数据库一致性问题总结

单机和分布式都存在

1. 一份数据，多种表示——redolog和binlog

• 两阶段提交（XA事务）
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/372300181（无处不在的 MySQL XA 事务）

2. 一份数据，多次访问——事务一致性（幻读）

• 提升到rr隔离级别

3. 一份数据，多行组合——跨行/跨表逻辑一致性

4. 一份数据，多人访问——锁

分布式场景一致性

5. 一份数据，多份拷贝——读写分离场景

• 主从架构下
• 半同步，fullsync，apply完成
• 另一种思路：计算节点查询备库时带上需要的最小事务编号（比如gtid）

6. 一份数据，多个分片——分库分表场景

• 问题：总体和部份数据不一致问题
• 解法：全局一致性视图+业务进行对账 分库分表在不同机器上进行并行查询，与同一机器上不同线程进行并行查询面临的解法类似。可以通过在计算节点建立全局的一致性视图来解决。