❶ 實現MySQL數據同步如何讓兩個表相互同步mysql兩表同步數據
實現MySQL數據同步：如何讓兩個表相互同步？
MySQL是一種常用的關系型資料庫管理系統，它能夠存儲和管理數據。在實際應用中，經常需要將不同的表之間的數據進行同步，以保證數據的一致性和完整性。本文將介紹如何通過MySQL實現數據同步，以及如何讓兩個表相互同步。
一、MySQL數據同步方法
MySQL數據同步可以通過多種方式實現，其中較為常用的方法有以下幾種：
1. 使用觸發器進行同步
MySQL支持使用觸發器來自動執行一些操作，例如在一個表中插入數據時，可以在觸發器中設定另一個表自動插入相同的數據。使用觸發器可以實現數據的自動同步，但對於大型資料庫來說，這種方法可能會影響系統性能。
2. 使用存儲過程進行同步
使用存儲過程可以通過一系列操作實現數據的自動同步。例如，可以將一個表的更新語句復制到另一個表中，從而實現數據的同步。使用存儲過程可以大幅提高效率和減少代碼冗餘。
3. 使用ETL工具進行同步
ETL（extract，transform，load）是一種常用的數據處理技術，常用於數據倉庫和業務智能領域。ETL工具可以自動抽取源數據，轉換成目標資料庫格式，並載入到目標資料庫中。使用ETL工具可以大幅減少工作量，但需要一定的編程經驗和專業知識。
二、實現MySQL數據同步的步驟
實現MySQL數據同步需要按照以下步驟進行：
1. 設計同步方案
同步方案是指對源數據和目標數據進行分析，確定如何將數據從源資料庫同步到目標資料庫中。在設計同步方案時需要考慮數據表的結構、數據處理邏輯和數據更新頻率等因素。
2. 編寫同步代碼
根據同步方案編寫同步代碼，根據數據表的結構使用SQL語言進行數據處理。在編寫代碼時需要考慮異常情況處理，例如數據沖突、主鍵異常等。
3. 部署同步服務
將同步代碼部署到伺服器中，並創建定時任務執行同步服務，確保數據可以定時同步。
三、如何讓兩個表相互同步？
實現兩個表相互同步需要按照以下步驟進行：
1. 設計同步方案
設計同步方案時需要對源表和目標表進行分析，確定哪些數據需要同步，以及同步時需要考慮哪些因素，例如主鍵、增量更新等。
2. 進行雙向同步
在同步過程中，需要分別編寫源表到目標表和目標表到源表的同步代碼，並確保兩個方向的數據同步邏輯一致。例如，在更新源表數據時，需要同步到目標表中，同時在更新目標表數據時，也需要將數據同步到源表中，從而實現兩個表的相互同步。
3. 處理更新沖突
在實現雙向同步時，需要處理更新沖突，例如同時在源表和目標表中更新同一行數據時，如何處理數據的沖突。
四、代碼實現
以下是使用觸發器實現表之間數據同步的代碼：
CREATE TRIGGER a_sync BEFORE INSERT ON a
FOR EACH ROW
BEGIN
INSERT INTO b (id, name) VALUES (NEW.id, NEW.name);
END;
CREATE TRIGGER b_sync BEFORE INSERT ON b
FOR EACH ROW
BEGIN
INSERT INTO a (id, name) VALUES (NEW.id, NEW.name);
END;
以上代碼會在表a或表b中插入數據時自動觸發，從而實現數據的同步。
結論
通過MySQL實現數據同步可以保證數據的一致性和完整性，提高工作效率和減少冗餘代碼。同時，雙向同步可以實現表之間的數據相互同步，保證數據的一致性，但需要處理更新沖突。在開發過程中，需要根據具體需求選擇不同的方法實現數據同步。
❷ 如何理解資料庫的內部一致性和外部一致性
揭示數據一致性之謎：內部一致性與外部一致性深度解析
在資料庫的世界裡，數據的一致性如同基石，支撐著系統的穩健運行。首先，我們來深入理解什麼是內部一致性（Consistency in ACID）。它就像一個嚴謹的契約，每個事務都需遵守，確保在執行過程中不會違反預設的數據約束，如唯一性和完整性，如同守護者般確保數據的純潔性。
然而，當我們將視線轉向並發環境，外部一致性（External Consistency）的概念就顯得尤為重要。源自Gifford的研究，它強調的是絕對時間約束下的可串列化（Serializability）。這個概念要求在並發控制下，數據的執行順序必須清晰，如同一部精密的時鍾，對事務的執行有著嚴格的序列要求。在單機環境中，這通常不成問題，但在分布式系統中，保證不同節點間的事務順序則成為了一項挑戰，因為這類似Serializability，但增加了絕對時間維度。
