虽然PostgreSQL以鲁棒性、可扩展性、高可靠性被大家熟知，但是数据不一致依然时有发生，这会导致一些问题并影响系统性能。本文中，我们会解释数据不一致，讨论其面临的挑战，给出一些预防技巧，并在其出现时给出解决方案。

1     什么是数据不一致？

数据不一致是指在集群的节点间数据不同步，导致不一致结果，并存在数据损坏的潜在风险。当集群节点间出现数据同步延迟时，会导致不一致，错误及其他问题。

例如，如果相同记录在集群节点间数值不同，那么不同节点上的查询会得到不同的结果，这会导致混乱，错误及其他问题。

2     数据不一致面临的挑战

PostgreSQL数据不一致会面临诸多挑战，包括：

1.结果不准确：连接不同节点时查询结果会不同，这会导致应用访问到不一致的数据。同样会使基于数据的决策变得困难。

2.数据完整性问题：数据不一致会导致数据完整性问题，

3.性能问题：数据不一致同样会影响系统性能，它会使系统变慢，反应迟钝。

4.难于定位：定位数据不一致引起的问题是一件具有挑战性的事情，特别是试图定位问题的根源。

3     数据不一致的原因

导致数据不一致的原因包括：

1.网络问题：网络问题会引起同步延迟，例如高延迟，丢包，带宽限制等。

2.升级：模式变更和数据库升级会导致临时性数据不一致。

3.复制槽：复制延迟是指集群节点间数据同步延迟，例如流复制和逻辑复制。

4.硬件故障：硬盘及电源故障等会导致集群各节点数据不一致。

4     如何防止数据不一致

在PostgreSQL中，防止数据不一致有如下几个措施：

1使用同步复制：同步复制可以保证事务提交前在节点间同步成功，降低数据不一致风险。但是性能会有损耗。

2负载均衡：部署一个负责均衡软件，保证查询相同数据的SQL发送到同一节点，将数据不一致风险降到最低。

3使用监控工具：使用监控工具有助于提前定位导致数据不一致的问题，在情况恶化前采取错误。

4 维护窗口：在维护窗口执行模式变更及数据升级，将影响降低到最小。

5 回归测试：以回归方式测试集群及故障场景，保障复制和数据备份符合预期。

5     解决数据不一致问题

通过以下步骤解决数据PostgreSQL不一致问题：

1、重新同步：手工同步数据，修复数据不一致问题。

2、回滚事务：使用pg_rewind和pg_backrest等工具执行基于时间点数据恢复，修复数据不一致问题。

3、监控系统：修复数据不一致问题后，需要及时监控系统，这对于保证问题不再重新和定位其他潜在问题十分关键。

6     结论

数据不一致是十分严重的问题，会导致查询结果不一致，数据损坏及数据丢失。通过践行预防和修复的最佳实践，PostgreSQL管理员可以维护一个可靠且一致的数据库环境。

7     原文地址

https://stormatics.tech/blogs/data-inconsistency-in-highly-available-postgresql-clusters