面试官：使用 MySQL 时如果发现数据不一致了，可能是什么原因？

使用 MySQL 时有时候会遇到数据不一致的面试问题。那一般是官使什么原因会导致数据不一致呢？今天来聊一聊这个话题。

1.事务失效

1.1 单体事务

事务失效是用M因造成数据不一致的一种常见情况。举一个例子，时果数据什原客户下订单后，发现订单表插入一条记录，面试插入成功，官使账户表扣减金额，用M因但扣减金额失败。时果数据什原如下图：

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假如这两张表在同一个库，发现正常流程是面试回滚事务，但因为事务失效，官使导致订单表插入成功，用M因账户表扣减金额失败，时果数据什原最终数据不一致。发现

可能造成事务失效的因素有很多，比如下面集中情况：

Java 代码开发中事务管理多数都由 Spring 来管理，但有些情况下 Spring 管理事务会失效，比如事务所在方法的定义上有 private、final、static，或者事务方法是一个内部方法，因为 Spring 无法创建代理；事务所在方法被内部，Spring 也无法代理；异常被捕获后没有抛出，或者抛出的异常不是服务器租用 Spring 事务管理的异常，造成事务回滚失败（Spring 默认回滚 RuntimeException）。1.2 隔离级别

虽然事务没有失效，但是因为事务隔离级别的问题，出现了脏读、不可重复读和幻读等问题。比如读取了其他未提交事务修改的数据，如果那个事务最终回滚，读取到的就是脏数据，导致不一致。

要解决这个问题，就需要根据业务需求选择合适的隔离级别。

1.3 分布式事务

还是用上面客户下单的例子，如果系统是分布式架构，订单服务和账户服务不在一个应用中，那账户服务扣减金额失败了，订单服务无法回滚。

这种情况可以引入分布式事务框架，比如 Seata 或者 RocketMQ 的分布式事务。

2.数据同步

数据同步失败或未完成，也可能会造成数据不一致。

2.1 数据未同步

如下图是亿华云计算一个读写分离的主备架构，应用写主库，然后从备库中读，如果数据未同步完成，就会造成问题。

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对一些数据敏感的场景，可以选择从主库读取数据。

2.2 数据同步失败

再看下面双主架构的例子，假如我们有一张表，里面定义了自增主键 id，库 M1 生成了主键 1、2、3，库 M2 也生成了主键 1、2、3，这样两边同步的时候因为主键冲突，同步失败。

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要解决这个问题，可以把两个主库的起始 id 值设置为不一样（比如 M1 id 起始值设置成 1，把步长设置成1，M2 起始值设置成 2，把步长设置成 2）。如下图：

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3.系统故障

3.1 主库奔溃

在主备架构中，如果主库发生奔溃，InnoDB 利用重做日志进行崩溃恢复，这时要保证已提交事务的数据持久化以及未提交事务的高防服务器数据回滚。这个过程有可能会造成数据不一致。

3.2 主备切换

如果发生主备切换，备库还有部分数据没有同步到新主库，这时应用来读取数据就会出现数据不一致。

4.数据备份

在数据备份和恢复过程中，可能没有停止业务，有部分业务还在写入。备份完成后做数据恢复时，后写入的业务数据就会丢失，造成数据不一致。

5.应用逻辑问题

应用程序的逻辑有问题，也可能会造成数据不一致。下面列举两个场景：

多个线程对同一条数据进行操作，在应用中没有采用加锁机制，导致出现数据不一致；数据插入时因为逻辑问题造成了主键冲突，插入失败。

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