Serializability看似允許一些看似不合理的操作，比如先寫後讀可能會返回不存在的數據，但這在主流資料庫中已被嚴格限制。而Linearizability和Strict Serializability則被視為等價的解決方案。至於內部一致性，雖然在資料庫領域中它的定義尚不明確，但它是數據一致性的重要組成部分。實際上，外部一致性是由Serializability和Linearizability這兩個關鍵概念共同構建的，理解和掌握它們，是深入理解外部一致性不可或缺的途徑。
為了進一步探索，你可以參考以下參考資料：[1] Linearizability的深入探討、[2] 集群系統中的並發控制策略、[3] Linearizability與Serializability的對比研究。通過這些資料，你將更全面地洞察數據一致性背後的邏輯，從而在實際應用中游刃有餘。
❸ 分布式系統理論基礎2 ：CAP
CAP定理指出，在分布式系統中，數據一致性、服務可用性和分區容錯性這三者中，只能滿足其中的兩個。以下是關於CAP定理的詳細解釋：
數據一致性：
服務可用性：
分區容錯性：
CAP定理的核心權衡：
CAP定理在工程實踐中的應用：
總結：CAP定理為理解分布式系統中的權衡提供了框架，但分布式系統設計遠不止於此。通過綜合考慮各種因素，結合實際應用場景，可以更靈活地實現分布式系統的高效和可靠運行。
❹ 保證分布式系統數據一致性的6種方案
編者按 ：本文由「高可用架構後花園」群討論整理而成。
有人的地方，就有江湖
有江湖的地方，就有紛爭
在電商等業務中，系統一般由多個獨立的服務組成，如何解決分布式調用時候數據的一致性？
具體業務場景如下，比如一個業務操作，如果同時調用服務 A、B、C，需要滿足要麼同時成功；要麼同時失敗。A、B、C 可能是多個不同部門開發、部署在不同伺服器上的遠程服務。
在分布式系統來說，如果不想犧牲一致性，CAP 理論告訴我們只能放棄可用性，這顯然不能接受。為了便於討論問題，先簡單介紹下數據一致性的基礎理論。
強一致
弱一致性
最終一致性
在工程實踐上，為了保障系統的可用性，互聯網系統大多將強一致性需求轉換成最終一致性的需求，並通過系統執行冪等性的保證，保證數據的最終一致性。但在電商等場景中，對於數據一致性的解決方法和常見的互聯網系統（如 MySQL 主從同步）又有一定區別，群友的討論分成以下 6 種解決方案。
業務整合方案主要採用將介面整合到本地執行的方法。拿問題場景來說，則可以將服務 A、B、C 整合為一個服務 D 給業務，這個服務 D 再通過轉換為本地事務的方式，比如服務 D 包含本地服務和服務 E，而服務 E 是本地服務 A ~ C 的整合。
優點： 解決（規避）了分布式事務。
缺點： 顯而易見，把本來規劃拆分好的業務，又耦合到了一起，業務職責不清晰，不利於維護。
由於這個方法存在明顯缺點，通常不建議使用。
此方案的核心是將需要分布式處理的任務通過消息日誌的方式來非同步執行。消息日誌可以存儲到本地文本、資料庫或消息隊列，再通過業務規則自動或人工發起重試。人工重試更多的是應用於支付場景，通過對賬系統對事後問題的處理。
消息日誌方案的核心是保證服務介面的冪等性。
考慮到網路通訊失敗、數據丟包等原因，如果介面不能保證冪等性，數據的唯一性將很難保證。
eBay 方式的主要思路如下。
Base：一種 Acid 的替代方案
此方案是 eBay 的架構師 Dan Pritchett 在 2008 年發表給 ACM 的文章，是一篇解釋 BASE 原則，或者說最終一致性的經典文章。文中討論了 BASE 與 ACID 原則在保證數據一致性的基本差異。
如果 ACID 為分區的資料庫提供一致性的選擇，那麼如何實現可用性呢？答案是
BASE (basically available, soft state, eventually consistent)
BASE 的可用性是通過 支持局部故障 而不是系統全局故障來實現的。下面是一個簡單的例子：如果將用戶分區在 5 個資料庫伺服器上，BASE 設計鼓勵類似的處理方式，一個用戶資料庫的故障隻影響這台特定主機那 20% 的用戶。這里不涉及任何魔法，不過它確實可以帶來更高的可感知的系統可用性。
文章中描述了一個最常見的場景，如果產生了一筆交易，需要在交易表增加記錄，同時還要修改用戶表的金額。這兩個表屬於不同的遠程服務，所以就涉及到分布式事務一致性的問題。
