redis在启动之后，从数据库加载数据。
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读请求：
不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取
写请求：
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
在并发不高的情况下，读操作优先读取redis，不存在的话就去访问MySQL，并把读到的数据写回Redis中；写操作的话，直接写MySQL，成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器，在触发CRUD操作后写数据到Redis，也可以在Redis端解析binlog，再做相应的操作)
在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL
1.当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。
解决方法：
这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。
2.在高并发的情况下，如果当删除完缓存的时候，这时去更新数据库，但还没有更新完，另外一个请求来查询数据，发现缓存里没有，就去数据库里查，还是以上面商品库存为例，如果数据库中产品的库存是100，那么查询到的库存是100，然后插入缓存，插入完缓存后，原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99，导致数据库与缓存不一致的情况
解决方法：
遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询操作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。
1、读请求时长阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时间内返回，该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁，导致队列中挤压了大量的更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库，像遇到这种情况，一般要做好足够的压力测试，如果压力过大，需要根据实际情况添加机器。
2、请求并发量过高
这里还是要做好压力测试，多模拟真实场景，并发量在最高的时候QPS多少，扛不住就要多加机器，还有就是做好读写比例是多少
3、多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上
4、热点商品的路由问题，导致请求的倾斜
某些商品的读请求特别高，全部打到了相同的机器的相同丢列里了，可能造成某台服务器压力过大，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是很大，但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。
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用 pt-table-checksum 时，会不会影响业务性能？
实验
实验开始前，给大家分享一个小经验：任何性能评估，不要相信别人的评测结果，要在自己的环境上测试，并（大概）知晓原理。
我们先建一对主从：
然后用 mysqlslap跑一个持续的压力：
开另外一个会话，将 master 上的 general log 打开：
然后通过 pt-table-checksum 进行一次比较：
查看 master 的 general log，由于 mysqlslap 的影响，general log 中有很多内容，我们找到与 pt-table-checksum 相关的线程：
将该线程的操作单独列出来：
操作比较多，我们一点一点来说明：
这里工具调小了 innodb 锁等待时间。使得之后的操作，只要在 innodb 上稍微有锁等待，就会马上放弃操作，对业务影响很小。
另外工具调小了 wait_timeout 时间，倒是没有特别的作用。
工具将隔离级别调整为了 RR 级别，事务的维护代价会比 RC 要高，不过后面我们会看到工具使用的每个事务都很小，加上之前提到 innodb 锁等待时间调到很小，对线上业务产生的成本比较小。
RR 级别是数据对比的基本要求。
工具通过一系列操作，了解表的概况。工具是一个数据块一个数据块进行校验，这里获取了第一个数据块的下边界。
接下来工具获取了下一个数据块的下边界，每个 SQL前都会 EXPLAIN 一下，看一下执行成本，非常小心翼翼。
之后工具获取了一个数据块的 checksum，这个数据块不大，如果跟业务流量有冲突，会马上出发 innodb 的锁超时，立刻退让。
以上是 pt-table-checksum 的一些设计，可以看到这几处都是精心维护了业务流量不受影响。
工具还设计了其他的一些机制保障业务流量，比如参数 --max-load 和 --pause-file 等，还有精心设计的数据块划分方法，索引选择方法等。大家根据自己的情况配合使用即可达到很好的效果。
总结
本期我们介绍了简单分析 pt-table-checksum 是否会影响业务流量，坊间会流传工具的各种参数建议或者不建议使用，算命的情况比较多，大家都可以用简单的实验来分析其中机制。
还是那个观点，性能测试不能相信道听途说，得通过实验去分析。
以mysql来说，可能出现脏读、不可重复读以及幻读，mysql默认设置是可重复读，即一次事务中不会读取到不同的数据。
可以做如下操作：
1）打开两个客户端，均设置为RR；
2）在一个事务中，查询某个操作查到某份数据；比如是某个字段version=1存在数据；
3）在另一个事务中，删除这份version=1的数据；删除后，在2所属的事务中查询数据是没有变化的，还是存在version=1的数据；
4）当我们在2所属的事务中继续更新数据，那么会发现更新不了，明明我们就看到了这份version=1的数据；
缓存一致性:
