上一篇《数据库扩展性架构实践》聊的是数据库架构设计中的scalability实践，并没有解决availability与consistency的问题。
数据库架构设计的过程中，如何折衷高可用与一致性的问题呢？
前面的文章聊过，高可用的核心方法论是：冗余（replication） + 故障自动转移（fail-over）。
最容易想到的，是数据库主从集群，每份数据都进行复制，每个实例都独享 DISK/MEM/CPU 资源，避免实例之间的资源竞争。
如上图所示：
- 把整体数据存储分复制了N份，每份之间数据都一样；
- 每份数据的 DISK/MEM/CPU 都在一个DBMS进程内，部署在一台服务器上；
- 每份数据的资源之间的没有竞争；
理想很丰满，现实很骨感，思路没问题，但实际执行“复制”的过程中，会碰到一些问题。
以MySQL为例，有3种常见的复制方式：
- 异步复制；
- 半同步复制；
- 组复制；
第一种，异步复制（Asynchronous Replication）
又叫主从复制（Primary-Secondary Replication），是互联网公司用的最多的数据复制与数据库集群化方法，它的思路是，从库执行串行化后的主库事务。
其核心原理如上图所示：
(1) 第一条时间线：主库时间线；
- 主库执行事务
- 主库事务串行化binlog
- binlog同步给从库
- 主库事务提交完成
(2) 第二条/第三条时间线：从库时间线；
- 收到relay log
- 执行和主库一样的事务
- 生成自己的binlog（还可以继续二级从库）
- 从库事务提交完成
从这个时间线可以看到：
- 主库事务提交；
- 从库事务执行；
是并行执行的，主库并不能保证从库的事务一定执行成功，甚至不能保证从库一定收到相关的请求，这也是其称作“异步复制”的原因。
第二种，半同步复制（Semi-synchronous Replication）
为了解决异步复制中“不能保证从库一定收到请求”等问题，对异步复制做了升级。
其核心原理如上图所示：
(1) 第一条时间线：主库时间线；
- 主库执行事务
- 主库事务串行化binlog
- binlog同步给从库
- 等从库确认收到请求，主库事务才提交完成
(2) 第二条/第三条时间线：从库时间线；
- 收到relay log
- 执行和主库一样的事务，并给主库一个确认
- 生成自己的binlog（还可以继续二级从库）
- 从库事务提交完成
从这个时间线可以看到：
- 主库收到从库的ACK，才会提交；
- 从库收到请求后，事务提交前，会给主库一个ACK；
半同步复制存在什么问题呢？
- 主库的性能，会受到较大的影响，事务提交之前，中间至少要等待2个主从之间的网络TTL；
- 从库仍然有延时，主从之间数据仍然不一致；
- 主从角色有差异，主节点仍然是单点；
大数据量，高并发量的互联网业务，一般不使用“半同步复制”，更多的公司仍然使用“异步复制”的模式。
最后是MySQL5.7里，新提出的MySQL组复制。
第三种，组复制（MySQL Group Replication，MGR）
MGR有一些帅气的能力：
- 解决了单点写入的问题，一个分组内的所有节点都能够写入；
- 最终一致性，缓解了一致性问题，可以认为大部分实例的数据都是最新的；
- 高可用，系统故障时（即使是脑裂），系统依然可用；
如上图所示：
- 首先，分组内的MySQL实例不再是“主从”关系，而是对等的“成员”关系，故每个节点都可以写入；
- 其次，增加了一个协商共识的认证（certify）环节，多数节点达成一致的事务才能提交；
画外音：Garela也是此类机制。
结尾稍作总结，为了折衷数据库高可用，一致性，性能等架构设计要素，一般有三类常见复制方式：
- 异步复制，传统主从，互联网公司最常用；
- 半同步复制，从库确认，主库才提交；
- 组复制，MySQL 5.7的新功能，核心在于分布式共识算法；
知其然，知其所以然。
思路比结论更重要。
