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。
（1）把整体数据存储分复制了N份，每份之间数据都一样；（2）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；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。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。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。（2）从库收到请求后，事务提交前，会给主库一个ACK；（1）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；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）（1）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；（2）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；（3）高可用，系统故障时（即使是脑裂），系统依然可用；（1）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；（2）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；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：（3）组复制，MySQL 5.7的新功能，核心在于分布式共识算法；https://cs.fyi/guide/consistency-patterns-week-strong-eventual
23年1月一篇关于一致性架构模式的短文，10分钟读完。我将以短视频+图文+直播+星球社群的形式，系统性的分享架构设计中的100个相关知识点，欢迎感兴趣的童鞋关注。平台对专业内容不推流，大家多帮忙标星，以及点赞，转发，在看三连。感谢！
