MySQL是一個RDBMS（關系型數據庫管理系統），由瑞典MySQL AB 公司開發，目前屬於 Oracle 旗下產品。由於其體積小、速度快、擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，廣受各大企業歡迎，包括騰訊，阿里，百度，網易，Google，FaceBook等互聯網巨頭企業。
隨着互聯網的高速發展，互聯網服務可用性變得越發重要，數據容災也隨之成為各企業的關鍵任務。在數據容災中，數據庫集群如何處理數據一致性也成為了各企業需要解決的問題。特別在一些新興的金融服務中，MySQL也逐漸成為其核心數據庫，如何保證金錢的准確性則尤為重要。MySQL也從一開始的異步復制，到Google開發的半同步復制，到MySQL 5.7更新的lossless半同步復制，一直在優化集群的數據一致性問題。
雖然MySQL一直在優化數據的一致性問題，但問題依然存在，使得各大企業紛紛各自設計一套MySQL補丁來保證數據一致。騰訊數平的TDSQL，騰訊微信的PhxSQL，阿里的AliSQL，網易的InnoSQL等設計都是為了保證數據一致性。MySQL5.7發布的lossless半同步，雖然宣稱zero loss，解決了5.6版本中有可能出現的data lost問題，但其數據一致性仍未完全解決。
關於MySQL的具體介紹可以參考MySQL官方PPThttp://www.slideshare.net/andrewjamesmorgan/mysql-high-availability-solutions-feb-2015-webinar
MySQL半同步復制的問題
圖1 MySql半同步流程
圖1描述了MySQL的Binlog半同步過程。Wait ACK是半同步的關鍵步驟，Master把Binlog發給Slave之后，需要等待Slave的ACK。Master直到成功收到ACK之后，才執行Engine Commit把數據持久化到Storage。具體細節可參考：http://my-replication-life.blogspot.com/2013/09/loss-less-semi-synchronous-replication.html
MySQL啟動時，Wait ACK過程會被跳過，導致Engine Commit會被直接執行。具體細節請參考：https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-162
下面對MySQL的數據在Master和Slave之間是否能保證一致進行簡單分析。討論均基於各機器數據最終是否一致來展開。下面的分析只針對半同步復制，且假設半同步失敗后不會退化成異步復制。
場景1：Master正常工作
Master的數據復制到Slave，Slave與Master保持數據一致。
場景2：Master Crash且不切換Master
場景2.1
Master已經收到ACK，並執行Engine Commit。Slave與Master保持數據一致。
場景2.2
Master處於Wait ACK階段，存在PendingBinlog（未執行Engine Commit的Binlog）。
圖2 Master重啟時執行EngineCommit，並把Binlog重新復制給Slave
Master重啟時執行EngineCommit。Slave重新連接Master，Binlog重新開始復制，隨后Slave數據和Master一致。如圖2。
因此，在MySql5.7的情況下，場景2.2能保證Master和Slave之間的數據一致性。但是在MySQL5.6及之前的版本，場景2.2是不能保證數據一致性的，具體請參考：http://my-replication-life.blogspot.com/2013/09/loss-less-semi-synchronous-replication.html
場景3：Master Crash且切換Master
場景3.1
舊Master Crash時，已經收到至少一台Slave的ACK並執行Engine Commit。
數據已復制到至少一台Slave，該Slave與舊Master的數據保持一致。
場景3.2
舊Master處於Wait ACK階段時Crash，新Master被切換到了一台擁有最新Binlog的Slave。
場景3.2中，舊Master中的PendingBinlog存在兩種場景。
場景3.2.1
舊Master Crash時Binlog發送失敗，未復制給任何Slave。
圖3 機器A重啟Commit Transaction X。機器A/B數據不一致。
圖4 機器B接收到事務X的重試請求（事務X’）且復制到機器A。
機器A/B數據可能不一致。
假設機器A為舊Master，執行事務X時，復制失敗並Crash。隨后機器B成為新Master。機器A重啟時執行Engine Commit，事務X被Commit。此時機器A和機器B的數據一致性被破壞。兩台機器上數據可能不一致。如圖3，圖4。
