「后端分布式」包括「分布式存储」和 「分布式计算」两大类。结合实际工作中碰到的问题，以寻找答案的方式来剖解技术，很多时候我们都不是在创造新技术，而是在应用技术。为了更有效率与效果的用好技术，我们需要了解一些技术的原理与工作方式。带着问题从使用者的角度去剖析技术原理，并将开源技术产品和框架作为一类技术的参考实现来讲解。以讲清原理为主要目的，对于具体实现的技术细节若无特别之处则尽可能点到即止。

事务与复制

近期参与了一个数据分布化相关的项目，涉及到数据库 MySQL 的数据分布化。简单来说就是需要在异地数据中心实现多点可写并保证分布后的数据能达成最终一致性。以前对 MySQL 作数据分布仅仅是读写分离，通过数据库自身的主从复制即可实现写主库、读从库。现在则需要双写主库并在经历一个短暂的延时后达成最终一致性，这个问题乍一想比较复杂，但归根结底还是数据最终一致性的问题。

先回到最简单的情况，只有一个 MySQL 数据库时，数据一致性是怎么保证的？了解数据库的都知道，这是通过数据库的事务特性来保证的，事务包括四大特性：

Atomicity 原子性

Consistency 一致性

Isolation 隔离性

Durability 持久性

事务的 ACID 四大特性不是本文重点，就不展开做学术性解说了，不了解的可以在后面参考文献里[3]去看相关文章。这里只想提一个问题，单一数据库事务能保证数据的一致性，那么 MySQL 在部署成主从架构时，如何保证主从之间数据的一致性的？

MySQL 为了提供主从复制功能引入了一个新的日志文件叫 binlog，它包含了引发数据变更的事件日志集合。从库请求主库发送 binlog 并通过日志事件还原数据写入从库，所以从库的数据来源为 binlog。这样 MySQL 主库只需做到 binlog 与本地数据一致就可以保证主从库数据一致（暂且忽略网络传输引发的主从不一致）。我们知道保证本地数据一致性是靠数据库事务特性来达成的，而数据库事务是如何实现的呢？先看下面这张图：

MySQL 本身不提供事务支持，而是开放了存储引擎接口，由具体的存储引擎来实现，具体来说支持 MySQL 事务的存储引擎就是 InnoDB。存储引擎实现事务的通用方式是基于 redo log 和 undo log。简单来说，redo log 记录事务修改后的数据, undo log 记录事务前的原始数据。所以当一个事务执行时实际发生过程简化描述如下：

先记录 undo/redo log，确保日志刷到磁盘上持久存储。

更新数据记录，缓存操作并异步刷盘。

提交事务，在 redo log 中写入 commit 记录。

在 MySQL 执行事务过程中如果因故障中断，可以通过 redo log 来重做事务或通过 undo log 来回滚，确保了数据的一致性。这些都是由事务性存储引擎来完成的，但 binlog 不在事务存储引擎范围内，而是由 MySQL Server 来记录的。那么就必须保证 binlog 数据和 redo log 之间的一致性，所以开启了 binlog 后实际的事务执行就多了一步，如下：

先记录 undo/redo log，确保日志刷到磁盘上持久存储。

更新数据记录，缓存操作并异步刷盘。

将事务日志持久化到 binlog。

提交事务，在 redo log 中写入提交记录。

这样的话，只要 binlog 没写成功，整个事务是需要回滚的，而 binlog 写成功后即使 MySQL Crash 了都可以恢复事务并完成提交。要做到这点，就需要把 binlog 和事务关联起来，而只有保证了 binlog 和事务数据的一致性，才能保证主从数据的一致性。所以 binlog 的写入过程不得不嵌入到纯粹的事务存储引擎执行过程中，并以内部分布式事务（xa 事务）的方式完成两阶段提交。进一步的细节就不展开了，可以参看后面参考文献[5]。

总结

我们前面先提出了一个问题，然后从数据一致性的角度去思考，参考了 MySQL 的实现方式。理清并分析了 MySQL 单机环境是如何保证复制机制的数据一致性，也就是 binlog 和事务数据的一致。后面我们才能基于 binlog 这个机制去实现复制并保证主从复制的一致性。主从复制又引入了网络因素，进一步增加了保证主从数据一致性的复杂度，后面还会撰文进一步分析这个问题。