文中提出了一個經典的解決方法，將主要修改操作以及更新用戶表的消息 放在一個本地事務 來完成。同時為了避免重復消費用戶表消息帶來的問題，達到多次重試的冪等性， 增加一個更新記錄表 updates_applied 來記錄已經處理過的消息。
系統的執行偽代碼如下
（點擊可全屏縮放圖片）
基於以上方法，在第一階段，通過本地的資料庫的事務保障，增加了 transaction 表及消息隊列 。
在第二階段，分別讀出消息隊列（但不刪除），通過判斷更新記錄表 updates_applied 來檢測相關記錄是否被執行，未被執行的記錄會修改 user 表，然後增加一條操作記錄到 updates_applied，事務執行成功之後再刪除隊列。
通過以上方法，達到了分布式系統的最終一致性。進一步了解 eBay 的方案可以參考文末鏈接。
隨著業務規模不斷地擴大，電商網站一般都要面臨拆分之路。就是將原來一個單體應用拆分成多個不同職責的子系統。比如以前可能將面向用戶、客戶和運營的功能都放在一個系統里，現在拆分為訂單中心、代理商管理、運營系統、報價中心、庫存管理等多個子系統。
拆分首先要面臨的是什麼呢？
最開始的單體應用所有功能都在一起，存儲也在一起。比如運營要取消某個訂單，那直接去更新訂單表狀態，然後更新庫存表就 ok 了。因為是單體應用，庫在一起，這些都可以在一個事務里，由關系資料庫來保證一致性。
但拆分之後就不同了，不同的子系統都有自己的存儲。比如訂單中心就只管理自己的訂單庫，而庫存管理也有自己的庫。那麼運營系統取消訂單的時候就是通過介面調用等方式來調用訂單中心和庫存管理的服務了，而不是直接去操作庫。這就涉及一個『 分布式事務 』的問題。
分布式事務有兩種解決方式
1. 優先使用非同步消息。
上文已經說過，使用非同步消息 Consumer 端需要實現冪等。
冪等有兩種方式， 一種方式是業務邏輯保證冪等 。比如接到支付成功的消息訂單狀態變成支付完成，如果當前狀態是支付完成，則再收到一個支付成功的消息則說明消息重復了，直接作為消息成功處理。
另外一種方式如果業務邏輯無法保證冪等，則要增加一個去重表或者類似的實現 。對於 procer 端在業務資料庫的同實例上放一個消息庫，發消息和業務操作在同一個本地事務里。發消息的時候消息並不立即發出，而是向消息庫插入一條消息記錄，然後在事務提交的時候再非同步將消息發出，發送消息如果成功則將消息庫里的消息刪除，如果遇到消息隊列服務異常或網路問題，消息沒有成功發出那麼消息就留在這里了，會有另外一個服務不斷地將這些消息掃出重新發送。
2. 有的業務不適合非同步消息的方式，事務的各個參與方都需要同步的得到結果。 這種情況的實現方式其實和上面類似，每個參與方的本地業務庫的同實例上面放一個事務記錄庫。
比如 A 同步調用 B，C。A 本地事務成功的時候更新本地事務記錄狀態，B 和 C 同樣。如果有一次 A 調用 B 失敗了，這個失敗可能是 B 真的失敗了，也可能是調用超時，實際 B 成功。則由一個中心服務對比三方的事務記錄表，做一個最終決定。假設現在三方的事務記錄是 A 成功，B 失敗，C 成功。那麼最終決定有兩種方式，根據具體場景：
對 b 場景做一個特殊說明：比如 B 是扣庫存服務，在第一次調用的時候因為某種原因失敗了，但是重試的時候庫存已經變為 0，無法重試成功，這個時候只有回滾 A 和 C 了。
那麼可能有人覺得在業務庫的同實例里放消息庫或事務記錄庫，會對業務侵入，業務還要關心這個庫，是否一個合理的設計？
實際上可以依靠運維的手段來簡化開發的侵入，我們的方法是讓 DBA 在公司所有 MySQL 實例上預初始化這個庫，通過框架層（消息的客戶端或事務 RPC 框架）透明的在背後操作這個庫，業務開發人員只需要關心自己的業務邏輯，不需要直接訪問這個庫。
總結起來，其實兩種方式的根本原理是類似的，也就是 將分布式事務轉換為多個本地事務，然後依靠重試等方式達到最終一致性 。
交易創建的一般性流程
我們把交易創建流程抽象出一系列可擴展的功能點，每個功能點都可以有多個實現（具體的實現之間有組合/互斥關系）。把各個功能點按照一定流程串起來，就完成了交易創建的過程。
面臨的問題
每個功能點的實現都可能會依賴外部服務。那麼如何保證各個服務之間的數據是一致的呢？比如鎖定優惠券服務調用超時了，不能確定到底有沒有鎖券成功，該如何處理？再比如鎖券成功了，但是扣減庫存失敗了，該如何處理？
方案選型
