在主（master）上通过执行校验的查询对复制的一致性进行检查，对比主从的校验值，从而产生结果。
下面通过实际的例子来解释该工具如何使用：
主库（10.8.23.209）数据：
从库（10.8.23.208）数据：
从库（10.8.23.210）数据：
很明显主备数据不一致，我们使用工具来检测下：
校验命令参数解释：
校验结果字段解释：
好了，命令以及常用参数都介绍了，一起解释下上面执行的效果，通过DIFFS 是1 就可以看出主从的表数据不一致。怎么不一致呢？ 通过指定—replicate=test.checksums 参数，就说明把检查信息都写到了checksums表中。
进入备库（10.8.23.208）中查看checksums表的信息：
进入备库（10.8.23.210）中查看checksums表的信息：
通过上面找到了这些不一致的数据，如何修复呢？利用另外一个工具 pt-table-sync。
高效的同步MySQL表之间的数据，他可以做单向和双向同步的表数据。他可以同步单个表，也可以同步整个库。它不同步表结构、索引、或任何其他模式对象。所以在修复一致性之前需要保证他们表存在。接着上面的复制情况，主库和从库的aaa表数据不一致，需要修复。
参数解释：
命令介绍完了，一起解释下执行的效果：通过（--print）打印出来了修复数据的sql语句，可以手动的去从行执行，让他们数据保持一致性。那能否直接执行？当然可以，通过(--execute)
没发现任何异常，然后检查主从数据的一致性：
主库（10.8.23.209）数据：
从库（10.8.23.208）数据：
从库（10.8.23.210）数据：
OK，数据已经保持一致了。
不过建议还是--print 打印出来的好，这样就可以知道那些数据有问题，可以人为的干预下。
不然直接执行了，出现问题之后不好处理。总之还是在处理之前做好数据的备份工作。
用 pt-table-checksum 时，会不会影响业务性能？
实验
实验开始前，给大家分享一个小经验：任何性能评估，不要相信别人的评测结果，要在自己的环境上测试，并（大概）知晓原理。
我们先建一对主从：
然后用 mysqlslap跑一个持续的压力：
开另外一个会话，将 master 上的 general log 打开：
然后通过 pt-table-checksum 进行一次比较：
查看 master 的 general log，由于 mysqlslap 的影响，general log 中有很多内容，我们找到与 pt-table-checksum 相关的线程：
将该线程的 *** 作单独列出来：
*** 作比较多，我们一点一点来说明：
这里工具调小了 innodb 锁等待时间。使得之后的 *** 作，只要在 innodb 上稍微有锁等待，就会马上放弃 *** 作，对业务影响很小。
另外工具调小了 wait_timeout 时间，倒是没有特别的作用。
工具将隔离级别调整为了 RR 级别，事务的维护代价会比 RC 要高，不过后面我们会看到工具使用的每个事务都很小，加上之前提到 innodb 锁等待时间调到很小，对线上业务产生的成本比较小。
RR 级别是数据对比的基本要求。
工具通过一系列 *** 作，了解表的概况。工具是一个数据块一个数据块进行校验，这里获取了第一个数据块的下边界。
接下来工具获取了下一个数据块的下边界，每个 SQL前都会 EXPLAIN 一下，看一下执行成本，非常小心翼翼。
之后工具获取了一个数据块的 checksum，这个数据块不大，如果跟业务流量有冲突，会马上出发 innodb 的锁超时，立刻退让。
以上是 pt-table-checksum 的一些设计，可以看到这几处都是精心维护了业务流量不受影响。
工具还设计了其他的一些机制保障业务流量，比如参数 --max-load 和 --pause-file 等，还有精心设计的数据块划分方法，索引选择方法等。大家根据自己的情况配合使用即可达到很好的效果。
总结
本期我们介绍了简单分析 pt-table-checksum 是否会影响业务流量，坊间会流传工具的各种参数建议或者不建议使用，算命的情况比较多，大家都可以用简单的实验来分析其中机制。
还是那个观点，性能测试不能相信道听途说，得通过实验去分析。
业务有两个 MySQL 集群是通过 MQ 进行同步的，昨晚 MQ 出现异常，报了很多主键冲突，想请 dba 帮忙校验一下两个集群的数据是否一致。
当接到这个需求的时候并没当回事，隐约有点印象 pt-table-checksum 能通过 dsn 实现 MySQL 的数据校验，所以当时就应承下来了。不曾想，啪啪打脸，回想起来真是草率了。
