主从数据的一致性校验是个头疼的问题，偶尔被业务投诉主从数据不一致，或者几个从库之间的数据不一致，这会令人沮丧。通常我们仅有一种办法，热备主库，然后替换掉所有的从库。这不仅代价非常大，而且类似治标不治本的方案，让人十分不安。因此我们需要合适的工具，至少帮我们回答下面三个问题：
- 是从库延迟导致了用户看到的数据不一致，还是真的主从数据就不一致？
- 如果不一致，这个比例究竟多大？
- 下次还会出现吗？
回答清楚这几个问题，有助于我们决定是否修复，以及修复的方式，还可以帮我们找出不一致的数据，进而定位问题根源。而percona的pt-table-checksum正是我们想要的。
pt-table-checksum简介
pt-table-checksum是著名的percona-toolkit工具集的工具之一。它通过在主库执行基于statement的sql语句来生成主库数据块的checksum，把相同的sql语句传递到从库，并在从库上计算相同数据块的checksum，最后，比较主从库上相同数据块的checksum值，由此判断主从数据是否一致。这种校验是分表进行的，在每个表内部又是分块进行的，而且pt工具本身提供了非常多的限流选项，因此对线上服务的冲击较小。
checksum计算原理
1. 单行数据checksum值的计算
pt工具先检查表的结构，并获取每一列的数据类型，把所有数据类型都转化为字符串，然后用concat_ws()函数进行连接，由此计算出该行的checksum值。checksum默认采用crc32，你可以自己定义效率更高的udf。
2. 数据块checksum值的计算
如果一行一行的计算checksum再去和从库比较，那么效率会非常低下。pt工具选择智能分析表上的索引，然后把表的数据split成一个个chunk，计算的时候也是以chunk为单位。因此引入了聚合函数BIT_XOR()。它的功能可以理解为把这个chunk内的所有行的数据拼接起来，再计算crc32的值，就得到这个chunk的checksum值。sql语句如下：
这其中还有count(*)，用来计算chunk包含的行数。每一次对chunk进行checksum后，pt工具都会对耗时进行统计分析，并智能调整下一个chunk的大小，避免chunk太大对线上造成影响，同时也要避免chunk太小而效率低下。
3. 一致性如何保证
当pt工具在计算主库上某chunk的checksum时，主库可能还在更新，同时从库可能延迟使得relay-log中还有与这个chunk数据相关的更新，那该怎么保证主库与从库计算的是”同一份”数据？答案是加for update当前读锁，这保证了主库的某个chunk内部数据的一致性。否则，1000个人chekcusm同样的1000行数据，可能得到1000个不同的结果，你无法避开mvcc的干扰！获得for update锁后，pt工具开始计算chunk的checksum值，并把计算结果保存到pt工具自建的结果表中(采用replace into select的方式)，然后释放锁。该语句最终会传递到从库并执行相同的计算逻辑。
内部工作过程
有了上面关键的几点说明，我们再来看看pt工具的内部工作过程，如下图: 简单解释下工作过程：
- 1. 连接到主库：pt工具连接到主库，然后自动发现主库的所有从库。默认采用show full processlist来查找从库，但是这只有在主从实例端口相同的情况下才有效。
- 3. 查找主库或者从库是否有复制过滤规则：这是为了安全而默认检查的选项。你可以关闭这个检查，但是这可能导致checksum的sql语句要么不会同步到从库，要么到了从库发现从库没有要被checksum的表，这都会导致从库同步卡库。
- 5. 开始获取表，一个个的计算。
- 6. 如果是表的第一个chunk，那么chunk-size一般为1000；如果不是表的第一个chunk，那么采用19步中分析出的结果。
- 7. 检查表结构，进行数据类型转换等，生成checksum的sql语句。
- 8. 根据表上的索引和数据的分布，选择最合适的split表的方法。
- 9. 开始checksum表。
- 10. 默认在chunk一个表之前，先删除上次这个表相关的计算结果。除非—resume。
- 14. 根据explain的结果，判断chunk的size是否超过了你定义的chunk-size的上限。如果超过了，为了不影响线上性能，这个chunk将被忽略。
- 15. 把要checksum的行加上for update锁，并计算。
- 17-18. 把计算结果存储到master_crc master_count列中。