缓存一致，与什么一致？是与数据库一致，对外查询每个时刻一致；所以在针对于缓存与数据库之间该先更新哪一个呢？可能有人觉得我先更新数据库，再更新缓存不就行了吗？但是有想过个问题吗？
当用户已经支付成功了，更新到数据库，但是呢？你还在缓存中显示未支付，在用户点击频率很高并且数据库压力过大，来不及同步到缓存时，那你是不是很尴尬，这就是典型的不一致了。此时用户再支付，那你又告诉他已经支付了，那他会把你骂死的
那该怎么来做呢？我们可以这样，先更新缓存再更新数据库，那么存在什么问题呢？
1）缓存更新成功，但是数据库更新失败，而被其它的并发线程访问到
2）缓存淘汰成功，但是数据库更新失败，这也会引发后期数据不一致
1. 概述
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，主要要考虑如下几方面：
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
2. 高可用方案
2.1. 主从或主主半同步复制
使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步复制更加可靠。
常见架构如下：
通常会和proxy、keepalived等第三方软件同时使用，即可以用来监控数据库的 健康 ，又可以执行一系列管理命令。如果主库发生故障，切换到备库后仍然可以继续使用数据库。
优点：
缺点：
2.2. 半同步复制优化
半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的，那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因，导致半同步复制发生超时而切换为异步复制，那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制，便可提高数据的一致性。
该方案同样使用双节点架构，但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化，使半同步复制的机制变得更加可靠。
可参考的优化方案如下：
半同步复制由于发生超时后，复制断开，当再次建立起复制时，同时建立两条通道，其中一条半同步复制通道从当前位置开始复制，保证从机知道当前主机执行的进度。另外一条异步复制通道开始追补从机落后的数据。当异步复制通道追赶到半同步复制的起始位置时，恢复半同步复制。
搭建两条半同步复制通道，其中连接文件服务器的半同步通道正常情况下不启用，当主从的半同步复制发生网络问题退化后，启动与文件服务器的半同步复制通道。当主从半同步复制恢复后，关闭与文件服务器的半同步复制通道。
优点：
缺点：
2.3. 高可用架构优化
将双节点数据库扩展到多节点数据库，或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。
由于半同步复制，存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性，所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率，所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。
但是由于数据库数量较多，所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。可以选择MMM、MHA或者各个版本的proxy等等。常见方案如下：
MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时，它可以自动将最新数据的slave提升为新的master，然后将所有其他的slave重新指向新的master，整个故障转移过程对应用程序完全透明。
MHA Node运行在每台MySQL服务器上，主要作用是切换时处理二进制日志，确保切换尽量少丢数据。
MHA也可以扩展到如下的多节点集群：
优点：
缺点：
Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免网络分区现象的产生。
优点：
缺点：
2.4. 共享存储
共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦，不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能，而是通过磁盘数据同步的手段，来保证数据的一致性。
SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络（与LAN相比）连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。常用架构如下：
使用共享存储时，MySQL服务器能够正常挂载文件系统并操作，如果主库发生宕机，备库可以挂载相同的文件系统，保证主库和备库使用相同的数据。
优点：
缺点：
DRBD是一种基于软件、基于网络的块复制存储解决方案，主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像，当用户将数据写入本地磁盘时，还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上，这样的本地主机(主节点)与远程主机(备节点)的数据就可以保证实时同步。常用架构如下：
当本地主机出现问题，远程主机上还保留着一份相同的数据，可以继续使用，保证了数据的安全。
DRBD是linux内核模块实现的快级别的同步复制技术，可以与SAN达到相同的共享存储效果。
优点：
缺点：
2.5. 分布式协议
分布式协议可以很好解决数据一致性问题。比较常见的方案如下：
MySQL cluster是官方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。
优点：
缺点：
基于Galera的MySQL高可用集群， 是多主数据同步的MySQL集群解决方案，使用简单，没有单点故障，可用性高。常见架构如下：
优点：
缺点：
Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。这个算法被认为是同类算法中最有效的。Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。常见架构如下：
优点：
缺点：
3. 总结
随着人们对数据一致性的要求不断的提高，越来越多的方法被尝试用来解决分布式数据一致性的问题，如MySQL自身的优化、MySQL集群架构的优化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。
而使用分布式算法用来解决MySQL数据库数据一致性的问题的方法，也越来越被人们所接受，一系列成熟的产品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越来越多的被大规模使用。
随着官方MySQL Group Replication的GA，使用分布式协议来解决数据一致性问题已经成为了主流的方向。期望越来越多优秀的解决方案被提出，MySQL高可用问题可以被更好的解决。
分布式解决方案 tidb
多主 多备 master lvs做vip 读写分离中间件
mysqldump命令将数据库中的数据备份成一个文本文件。表的结构和表中的数据将存储在生成的文本文件中。
mysqldump命令的工作原理很简单。它先查出需要备份的表的结构，再在文本文件中生成一个CREATE语句。然后，将表中的所有记录转换成一条INSERT语句。然后通过这些语句，就能够创建表并插入数据。
阿牛去一家中意的公司面试，本以为凭借以往丰富的经验，肯定手到擒来，结果第一个问题，我就“出门右拐”了。
问题就是：MySQL是怎么保证事务一致性的？
回到家阿牛翻阅资料，终于搞懂了，在这里分享给大家。
定义
在搞清楚问题答案之前，先搞清楚以下几个名词以及大致的用处
redo log：
通常是物理日志，记录的是数据页的物理修改，而不是某一行或某几行修改成怎样怎样，它用来恢复提交后的物理数据页(恢复数据页，且只能恢复到最后一次提交的位置)、Innodb特有的，他在存储引擎层。循环写的，空间固定会用完。作用是crash-safe能力
binlog：
是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ” 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。是可以追加写入的,“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。作用是数据归档
undo log：
有两个作用：提供回滚和多个行版本控制(MVCC)。
在数据修改的时候，不仅记录了redo，还记录了相对应的undo，如果因为某些原因导致事务失败或回滚了，可以借助该undo进行回滚。
SQL执行的过程
了解了以上名词之后，让我们看一下“一条更新SQL语句执行的过程是什么？”
如图1有几个关键步骤：
1、先查找记录所在的Innodb页在不在内存里；如果不在内存里则将记录所在的页加载在内存里；根据SQL语句在内存中将记录更新
2、将更新前的记录写入undolog
3、根据记录的更新值将变更写入redolog（buffer）中，并将状态变更为prepare
4、将变更记录到逻辑日志
5、redolog日志中的状态修改为commit，返回结束
至此：一条更新语句的过程结束
上面的步骤中有些同学可能会有一些疑问：为什么更新一条记录要把一整页数据加载到内存里答：因为Innodb引擎中，最小的存储单位是页为什么一定要加载到内存里？答：因为所有的计算操作都是在内存里，操作完成后最终才写回磁盘为什么要写入redolog，直接写入磁盘，然后写入binlog就好了啊？答：这将在下面会提到，请往后看
为了加深理解，准备了下面2张图辅助理解
以图3为例，让我们看看在每个步骤出现异常的时候，到底怎么保证事物一致性的吧！1、步骤123，所有的操作最多还只是内存里，如果出现宕机、断电等异常， 记录不会有任何变动，事物是一致的2、步骤4刚执行完，断电了，因为redolog还处在prepare状态， 这时候事物也是一致的3、步骤5记录binlog的过程中断电了，这时候要保证主从一致性， 事物也是不生效的，最终也是一致的4、步骤6、7如果中间任何一个时刻断电了，这时候情况就不一样了，事物是生效的，因为redolog、binlog的数据都是完整的，服务器重启后可以按照xid来去查看binlog、redolog中是否都存在， 都存在该事物就是生效的。上面就是怎么保证事务一致性的根本原因
为什么要使用redolog？
回答这个问题之前，我们先看看redolog用图形表示的
图4是redolog的形象一点的表现，并不是说redolog 长这个样子，只是为了更形象；一般情况下redolog一组4个文件，每个文件1个G，其中write pos是指redolog当前写到什么位置了，check point是指上次刷脏结束的位置，当write log和check point重合时，所有的进程停止，开始新一轮的刷脏操作。刷完后redolog清空开始下一轮的写入，往返重复。
可能这样表示有点抽象，让我们看下图5
从上图中可以看的更形象一点，在sql执行的时候，会有磁盘IO将数据页加载到内存，然后在内存中将数据修改，修改后的数据页在内存中叫做脏页（叫脏页因为和磁盘中的数据不一致啊），又因为在内存中容易丢失，所以将数据页的变更记录如redolog中，随着记录插入、更新等操作的增多，redolog空间慢慢的满了，这时候就开始刷脏操作了，page cleaner thread线程会将所有的脏页数据刷新到磁盘，使得变更最终被持久化到磁盘。
讲到这里一定还会有人不太理解，刷脏之前断电了咋办？
这就是redolog的另一个重要的作用，crash-safe能力，实现的逻辑是这样的，断电后内存的数据都没了，重启后读取redolog文件，因为redolog文件记录的是在Innodb页x的m处做了y的修改，所以根据redolog将涉及到的Innodb页重新加载到内存，根据redolog的记录将内存中的数据重新修改，这样就能恢复断电前的数据了。
完
下期预告：还是MySQL，敬请期待
本文首发自： 程序员阿牛
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