本文参考的是 pt-table-checksum 的校验逻辑，基于数据块去遍历每个表，然后比对 checksum 的值判断该块是否一致，本文主要是想聊聊我在实现数据校验脚本过程中遇到的问题以及解决思路，希望对大家有帮助。
利用线上的配置文件搭建一套主从环境。
这个用例将通过 dsn 方式连接从库。
这个用例将通过 dsn 方式连接从库，但是会将从库的复制链路 stop 掉，并清空复制信息。
熟悉 pt-table-checksum 的朋友应该都知道，该工具是基于主键(非空唯一键)进行扫描数据行，其实这个逻辑针对整型单列主键实现起来很简单，但是如果是联合主键且是字符型，好像就没那么简单了，有兴趣的可以思考一下。下面我先说一下大致的逻辑：
第一步：判断 _min_rowid 是否为空，为空就取该表的第一行，并记作 _min_rowid 。
第二步：根据 _min_rowid 作为条件进行扫描该表，取下一个数据块的数据，记录数据块的最后一行数据的主键值，记录 checksum 的值，并记下 _min_rowid 。
第三步：判断_min_rowid是否为空，非空重复第二步，为空退出检查。
通过上述三个步骤可以看到，如果是单列整型的主键，实现起来很简单，但是问题来了，业务的表的主键五花八门，有的是联合主键，有的是字符型的联合主键，还有整型+字符型的联合主键，那么上述的实现方式显然是有问题的。所以实现起来需要多考虑几个问题：
鉴于存在上述两个问题，可以参考如下实现逻辑：
假如有这么一个联合主键字段 primary key(a,b,c) 都是整型，该如何编写遍历 sql 呢？起初我的想法很简单，具体如下：
至此在编写校验脚本过程遇到的两个问题就算告一段落了，剩下的就是各种逻辑处理了，不过多赘述，有兴趣的可以自行阅读脚本文件。
本着最低程度影响业务，所以取消加锁逻辑。但是又要保证该数据块的数据一致性，如果这个数据块是个热数据，当前正在变更，那么校验的时候难免会不一致。所以只能通过多次校验实现，默认是校验20次，其中有一次校验结果是一致，就认为是一致的，如果前5次校验过程中，这个数据块的数据没有变化，也视为不一致（可能是因为延迟，也可能是真的不一致）。
pt-table-checksum 不校验表结构，改写时添加表结构的校验。
可以基于表的并行校验，可由用户指定并行数，但是脚本有个安全机制，如果用户指定的并行数大于当前 cpu 空闲核心数，就会按当前（空闲核心数-1）作为并行数。
添加网络监控，由用户指定网络上限百分比，当网卡流量超过这个百分比就暂停任务，等待网卡流量低于阈值才会继续任务。这个主要是出于对于中间件（mycat）的场景或者分布式数据库（tidb）的场景。
支持定时任务功能，用户可以使用这个功能规避业务高峰，仅在业务低峰进行数据校验。
不仅限于主从节点的校验，只要目标对象支持 MySQL 的标准 SQL 语法就能做数据校验。
校验逻辑是通过 SQL 采集目标节点的数据库，如果目标数据库系统当前存在异常，无疑是雪上加霜，将会触发未知问题，所以添加超时机制，单次取数据块的阈值是5s，超过5秒就放弃等待重试。测试发现，有时候即便触发超时了，但是 SQL 任务还是会在目标数据库的 processlist 中能看到，所以又添加了一个 kill 机制，超时后会触发一个 kill processlist id 的动作。另外为了避免 kill 错，在每个 SQL 对象添加了一个32位的 md5 值，每次 kill 的时候会校验这个 md5 值。
本工具借鉴 pt-table-checksum 工具思路改写，可以检查随意两个 mysql（支持 mysql sql 语法的数据库）节点的数据一致性。
基于主键以一个块遍历数据表，比对checksum的值，块的大小可通过参数指定。 （1）获取该表的第一个数据块的查询SQL。 （2）将两个目标节点的数据块的checksum的值，记录到临时文件，file1 file2。 （3）比对file1 file2是否一致。
第一步：先开启一个 screen 监控网络
第二步：新开启一个screen执行校验任务
（1）info.log 文件
（2）list目录
（3）md5 目录
（4）pri 目录
（5）res 目录
这是 table 目录下记录某个数据块不一致的一个例子
这是 diff 目录下记录某个数据行不一致的一个例子
（6）skip.log 文件
本工具是参考了 pt-table-checksum 工具的一些思路并结合自身经验进行改写，尚有很多不足之处，仅做学习交流之用， 如有线上环境使用需求，请在测试环境充分测试。
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