer,如此往复。
如果我们手工更新transaction_timestamp列,将这个值设置为当前正在执行的大事务的LSN,那么distribution agent就会不读取这个大事务,而是将其跳过了。
下面以一个实例演示一下
环境如下
Publisher: SQLW2K8R
Distributor: SQLW2K8R
Subscriber: SQLW2K8R
图中高亮的publication中包含3个aritcles,ta,tb,tc
其中ta包含,,万数据,然后我们进行了一下操作
在:进行了更新语句,
update ta set c=-
后续陆续对表ta,tb,tc执行一些插入操作
insert tb values(0,0)
insert tc values(0,0)
之后我们启动replication monitor ,发现有很大的延迟,distribution agent一直在传递a)操作产生的数据
在subscription database中执行下面的语句,得到当前最新记录的事务编号
在我的环境中,事务编号为0xE9A
返回到distribution database,执行下面的语句,得到紧跟在大事务后面的事务编号. 请将参数替换成您实际环境中的数据。(请注意,如果执行下列语句遇到性能问题,请将参数直接替换成值)
在我的环境中,事务编号为0xC
在subscription database中执行下面的语句,跳过大的事务。请将参数替换成您实际环境中的数据
执行完成后开启distribution agent job即可。
接下来您就会发现,事务已经成功跳过,ta在订阅端不会被更新,后续的更新会逐步传递到订阅,延迟消失。
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