- 19. 调整下一个chunk的大小。
- 20. 等待从库追上主库。如果没有延迟备份的从库在运行，最好检查所有的从库，如果发现延迟最大的从库延迟超过max-lag秒，pt工具在这里将暂停。
- 21. 如果发现主库的max-load超过某个阈值，pt工具在这里将暂停。
- 22. 继续下一个chunk，直到这个table被chunk完毕。
- 23-24. 等待从库执行完checksum，便于生成汇总的统计结果。每个表汇总并统计一次。
- 25-26. 循环每个表，直到结束。
校验结束后，在每个从库上，执行如下的sql语句即可看到是否有主从不一致发生： -
select * from percona.checksums where master_cnt <> this_cnt OR master_crc <> this_crc OR ISNULL(master_crc) <> ISNULL(this_crc) \G
重要选项
安全选项：
—check-replication-filters 是否检查复制过滤规则
—check-slave-tables 检查是否所有从库都有被检查的表和列
—chunk-size-limit 每个chunk最大不能超过这个大小，超过就忽略它
限速选项：
—check-interval 多久检查一次主从延迟、主库负载是否达到上限
—check-slave-lag 是否只检查这个从库的延迟
—max-lag 最大延迟，超过这个就等待
—max-load 最大负载，超过这个就等待
过滤选项：
—databases 只检查某些库
—tables 只检查某些表
这些过滤选项在修复不一致数据后，检查修复效果很有用。
其他选项
—resume 因某种原因中断，下次接着执行，不用从头开始
—chunk-time 每个chunk被计算的时间，一般默认为0.5秒
—replicate-check-only :只显示不同步的信息
—no-check-binlog-format ：不检查binlog的格式
—create-replicate-table 第一次使用的时候需要创建表
用法举例
master:10.0.0.96
slave:10.0.0.30
主从数据校验命令（主库执行）：
./pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --databases=db1 --replicate=db1.checksums --create-replicate-table --host=10.0.0.96 --port=3306 -uroot -pqazwsx$%^456
./pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --databases=common --replicate=common.checksums --create-replicate-table --host=10.0.0.96 --port=3306 -uroot -pqazwsx$%^456 --no-check-binlog-format
注意：最好新建一个专门用于校验主从数据的用户，用户需要具有的权限为：SELECT, PROCESS, SUPER, REPLICATION SLAVE（主库授权即可）
缺陷和注意事项
- 如果表没有主键或唯一索引，或者干脆没有任何索引，那么pt工具在chunk表的时候，将无所适从。不过我们已强制在建表的时候，每个表都必须有主键。
- —check-binlog-format是默认选项，建议不要关闭它。pt-table-checksum工具自身产生的所有sql语句要基于语句格式同步到从库，这是由它的实现原理决定的。但是在A-B-C的级联复制结构中，如果B是行格式的复制，那么B与C的数据一致性校验就没法做了。在A上设置该sql语句为语句级并不会把set这个动作记录到binlog中，这个属性无法级联传递。
- 主从异构的情况下，checksum语句可能在从库上执行失败，即使是索引的不一致。例如sql语句中有force index某个索引，但是从库的表上没有这个索引，就会导致卡库。
总结
pt-table-checksum是校验主从数据不一致的最好工具。由于MySQL复制自身的缺陷，或主从切换不严谨，或备份软件bug等原因，都可能导致主从数据的不一致。不管你管不管，不一致都在那里，就看数据对你重不重要，重要的话，就定期做下检查并修复吧。
且看下回分解：用pt-table-sync修复不一致的数据