面试题：处理Redis与MySQL数据同步一致性校验中的复杂场景及故障恢复策略

Question

在一个分布式系统中，涉及多个Redis节点和MySQL实例进行数据同步。当出现网络分区、Redis或MySQL节点故障等复杂场景时，如何保证数据同步一致性校验的正确性和完整性，同时描述故障恢复后如何确保数据能够准确重新同步。

Answer 1

保证数据同步一致性校验的正确性和完整性

1. 数据版本控制：
   • 在MySQL和Redis中为每个数据项添加版本号字段。每次数据更新时，版本号递增。在同步过程中，通过对比版本号来确定数据的新旧，只同步版本号更高的数据。
   • 例如，假设MySQL中有一张表user，添加一个version字段。当更新user表中某条记录时，version字段加1。Redis中存储用户数据时，同样携带version信息。同步时，比较两边的version，若Redis中的version高于MySQL，则将Redis数据同步到MySQL，反之亦然。
2. 日志记录：
   • 在MySQL和Redis节点上分别启用日志记录功能。MySQL可以利用二进制日志（binlog）记录所有数据变更操作，Redis可以使用AOF（Append - Only File）日志。
   • 当进行数据同步时，根据日志记录来校验数据是否完整同步。例如，在故障恢复后重新同步数据时，可以从日志中获取未同步完成的操作记录，按照顺序重新执行同步。
3. 分布式共识算法：
   • 对于多个Redis节点之间的数据一致性，可以采用如Raft或Paxos这样的分布式共识算法。这些算法能保证在大多数节点正常的情况下，数据的一致性。
   • 以Raft算法为例，在Redis集群中选举出一个Leader节点，所有的写操作都先由Leader处理，然后Leader将数据同步到其他Follower节点。通过心跳机制和日志复制来保证节点间的数据一致性。对于MySQL实例，可以使用类似Galera Cluster等基于Paxos的解决方案来保证多个MySQL实例间的数据一致性。
4. 数据校验和：
   • 为存储在MySQL和Redis中的数据计算校验和（如MD5、SHA - 1等）。在同步数据时，对比两边数据的校验和，若校验和一致，则认为数据在传输过程中未被篡改，保证数据的完整性。
   • 例如，在将Redis数据同步到MySQL前，先计算Redis数据的校验和，同步完成后，在MySQL端再次计算已同步数据的校验和，对比两者是否一致。

故障恢复后确保数据准确重新同步

1. 故障检测与定位：
   • 系统中设置心跳检测机制，定期检查Redis和MySQL节点的状态。当节点在一定时间内未响应心跳，则判定为故障节点。
   • 同时，记录故障发生时系统的状态信息，如当前正在进行的同步任务、已同步的数据范围等。例如，在日志中记录故障发生时MySQL的binlog位置和Redis的AOF日志位置，以便后续恢复。
2. 基于日志的恢复：
   • 对于MySQL，从故障发生时记录的binlog位置开始，重新应用未同步到Redis的日志记录。例如，假设故障发生时binlog记录到位置1000，恢复时从1000位置之后的记录开始，将这些数据变更同步到Redis。
   • 对于Redis，从AOF日志中找到未同步到MySQL的记录，重新执行同步操作。如果Redis使用Raft算法，Leader节点可以根据Raft日志，向新加入的节点或故障恢复的节点重新同步数据。
3. 全量同步与增量同步结合：
   • 首先进行全量同步，将所有数据从一个数据源（如MySQL）完整地同步到另一个数据源（如Redis）。这可以确保在故障恢复初期，数据的整体一致性。
   • 全量同步完成后，再基于日志进行增量同步，只同步自全量同步结束后发生的数据变更。例如，全量同步完成后，继续从MySQL的binlog和Redis的AOF日志中获取后续的变更记录，进行增量同步，以保持数据的实时一致性。
4. 一致性校验：
   • 在重新同步完成后，再次进行数据一致性校验。通过对比版本号、校验和等方式，确保两边的数据完全一致。
   • 例如，对所有数据重新计算校验和并对比，检查版本号是否连续递增等，若发现不一致，及时进行修复。可以设置一个后台任务，定期执行这种一致性校验，以保证系统长期运行中的数据一致性。