MySQL高可用方案很多，最常见的原生复制方案，即async、semi-sync那套，所以本文从原生复制方案为中心，讨论数据一致性。
基于复制的高可用方案
两节点：双主、主从
三节点或更多：一主两从等
明确一点，这几种结构无论怎么变，无论是用MHA还是Orchestrator，还是什么第三方工具，核心点都是通过binlog event
来传递数据给其他节点。
这种结构常见的问题：
1、延迟、复制过滤、报错等造成数据不一致：
这个问题，一般能够通过优秀的DBA和业务开发大哥们，通过权限管理、schema设计、配置优化、SQL调优等手段处理掉，但……还有2
2、master crash，备库没有收到binlog event：
这个问题，有人就会说了，有个叫semi-sync
的东西，何况5.7还优化了semi-sync
，支持无损半同步（lossless semi-synchronous
），但其实极端情况下，也有问题。
异步复制
大家都懂。听名字和实际上都不靠谱：不管一个或多个从库是否收到了binlog events
，主库只管产生binlog
，极端场景下的，发生数据不一致的几率非常大。
半同步复制
先简单说一下after_commit
和after_sync(lossless)
的差异。
after_commit：
在engine commit之后等待ACK
after_sync：
在engine commit之前等待ACK复制
after_commit
模式下，先做引擎层提交，这时候其他客户端是可以会读到这个事务的。如果这时发生容灾，事务又没有传给Slave
，容灾后客户端就读不到这个事务了，就出现了数据不一致情况。
（出处见参考文档）
而after_sync(lossless)
优化了这点，即，等待ACK
返回成功，再做引擎层提交，这样客户端1读不到，其他客户端也读不到。
（出处见参考文档）
（图源宋利兵老师，来自知数堂的公开课-《MySQL-5.7 Replication新特性》）
基于半同步复制的容灾讨论
讨论这个话题其实是非常大的，因为复制的场景很多。比如GTID、auto-position、MTS等。
此处假设大家的MySQL实例都是经过专业DBA之手，配置好了支持slave crash safe
的参数。
此处讨论5.7+的after_sync(lossless)
Master Crash，未容灾：
没所谓，拉起后继续做crash recovery，最终主从是一致的。
Master Crash，容灾：
1）Crash时至少有一台Slave收到binlog event并成功返回了ACK给Master：
没问题，因为这种情况主从数据一致的，拉起后也不需要做额外操作。
2）Crash时binlog event发送失败：
假设产生在实例A的事务t1是：INSERT：pk_id=11, name='张三'
。
发生容灾，实例B成为新主，可能会产生新事务t2：INSERT：pk_id=11, name='李四'
实例A恢复后，做crash recovery
，将t1直接提交，然后作为新的Slave，接收到了实例B（新主）的这条事务t2，出现了duplicated key
，经典的ERROR 1062
来了，设置合理的参数也没用。
其实，事务t1是要被遗弃的小可怜（鹅厂PhxSQL团队称这种事务为“Pending Binlog”）
因为也没有返回给客户端它成功提交的信息，这种情况是要回滚的，而且这种情况在after_sync(lossless)
的设置下，也没办法的。
3）Crash时binlog event发送成功，但在等ACK，没有执行engine commit
：
因为事务t1已经发送成功了，接管成新Master的Slave是有事务t1的，所以原Master拉起后，做crash recovery
，也是没问题的，拉起后不需要做额外操作。
场景2）还有什么风险？
试想一下，如果没有pk，是不是就不会报错？
也没办法发现拉起来的老Master实际上和新Master数据不一致了？
场景2）的解决：
首先，场景2）MySQL原生复制结构是没法处理的。
但问题总要解决，为了保证整个复制节点的数据一致，考虑如下：
方案1、重建节点
方案2、回滚错误事务，断点续传新增binlog复制
方案1也就是最憨的办法，直接重建容灾后的从库，没有技术含量，有个叫做xtrabackup
的家伙，拿它一把梭，不说了。
方案2需要一定的开发量，参(bai)考(piao)了一下别人的做法：
微信PhxSQL：
额外多一个BinlogSvr的中间服务。“使得Master（重启时检查本地Binlog是否和BinlogSvr集群的数据一致）和Slave（从BinlogSvr集群中获取Binlog）的数据保持一致，从而保证了整个集群中的MySQL主备间数据的一致性。”
如果这个时候有人问，“你把pk_id=11, name='张三'
给回滚了，这个事务不是丢掉了吗？”
我认为回滚是没问题的。
理由如下：
事务的ACID特性，其中的D持久性是指“提交成功的事务肯定不丢”。而我上面所说的场景是——没有返回“提交成功”，所以我认为回滚是没问题的。
结论
原生复制存在对“一致性”和“可用性”的权衡挑战。
即使是安全的配置了各种参数，使用原生复制体系和lossless semi-sync
，也不是100%省心的（尤其是对于数据一致性要求拉满的业务）。
即使是将@@rpl_semi_sync_master_timeout
设置为无穷大，也只是保证semi-sync
不退化。
其他一致性方案或思路：
1、Paxos\Raft
2、共享存储复制
参考
《PhxSQL设计与实现》，google一搜就有
《Loss-less Semi-Synchronous Replication on MySQL 5.7.2》，http://my-replication-life.blogspot.com/2013/09/loss-less-semi-synchronous-replication.html
淘宝内核月报 - 《MySQL 半同步复制数据一致性分析》，http://mysql.taobao.org/monthly/2017/04/01/
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