云原生数据库 PolarDB：一致性级别

问题与解决方案

PolarDB具有主从复制简单易用的特点，通过把主库的WAL异步地传输到备库并实时应用，一方面可以实现高可用，另一方面备库也可以提供查询，来减轻对主库的压力。虽然备库可以提供查询，但存在以下问题：

• 问题1：主库和备库一般提供两个不同的访问地址，在访问不同库时，需要在应用程序上修改成对应库的地址，对应用有侵入。
• 问题2：数据的复制是异步的。客户端提交commit并且成功之后，数据可能还没有同步到只读节点。因此备库的数据并不是最新的而是有延迟的，无法保证查询的一致性。

为了解决第一个问题，PolarDB引入了读写分离代理功能。一般的实现是，代理会伪造成PolarDB与应用程序建立好连接，解析发送进来的每一条SQL，如果是UPDATE、DELETE、INSERT、CREATE等写操作则直接发往主库，如果是SELECT则发送到备库。

但读写分离还是无法解决由于延迟导致的查询不一致问题。当数据库负载很高时，例如对大表执行DDL（如加字段）操作或大批量插入数据的时候，延迟会非常严重，从而导致无法从只读节点中读取最新数据。

PolarDB采用了异步物理复制方式实现了主节点和只读节点间的数据同步。主节点的数据更新后，相关的更新会应用到只读节点，具体的延迟时间与写入压力有关（一般在毫秒级别），通过异步复制的方式确保了主节点和只读节点间数据的最终一致。PolarDB提供了如下两种一致性级别，满足您在不同场景下对一致性级别的要求：

• 最终一致性
• 会话一致性

最终一致性

• 功能介绍
  PolarDB是读写分离的架构，传统的读写分离只提供最终一致性的保证，主从复制延迟会导致从不同节点查询到的结果不同，例如在一个会话内连续执行如下查询，最后的SELECT结果可能会不同（具体的访问结果由主从复制的延迟决定）。

  INSERT INTO t1(id, price) VALUES(111, 96);
  UPDATE t1 SET price = 100 WHERE id=111;
  SELECT price FROM t1;

• 适用场景

  若需要减轻主节点压力，让尽量多的读请求路由到只读节点，您可以选择最终一致性。

会话一致性

• 功能介绍

  针对最终一致性导致查询结果不同的问题，通常需要将业务进行拆分，将一致性要求高的请求直接发往主节点，而可以接受最终一致性的请求则通过读写分离发往只读节点。这既增加了主节点的压力，影响读写分离的效果，又增加了应用开发的负担。

  为解决上述问题，PolarDB提供了会话一致性（也称因果一致性）。会话一致性保证了同一个会话内，一定能够查询到读请求执行前已更新的数据，确保了数据单调性。

  在PolarDB的链路中间层做读写分离的同时，中间层会追踪各个节点已经应用的Redo日志位点，即日志序号（Log Sequence Number，简称LSN）。同时每次数据更新时PolarDB会记录此次更新的位点为Session LSN。当有新请求到来时，PolarDB会比较Session LSN和当前各个节点的LSN，仅将请求发往LSN大于或等于Session LSN的节点，从而保证了会话一致性。表面上看该方案可能导致主节点压力大，但是因为PolarDB是物理复制，速度极快。

  

  在上述场景中，当更新完成后，返回客户端结果时复制就同步在进行，而当下一个读请求到来时，主节点和只读节点之间的数据复制极有可能已经完成。且大多数应用场景都是读多写少，所以经验证在该机制下既保证了会话一致性，又保证了读写分离负载均衡的效果。

• 适用场景

  PolarDB的一致性级别越高，对主库的压力越大，集群性能也越低。推荐使用会话一致性，该级别对性能影响很小而且能满足绝大多数应用场景的需求。

一致性级别选择最佳实践

• PolarDB一致性级别越高，集群性能越低。推荐使用会话一致性，该级别对性能影响很小而且能满足绝大多数应用场景的需求。
• 若对不同会话间的一致性需求较高，可以选择如下方案：
  使用HINT将特定查询强制发送至主节点执行。

  /*FORCE_MASTER*/ select * from user;

  说明

  • 若您需要通过MySQL官方命令行执行上述Hint语句，请在命令行中加上-c参数，否则该Hint会被MySQL官方命令行过滤导致Hint失效，具体请参见MySQL官方命令行。
  • Hint的路由优先级最高，不受一致性级别和事务拆分的约束，使用前请进行评估。
  • Hint语句里不要有改变环境变量的语句，例如/*FORCE_SLAVE*/ set names utf8;等，这类语句可能导致后续的业务出错。