面试题：MySQL自动化运维中如何保障高可用方案下的数据一致性

Question

在MySQL高可用性方案的自动化运维场景中，可能会遇到主从数据不一致的情况，阐述你会采取哪些策略和技术方法来确保数据一致性，同时分析这些方法的优缺点。

Answer 1

策略和技术方法

1. 基于日志对比
   • 方法：通过对比主库和从库的二进制日志（binlog），找出差异并进行修复。常用工具如MHA（Master High Availability）中的自动故障转移脚本，可在故障切换后通过对比主从日志进行数据修复。
   • 优点：能精准定位数据差异，修复准确性高，适用于大多数数据不一致场景。
   • 缺点：需要熟悉MySQL日志格式和原理，操作复杂，对比日志可能消耗较多资源，尤其在大数据量情况下。
2. 使用pt - table - checksum工具
   • 方法：pt - table - checksum是Percona Toolkit中的工具，它在主库上生成数据的校验和，然后在从库上进行对比，发现不一致时给出提示和修复建议。
   • 优点：操作相对简单，自动化程度较高，能快速定位差异，支持多种校验算法。
   • 缺点：校验过程会对数据库性能产生一定影响，尤其是大数据表，可能需要在业务低峰期执行。
3. 双活或多活架构中的同步机制
   • 方法：在双活或多活架构中，采用同步复制协议，如Galera Cluster的同步多主架构，确保每个节点的数据实时同步。
   • 优点：数据一致性程度高，故障切换时数据丢失风险低，系统整体可用性强。
   • 缺点：架构复杂度高，部署和维护成本大，对网络要求高，网络延迟可能影响性能。
4. 数据重新同步
   • 方法：停止从库复制，清空从库数据，重新从主库进行全量数据复制，之后再开启复制。
   • 优点：简单直接，能彻底解决数据不一致问题，适用于数据不一致情况较为严重且从库数据可舍弃的场景。
   • 缺点：全量复制过程可能消耗大量时间和资源，影响业务正常运行，尤其对于大数据量的数据库。