數據不一致的原因是機器A在重啟時對PendingBinlog執行Engine Commit。在切換了Master的情況下，只能通過回滾PendingBinlog解決。
MySQL半同步插件的維護者也提到了類似的想法：http://my-replication-life.blogspot.com/2013/09/loss-less-semi-synchronous-replication.html
場景3.2.2
舊Master Crash時Binlog發送成功，但還未執行Engine Commit。
圖6 機器A重啟馬上執行Engine Commit，數據一致
假設機器A為舊Master，執行事務X時在執行Commit前Crash，但機器B收到事務X。隨后機器B成為新Master。
機器A重啟時對PendingBinlog執行Engine Commit，執行成功后機器A的數據是機器B的子集。此時機器A可從機器B中拉取最新的數據。另外一台Slave機器C可以從這兩台機器中任意拉取。
從圖6可以看出，機器A在出現故障時，由於TransactionX已經復制給其中一台Slave和重啟時立刻Commit Transaction X，使得該Slave和Master的數據能保證一致。
圖7 兩台機器出現故障，Master切換可能會丟失數據
上述討論都是基於擁有最新數據的Slave和Master不能一起出現故障。當這兩台機器一起出現故障時，進行Master切換則會造成數據丟失。如圖7。
對於較小的集群（機器數目小於或者等於3），當出現兩台機器一起發生故障時，可認為集群已無法提供服務（半同步復制無法工作）。
對於較大的集群（機器數目大於3），當出現兩台機器一起發生故障，且無法得知該兩台機器的數據狀態時，該集群也無法提供服務（無法確認擁有最新數據的Slave是否包含在故障機器中）。因此，對於較大的集群，通常增加半同步復制等待ACK的數目，使得出現上述狀況時，仍能進行Master切換（非故障機器中，存在擁有最新數據的機器）。
增加等待ACK的數目，解決了數據丟失的問題，但同時給數據回滾帶來了難題。
圖8
如圖8。假設MySQL集群有5台機器，半同步復制需要等待2台Slave的ACK。機器A為舊Master，在執行Wait ACK階段，機器B收到Binlog后，機器A和機器B同時Crash或者被隔離，導致Binlog復制失敗。根據場景3.2.1的分析，當機器C成為Master后，機器A和機器B在恢復服務前需要對其進行數據回滾。但對Slave進行數據回滾較為困難。且若回滾失敗，則會出現數據不一致。
對於較小的集群，回滾PendingBinlog比較容易實現。但對於較大的集群，回滾PendingBinlog本身就是一個未解決的難題。
MySQL的Master切換問題
Master如何切換同時也是MySQL容災中的一個難題。
一個簡單的Master切換步驟：
1. Pause舊Master
2. Start新Master
3. 更換MySQLClient的Master指向IP
存在以下幾個問題：
1. 當Master被隔離時，如何將其變更為Slave
解決方法：可修改MySQL的代碼，使用zookeeper等外部輔助服務來自動維護Master的狀態,可解決Master被隔離后不能操作的問題。
2. 如何定位擁有最新Binlog數據的MySQL
解決方法：可以通過人工，或者使用外部工具來檢測集群每台MySQL的數據。但當出現故障機器無法訪問時，無法定位。
3. 如何進行數據回滾
解決方法：可以通過運維進行人工操作。
4. 如何同時更換MySQLClient的Master指向IP
同時更換所有MySQLClient的Master指向IP是一件不可能的事情，因為不可能同一時刻操作所有機器。
不能同時更換所有MySQLClient的Master指向IP，導致部分Client會向舊Master發送請求，即出現多個Master同時服務。在使用半同步復制的情況下，多台MySQL不能同時知道Master的去向，使得數據可能產生不一致的情況。
圖9
圖10
假設機器A是舊Master，機器B是新Master，機器C還沒收到Master更換的通知仍然向機器A復制Binlog。User1在Master切換前已經連上機器A並持續寫入數據。User2在Master切換后開始向機器B寫入數據。由於機器A能把數據復制給機器C，機器B能把數據復制給機器A，因此機器A和機器B都能成功寫入。如圖9。
由於機器A和機器B同時寫入數據，數據一致性無法保證。如圖10。
總結
從上面分析來看，MySQL的半同步復制和Master切換都存在一些不足。數據復制存在回滾難題，Master切換存在多Master難題。只有解決了這兩大難題，才能保證MySQL集群的數據一致性。