答案：mysql清理binlog需手动执行PURGE BINARY LOGS或配置expire_logs_days自动清理，确保磁盘空间释放及主从复制与备份恢复的完整性。
MySQL清理binlog日志文件，核心在于两点：一是手动通过
PURGE BINARY LOGS
命令精准删除特定日志，二是配置
expire_logs_days
参数让MySQL服务器自动管理过期日志。这两种方法各有侧重，但目标都是为了释放磁盘空间，同时确保数据恢复和复制链的完整性。
解决方案
手动清理：
PURGE BINARY LOGS
命令
当你急需释放磁盘空间，或者确认某些binlog文件已经不再需要（比如备份已完成，所有从库都已同步到最新位置），可以使用这个命令。
-
查看当前binlog文件列表：
SHOW BINARY LOGS;
这会列出所有当前的binlog文件及其大小。
-
根据文件名删除：
PURGE BINARY LOGS TO 'mysql-bin.000010';
这条命令会删除所有在
mysql-bin.000010
之前（不包括
mysql-bin.000010
）的binlog文件。
-
根据时间点删除：
PURGE BINARY LOGS BEFORE '2023-10-26 10:00:00';
这条命令会删除所有在指定时间点之前生成的所有binlog文件。
重要提示： 在手动删除前，务必确认你的从库已经同步到你将要保留的最新日志，并且你的备份策略不需要这些即将被删除的旧日志。我个人觉得，手动清理是把“双刃剑”，操作不当很容易导致从库同步中断，或者丢失数据恢复的可能。
自动清理：配置
expire_logs_days
参数
这是更推荐的方式，尤其是在生产环境中，可以实现“设置一次，高枕无忧”的效果。
-
编辑MySQL配置文件： 找到你的
my.cnf
（linux）或
my.ini
（windows）文件。通常在
/etc/my.cnf
或
/etc/mysql/my.cnf
。
-
添加或修改
expire_logs_days
参数： 在
[mysqld]
段落中添加或修改以下行：
[mysqld] expire_logs_days = 7
这里的
7
表示MySQL将自动删除7天前的binlog文件。你可以根据自己的实际需求（如备份周期、从库同步延迟等）来设定这个值。
-
重启MySQL服务： 配置文件的修改需要重启MySQL服务才能生效。
sudo systemctl restart mysql # 或 sudo service mysql restart
重启后，MySQL会在每次binlog切换（达到最大文件大小或执行
FLUSH LOGS
）时，检查并删除超过
expire_logs_days
设定天数的旧binlog文件。
为什么我们需要清理binlog日志？它真的那么重要吗？
当然重要，而且至关重要。Binlog（二进制日志）是MySQL的核心组件之一，它记录了所有对数据库的更改操作，比如数据插入、更新、删除，以及表结构变更等。你可以把它理解为数据库的“操作日志”或者“变更记录”。
它的重要性体现在几个方面：
- 数据恢复（Point-in-Time Recovery）： 如果你的数据库意外崩溃，或者发生了误操作，你可以利用全量备份加上binlog，将数据库恢复到任意一个时间点。没有binlog，你的数据恢复能力会大打折扣，甚至只能恢复到最近一次全量备份的时间点。
- 主从复制（Master-Slave Replication）： 这是binlog最广泛的应用场景。主库将自己的binlog发送给从库，从库通过回放这些日志来保持与主库的数据同步。没有binlog，主从复制就无法实现。
- 审计和故障排查： 通过解析binlog，你可以知道数据库在某个时间点到底发生了什么操作，谁做了什么，这对于安全审计和故障排查非常有帮助。
既然它这么重要，那为什么还要清理呢？原因很简单：磁盘空间。Binlog文件会随着数据库操作的增多而不断增长，尤其是在写入频繁的生产环境中，它可能会快速消耗掉大量的磁盘空间。我记得有次一个客户的生产环境，就是因为binlog没清理，直接把磁盘撑爆了，整个服务就挂了。那次真是吓出一身冷汗，所以对这块的重视程度，我个人是拉到很高的。当磁盘空间耗尽时，MySQL服务可能会停止写入，导致整个应用瘫痪。因此，定期清理过期或不再需要的binlog，是数据库运维中不可或缺的一环。
配置
expire_logs_days
expire_logs_days
时有哪些坑需要注意？
虽然
expire_logs_days
参数让binlog管理变得自动化且省心，但它也并非万无一失，有几个“坑”是我们在配置时需要特别留意的：
