面试题：MariaDB半同步复制潜在问题之数据一致性与性能平衡

Question

当MariaDB半同步复制在保证数据一致性方面表现出色时，却可能会影响系统性能。请分析在不同业务场景下，如何平衡数据一致性与系统性能，并阐述相应的解决方案？

Answer 1

高并发读多写少场景

1. 分析：读操作频繁，写操作相对较少，对数据一致性要求并非绝对实时。
2. 解决方案：
   • 调整同步策略：可适当放宽半同步复制的严格性，例如设置更长的等待从库确认时间，或者采用异步复制作为补充。当从库短时间内无法响应时，主库可以继续处理写操作，提升写性能，但可能会牺牲一定程度的即时数据一致性。
   • 读操作优化：使用缓存（如Redis）来处理大部分读请求，减少对数据库的直接读取压力。缓存数据可以设置较短的过期时间，以保证数据的相对一致性。

对数据一致性要求极高的关键业务场景

1. 分析：数据的准确性和一致性至关重要，即使性能稍有降低也必须保证数据的正确性。
2. 解决方案：
   • 硬件升级：提升服务器硬件性能，如采用高速存储设备（SSD）、增加内存、提高CPU性能等，以弥补半同步复制带来的性能损耗。更好的硬件能够更快地处理复制相关的操作，降低延迟。
   • 优化网络：确保主从库之间网络的稳定性和高速性，减少网络延迟和丢包。可以采用高速网络设备、优化网络拓扑结构等方式，保证数据能够快速、准确地在主从库之间传输。

业务可容忍一定时间数据不一致的场景

1. 分析：业务允许在一定时间窗口内数据存在不一致情况，但最终数据要达到一致。
2. 解决方案：
   • 异步数据同步：采用异步复制与半同步复制相结合的方式。在日常操作中使用异步复制，提高写性能。同时，定期或在特定时间点（如业务低峰期）进行数据一致性检查和修复，通过同步机制确保数据最终一致。
   • 版本控制：在应用层面引入版本控制机制，每次写操作增加版本号。读操作时，应用根据版本号判断数据的时效性，对于陈旧数据可以选择重新读取或等待数据更新。这样在保证最终一致性的同时，给予业务一定的灵活性。