服務依賴過多，會帶來管理復雜性增加和穩定性風險增大的問題。試想如果我們強依賴 10 個服務，9 個都執行成功了，最後一個執行失敗了，那麼是不是前面 9 個都要回滾掉？這個成本還是非常高的。
所以在拆分大的流程為多個小的本地事務的前提下，對於非實時、非強一致性的關聯業務寫入，在本地事務執行成功後，我們選擇發消息通知、關聯事務非同步化執行的方案。
消息通知往往不能保證 100% 成功；且消息通知後，接收方業務是否能執行成功還是未知數。前者問題可以通過重試解決；後者可以選用事務消息來保證。
所以目前只剩下需要實時同步做、有強一致性要求的業務場景了。在交易創建過程中，鎖券和扣減庫存是這樣的兩個典型場景。
要保證多個系統間數據一致，乍一看，必須要引入分布式事務框架才能解決。但引入非常重的類似二階段提交分布式事務框架會帶來復雜性的急劇上升；在電商領域，絕對的強一致是過於理想化的，我們可以選擇准實時的最終一致性。
我們在交易創建流程中， 首先創建一個不可見訂單 ，然後在同步調用鎖券和扣減庫存時，針對調用異常（失敗或者超時），發出廢單消息到MQ。如果消息發送失敗，本地會做時間階梯式的非同步重試；優惠券系統和庫存系統收到消息後，會進行判斷是否需要做業務回滾，這樣就准實時地保證了多個本地事務的最終一致性。
業界常用的還有支付寶的一種 xts 方案，由支付寶在 2PC 的基礎上改進而來。主要思路如下，大部分信息引用自官方網站。
分布式事務服務簡介
分布式事務服務 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一個分布式事務框架，用來保障在大規模分布式環境下事務的最終一致性。DTS 從架構上分為 xts-client 和 xts-server 兩部分，前者是一個嵌入客戶端應用的 JAR 包，主要負責事務數據的寫入和處理；後者是一個獨立的系統，主要負責異常事務的恢復。
核心特性
傳統關系型資料庫的事務模型必須遵守 ACID 原則。在單資料庫模式下，ACID 模型能有效保障數據的完整性，但是在大規模分布式環境下，一個業務往往會跨越多個資料庫，如何保證這多個資料庫之間的數據一致性，需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 規范中使用 2PC (2 Phase Commit, 兩階段提交) 來處理跨 DB 環境下的事務問題，但是 2PC 是反可伸縮模式，也就是說，在事務處理過程中，參與者需要一直持有資源直到整個分布式事務結束。這樣，當業務規模達到千萬級以上時，2PC 的局限性就越來越明顯，系統可伸縮性會變得很差。基於此，我們採用 BASE 的思想實現了一套類似 2PC 的分布式事務方案，這就是 DTS。DTS在充分保障分布式環境下高可用性、高可靠性的同時兼顧數據一致性的要求，其最大的特點是保證數據最終一致 (Eventually consistent)。
簡單的說，DTS 框架有如下特性：
以下是分布式事務框架的流程圖
實現
與 2PC 協議比較
1. 電商業務
公司的支付部門，通過接入其它第三方支付系統來提供支付服務給業務部門，支付服務是一個基於 Dubbo 的 RPC 服務。
對於業務部門來說，電商部門的訂單支付，需要調用
從業務規則上需要同時保證業務數據的實時性和一致性，也就是支付成功必須加積分。
我們採用的方式是同步調用，首先處理本地事務業務。考慮到積分業務比較單一且業務影響低於支付，由積分平台提供增加與回撤介面。
具體的流程是先調用積分平台增加用戶積分，再調用支付平台進行支付處理，如果處理失敗，catch 方法調用積分平台的回撤方法，將本次處理的積分訂單回撤。
(點擊圖片可以全屏縮放)
2. 用戶信息變更
分布式服務對衍生的配套系統要求比較多，特別是我們基於消息、日誌的最終一致性方案，需要考慮消息的積壓、消費情況、監控、報警等。
In partitioned databases, trading some consistency for availability can lead to dramatic improvements in scalability.
英文版 ： http://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128
中文版： http://article.yeeyan.org/view/167444/125572
感謝李玉福、余昭輝、蘑菇街七公提供方案，其他多位群成員對本文內容亦有貢獻。
本文編輯李玉福、Tim Yang，轉載請註明來自@高可用架構