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作者介绍
杨奇龙，前阿里数据库团队资深DBA，主要负责淘宝业务线，经历多次双十一，有海量业务访问DB架构设计经验。目前就职于有赞科技，负责数据库运维工作，熟悉MySQL性能优化、故障诊断、性能压测。
简介
和团队内部的同事一起沟通，讨论了MySQL数据库系统数据安全性问题，主要针对MySQL丢数据 、主从不一致的场景 ，还有业务层面使用不得当导致主备库数据结构不一样的情况，本文是基于以上的讨论和总结做的思维导图。
思维导图
内容展示
OS
BBU：数据库服务器要配置BBU，BBU在电源供应出现问题的时候，为RAID控制器缓存提供电源。当电源断电时，BBU电力可以使控制器内缓存中的数据可以保存一定时间（根据BBU的型号而决定）。用户只需要在BBU电力耗尽之前恢复正常供电，缓存中的数据即可被完整的写回RAID中,避免断电导致数据丢失
防止OS异常断电导致数据无法正常落盘
磁盘禁用cache，MySQL的 O_DIRECT 方式可以跳过pagecache写数据
单机
（1）redo log
innodb_flush_log_at_timeout
< 5.6.6： 每隔一秒将redo log buffer中的数据刷新到磁盘
>= 5.6.6：每隔innodb_flush_log_at_timeout秒将数据刷新到磁盘中去
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
（2）binlog
sync_binlog =1
（3）innodb buffer data
不同的flush mathod刷数据的图形展示。图片来自hatemysql.com。
（4）InnoDB 落盘
MySQL数据落盘的路径，图片来自李春hatemysql.com。
主从不一致
主库insert之后再回滚 ，主备库自增主键不一致
使用replace into操作，导致主备库自增主键不一致
set session sql_log_bin=0
业务架构
常见的双写
“丢”数据的场景
（1）slave_skip_counter 不合理
slave_skip_counter =1
slave_skip_counter >1
（2）DB Crash，OS正常
innodb_flush_log_at_trx_commit=0
事务提交时，不刷新缓存，系统刷新的频率是1s，故会丢失1s的数据。
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
事务提交时，会刷新到磁盘，保证事务落盘，故不丢数据。
innodb_flush_log_at_trx_commit=2
事务提交时，刷新到os cache，系统没有crash，数据无丢失。
（3）DB正常，OS Crash
带有 BBU
innodb_flush_log_at_trx_commit=0
事务提交时，不刷新缓存，系统刷新的频率是1s，故会丢失1s的数据。
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
事务提交时，会刷新到磁盘，保证事务落盘，故不丢数据。
innodb_flush_log_at_trx_commit=2
事务提交时，刷新到os cache，系统没有crash，数据无丢失。
（4）slave非实时写redo和binlog丢失数据
在slave机器上会存在三个文件来保证事件的正确重放：relay log、 relay log info、 master info。
（5）异步模式
事务T1写入binlog buffer；
dumper线程通知slave有新的事务T1；
binlog buffer进行checkpoint；
slave因为网络不稳定，一直没有收到t1；master挂掉，slave提升为新的master，t1丢失。
（6）semi sysnc
after_commit
比如主库操作update t1 set val=1 where id=10将val从5修改为1 。
会话session1在主库提交update t1 set val=1 where id=10 ；commit；
主库根据二阶段提交将数据持久化到innodb和提交日志binlog；
同步日志到slave ，并等待slave 返回ack信息，等待的实际时间以 rpl_semi_sync_master_timeout 为准，超过该设置时间则超时，主库返回给客户端成功写入信息。
接收到来自slave的ack信息，返回成功给OK客户端。
分析：
第四步之前，master还未收到slave的ack信息，此时由于事务已经提交，除了session1，其他会话是可以看到 val=1。
主库服务器down或者主库实例crash，此时发生HA切换。
主库未接收到slave的ack信息，slave接收到日志并落盘，应用binlog更新。t1.val=1，此时业务切换到slave上能获取到一致的数据。
如果在slave还未接收到binlog并且主库挂了，因为主库已经提交，此时主库t1.val是1而从库t1.val是5，主备不一致。
after_sync
比如主库操作update t1 set val=1 where id=10将val从5修改为1 。
会话session1在主库提交 :update t1 set val=1 where id=10；commit；
主库将事务写入binlog。
将binlog同步给slave，不提交。
等待slave返回ack信息，等待的实际时间以rpl_semi_sync_master_timeout为准，如果超时master改为异步模式。
接收到来自slave的ack信息，主库进行提交并且返回成功给OK客户端。
分析：
如果在第3步等待slave ack的过程中，主库发生crash(此时t1.val=5),HA 切换到slave，应用查询slave 。如果slave接收到binlog并发送ack给master，则t1.val=1。
如果slave响应主库，但是主库crash ，此时因为主库还没提交t1.val=1, slave t1.val=5，但是主库启动恢复之后t1.val会变成5，主备还是一致的。
如果slave未接收到事务和响应主库，此时t1.val=5，无论哪种状态，对于所有客户端数据库都是一致，事务都没有丢失。
知识点：两阶段提交
第一阶段是先prepare、再同步写redo log，第二阶段同步写binlog、再commit，如果在写入commit标志时崩溃，则恢复时，会重新对commit标志进行写入。
HA切换
（6）主从
binlog_format
ROW（最安全）
MIXED（不推荐）
STATEMENT（不推荐）
sync_binlog
=0：由os系统的刷新机制来控制，刷新数据到磁盘的频率
=1：每次commit刷新到磁盘
>1：每N次提交刷新到磁盘
innodb_support_xa
版本要打开，保证binlog提交的顺序，否则乱序的binlog在恢复或者slave应用的时候会有问题，及以后废弃，始终支持两阶段提交。
crash safe
crash-safe就是将relay-info.log的信息保存在InnoDB的事务表中，这时执行relay log中的事务和写relay info在一个事务中，就能得到原子性保证。从而避免已执行的binlog位点和写入relay log info的位点信息不一致的情况发生。
IO thread
master-info-repository=TABLE
sync_master_info=N：每N个event刷新一次表
SQL thread
relay-log-info-repository=TABLE
sync_relay_info=N：每N个event刷新一次表
relay-log-recovery
当slave从库宕机后，假如relay-log损坏了，导致一部分中继日志没有处理，则自动放弃所有未执行的relay-log，并且重新从master上获取日志，这样就保证了relay-log的完整性。
relay_log_info_repository = TABLE
relay_log_recovery = 1
http://mysqlserverteam.com/relay-log-recovery-when-sql-threads-position-is-unavailable/
semi_sync
after commit：master把每一个事务写到二进制日志并保存到磁盘上，并且提交（commit）事务，再把事务发送给从库，开始等待slave的应答。响应后master返回结果给客户端，客户端才可继续。
after sync：master把每一个事务写到二进制日志并保存磁盘上，并且把事务发送给从库，开始等待slave的应答。确认slave响应后，再提交（commit）事务到存储引擎，并返回结果给客户端，客户端才可继续。
GTID
相比位点复制，能减少不一致的概率
参考资料
MySQL数据丢失讨论
细看InnoDB数据落盘
MySQL5.7 深度解析：Loss-Less半同步复制技术
MySQL 5.7 Replication相关新功能说明
下载方式
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