面试题答案
一键面试解决MariaDB复制数据一致性问题的策略及原理
- 半同步复制
- 原理：在主库执行完事务并写入二进制日志后，不会立即返回给客户端事务执行成功的响应，而是等待至少一个从库接收并写入中继日志后，才返回给客户端事务执行成功。这样可以确保至少有一个从库与主库的数据状态保持一致，减少数据丢失的风险，提升数据一致性。
- 示例：假设主库有一个高并发写入事务，如多个用户同时下单操作。在半同步复制模式下，主库会等待至少一个从库接收并写入中继日志这些下单事务记录后，才向客户端确认下单成功。如果从库因为网络延迟等原因接收写入中继日志较慢，主库的响应速度也会相应变慢，但能保证数据一致性。
- 组复制
- 原理：基于Paxos算法或类似的一致性协议，组内的多个节点（包括主节点和从节点）通过相互通信和协商，达成数据变更的一致决策。只有当组内大多数节点认可某个事务时，该事务才会被提交。这样可以确保所有节点的数据最终达到一致状态。
- 示例：在高并发写入场景下，比如一个电商平台多个商家同时更新商品库存。组内节点会对每个库存更新事务进行协商，只有当大多数节点（如超过一半节点）认可该库存更新事务时，事务才会在所有节点上提交，从而保证各节点数据的一致性。
- 多源复制
- 原理：从库可以同时连接多个主库，并接收来自不同主库的二进制日志，然后将这些日志应用到自身。这种方式主要用于整合多个数据源的数据，通过合理配置，可以减少数据冲突，确保数据一致性。例如在多个业务子系统的数据同步场景下，每个子系统的数据库作为一个主库，一个汇总数据库作为从库，从库通过多源复制接收各个主库的数据。
- 示例：一个大型企业有多个独立的业务部门数据库，如销售部门数据库、财务部门数据库等。有一个用于报表分析的汇总数据库作为从库，通过多源复制分别从销售和财务等部门的主库接收数据。在高并发写入场景下，只要各主库之间的数据写入逻辑相对独立，多源复制能保证汇总数据库的数据一致性。例如销售部门高并发记录订单，财务部门高并发记录收款，汇总数据库可以通过多源复制正常接收并整合数据。
- 增强的复制过滤
- 原理：通过在主库或从库设置精确的复制过滤规则，确保只有符合特定条件的数据变更会被复制到从库。这样可以避免一些可能导致数据不一致的操作在从库执行，例如特定业务逻辑相关的、主从库环境有差异的操作。
- 示例：在高并发写入场景下，假设主库有一些针对本地测试数据的写入操作（如写入测试用户数据），这些操作在从库不需要执行。可以通过配置复制过滤规则，让主库不将这些测试数据写入操作的日志发送给从库，从而避免从库因为执行这些不必要操作而导致数据不一致。
- 定期数据校验与修复
- 原理：定期使用工具（如pt-table-checksum）对主库和从库的数据进行校验，对比数据的哈希值或其他校验和。如果发现数据不一致，根据校验结果进行修复，比如从主库重新同步不一致的数据块到从库。
- 示例：在每天业务低峰期，运行pt-table-checksum工具对主从库的商品表数据进行校验。如果发现某个从库的商品库存数据与主库不一致，工具会生成相应报告，运维人员可以根据报告从主库重新同步正确的库存数据到从库，确保数据一致性。