-
主从复制延迟的风险： 这是最常见的坑。如果你设置的
expire_logs_days
值太小（比如1天），而你的从库因为网络、性能或其他原因，同步延迟超过了1天，那么主库可能在你从库还没来得及同步到某个binlog文件时，就已经把它删除了。结果就是，从库会因为找不到所需的binlog文件而中断复制，报出类似
Could not find or open the master log file
的错误。那时候真是哭笑不得，排查了半天发现是主库的binlog已经被删了。所以，在设置这个值之前，务必监控你的从库复制状态（
SHOW SLAVE STATUS
），确保
expire_logs_days
的值要大于从库的最大复制延迟时间，并预留一定的安全余量。
-
备份策略的冲突： 如果你的备份策略依赖binlog进行增量备份或点对点恢复（PITR），那么
expire_logs_days
的设置必须与你的备份保留周期相匹配。举个例子，如果你的全量备份是每周做一次，并且你需要能够恢复到过去7天内的任意时间点，那么你的
expire_logs_days
至少要设置为7或更大。否则，如果binlog在备份所需的恢复点之前就被删除了，你的PITR就无法实现。
-
参数生效的时机：
expire_logs_days
参数修改后，需要重启MySQL服务才能永久生效。如果你只是通过
SET GLOBAL expire_logs_days = N;
来设置，那它只在当前会话有效，MySQL重启后就会失效。另外，即使参数生效，它也不会立即清理所有旧日志。清理动作通常发生在新的binlog文件生成时（比如当前binlog文件达到
max_binlog_size
限制，或执行
FLUSH LOGS
命令）。如果你有很多历史binlog需要立即清理，在设置
expire_logs_days
之后，可能还需要手动执行一次
PURGE BINARY LOGS
来做一次初始化清理。
-
存储空间预估： 即使设置了自动清理，也需要对binlog的增长速度有个大致的预估。在业务高峰期，binlog的生成速度可能会远超平时，短期内仍然可能快速消耗磁盘空间。所以，保持对磁盘空间和binlog目录大小的监控是必不可少的，不能完全依赖
expire_logs_days
而忽视了监控。
除了自动清理，还有哪些更高级的binlog管理策略？
除了简单地设置
expire_logs_days
或手动清理，对于更复杂或对数据安全性、可用性要求更高的场景，我们确实可以采取一些更高级的binlog管理策略。我个人更倾向于写个脚本来做这个事情，尤其是在复杂的复制拓扑里。
expire_logs_days
虽然方便，但总觉得少了那么一点“掌控感”。
-
基于脚本的智能清理： 你可以编写一个定时任务（例如cron job），定期执行自定义的binlog清理脚本。这个脚本可以：
- 动态检查从库状态： 在执行
PURGE BINARY LOGS
之前，脚本可以连接到所有从库，获取它们当前同步到的
Relay_Master_Log_File
和
Exec_Master_Log_Pos
。然后，找出所有从库中最旧的那个binlog文件，只删除比这个文件更早的binlog。这样就能确保不会误删从库还需要的文件。
- 结合备份策略： 脚本可以与你的备份系统集成，确保只有在某个时间点之前的全量备份已经完成，并且对应的binlog也已归档或不再需要时，才进行删除。
- 归档而非删除： 对于需要长期审计或合规性要求的场景，脚本可以将旧的binlog文件移动到成本更低的归档存储（如S3、NAS或磁带库），而不是直接删除。这样既释放了生产环境的磁盘空间，又保留了历史数据。
- 动态检查从库状态： 在执行
-
分离binlog存储： 在某些极端情况下，如果binlog的写入量非常大，你甚至可以考虑将binlog目录单独挂载到一个高速的存储介质上，或者是一个独立的逻辑卷。这样可以避免binlog的I/O操作影响到数据文件的I/O性能，同时也能更灵活地管理binlog的存储空间。
-
高级监控和预警： 仅仅配置好自动清理是不够的，你需要一套完善的监控系统来跟踪binlog的健康状况：
- Binlog文件数量和大小： 监控binlog目录的总大小和文件数量，设置阈值预警。
- 复制延迟： 持续监控所有从库的复制延迟，一旦超过安全阈值立即报警，以便在binlog被清理前及时处理。
- 磁盘空间使用率： 监控整个数据库服务器的磁盘空间使用率，确保不会因为binlog或其他日志文件（如错误日志、慢查询日志）的增长而耗尽空间。
这些策略的引入，能让你对binlog的管理更加精细化、自动化，并且在遇到突发情况时，有更强的应对能力和数据恢复保障。
