滴滴出行数据库团队探索：基于MGR的强一致性实现

"这篇PDF文件主要探讨了基于MySQL Group Replication (MGR)技术实现的读写强一致性数据库，由滴滴出行的数据库团队成员田佳伟进行分享。内容包括现实中的交易场景、数据库模型以及MGR的架构和复制方式，重点关注了写一致性、读一致性这两个关键特性，并对MGR的选择原因进行了分析。" 在现代分布式数据库系统中，确保数据的一致性和可用性是至关重要的。这篇文档首先介绍了现实中的交易场景，这些场景往往需要高并发、低延迟的处理能力，同时对数据的一致性有着严格的要求。在这样的背景下，数据库模型的设计必须兼顾性能和强一致性。 **写一致性**是分布式数据库的核心能力之一。文中提到了Replicated State Machine (状态机复制)和Consensus Protocol（共识协议），如Mencius（Paxos的一个变种），它们保证了数据一旦写入成功就不会丢失，并且在全局范围内按照特定顺序处理，从而实现线性一致性。这种一致性保证了在一个分布式的环境中，所有节点看到的数据变化是一致的，避免了数据冲突和不一致的情况。 **读一致性**是另一个关键点。MGR提供了多种保证读一致性的策略：read-your-writes consistency（读你自己的写）确保了用户能立即读到自己刚刚写入的数据；monotonic-reads（单调读）保证了如果一个数据项已经被读取过，那么后续的读操作将不会返回更旧的值；consistent-prefix reads（一致前缀读）确保在事务的一部分已经提交的情况下，读取到的数据是事务开始时的一致视图。 为了实现这些一致性特性，MGR采用了不同的技术手段。例如，通过Proxy路由流量调度，读写操作可以被智能地分配到适当的副本上。Quorum Read（多数读）规则要求读取操作必须从超过半数的副本中获取数据，以确保读取的正确性。Read Convert Write策略将读操作转化为写操作，通过Paxos协议来保证一致性。此外，Read with Write-Point（读写点记录）记录下写入的点，读取时会推进到这个点后再释放读取，这样确保了读操作不会错过任何已提交的写操作。 选择MySQL Group Replication的原因在于其官方支持，社区生态完善，稳定性好，而且支持多点写入，提高了系统的可用性。同时，MGR专注于提供强大的读一致性语义，以满足高要求的业务场景。 这篇PDF详细阐述了如何利用MGR构建一个具有读写强一致性的数据库系统，对于理解分布式数据库的设计原则和实践具有很高的参考价值。