1. 简介
项目地址：https://github.com/seanlook/p…
主从环境下数据一致性校验经常会用 pt-table-checksum 工具，它的原理及实施过程之前写过一篇文章：生产环境使用 pt-table-checksum 检查MySQL数据一致性。但是DBA工作中还会有些针对两个表检查是否一致，而这两个表之间并没有主从关系，pt工具是基于binlog把在主库进行的检查动作，在从库重放一遍，此时就不适用了。
总会有这样特殊的需求，比如从阿里云RDS实例迁移到自建mysql实例，它的数据传输服务实现方式是基于表的批量数据提取，加上binlog订阅，但强制row模式会导致pt-table-checksum没有权限把会话临时改成statement。另一种需求是，整库进行字符集转换：库表定义都是utf8，但应用连接使用了默认的 latin1，要将连接字符集和表字符集统一起来，只能以latin1导出数据，再以utf8导入，这种情况数据一致性校验，且不说binlog解析程序不支持statement（如canal），新旧库本身内容不同，pt-table-checksum 算出的校验值也会不一样，失效。
所以才萌生了参考 pt-table-checksum 自己写了一个：px-table-checksum 。
2. 实现方法
整体思路是借鉴pt-table-checksum，从源库批量（即chunk）取出一块数据如1000行，计算CRC32值，同样的语句在目标库运行一遍，结果都存入另一个库，最后检查对应编号的chunk crc值是否一致。知道不一致还不行，得能否快速方便的修复差异，所以继续根据那些不一致的chunk，去目标库和源库找到不一致的行，是缺失，还是多余，还是被修改了，然后生成修复sql，根据指示是否自动修复。
那么问题就在于：
如何确定批次，也就是下一个chunk该怎么取？我还没想做到pt-table-checksum那样，可以根据负载动态调整chunk大小，甚至活跃线程数超过阀值就暂停检查，上来工作量就太大了。目前每次计算的chunk的行数是固定的，可以配置1000或2000等。
所以就要用到分页查询，根据（自增或联合）主键、唯一索引，每次limit 1000后升序取最后一条，作为下一批的起始。所以要分析表上的键情况，组合查询条件。目前仅能检查有主键或唯一所以的表。
如何保证源库和目标库，运行的sql一样？之前一版是目标库和源库，以多线程各自计算chunk，入库，后来才意识到严重的bug：比如同样是取1000行，如果目标库少数据，那么下一个chunk起始就不一样，比较的结果简直一塌糊涂。
所以必须保证相同编号的chunk，起点必须相同，所以想到用队列，存放在源库跑过的所有校验sql，模拟pt工具在目标库重放。考虑到要多线程同时比较多个表，队列可能吃内存过大，于是使用了redis队列。
直接在数据库中计算crc32，还是取出数据在内存里计算？翻了pt-table-checksum的源码，它是在数据库里计算的。但是第一节里说过，如果目标库和源库要使用不同的字符集才能读出正确的数据，只能查询出来之后再比较。所以 px-table-checksum 两种都支持，只需指定一个配置项。
同时检查多个表，源库sql挤在队列，目标库拿出来执行时过了1s，此时源库那条数据又被修改了一次同步到了目标库，会导致计算结果不一致，实则一致，怎么处理无法处理，是px-table-checksum相比pt-table-checksum最大的缺陷。
但为了尽可能减少此类问题（比如主从延迟也可能会），特意设计了多个redis队列，目标库多个检查线程，即比如同时指定检查8个表，源库检查会有8个线程对应，但可以根据表的写入情况，配置4个redis队列（目前是随机入列），10个目标库检查线程，来减少不准确因素。但站在我的角度往往来说，不一致的数据会被记录下来，如果不多，人工核对一下；如果较多，就再跑一遍检查，如果两次都有同一条数据不一致，那就有情况了。
3. 限制
如果检查期间源表数据，变化频繁，有可能检查的结果不准确也就是上面第4点的问题。很明显，这个程序每个检查的事务是分开的，不像pt工具能严格保证每条检查sql的事务顺序。但有不一致的数据再排查一下就ok了。实际在我线上使用过程中，99.9%是准确的。
表上必须有主键或唯一索引程序会检查，如果没有会退出。
varbinay,blob等二进制字段不支持修复
其实也不是完全不支持，要看怎么用的。开发如果有把字符先转成字节，再存入mysql，这种就不支持修复。是有办法可以处理，那就是从源库查时用 hex()函数，修复sql里面unhex()写回去。
4. 使用说明
该python程序基于2.7开发，2.6、3.x上没有测试。使用前需要安装 MySQLdb和hotqueue：
$ sudo pip install MySQL-python hotqueue
要比较的表和选项，使用全配置化，即不通过命令行的方式指定（原谅命令行参数使用方式会额外增加代码量）。
4.1 px-table-checksum.py
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主程序，运行python px-table-checksum.py 执行一致性检查，但一定了解下面的配置文件选项。
4.2 settings_checksum.py
配置选项
CHUNK_SIZE: 每次提取的chunk行数
REDIS_INFO: 指定使用redis队列地址
REDIS_QUEUE_CNT: redis队列数量，消费者（目标库）有一一对应的线程守着队列
REDIS_POOL_CNT: 生产者（源库）redis客户端连接池。这个设计是为了缓解GIL带来的问题，把入列端与出列端分开，因为如果表多可能短时间有大量sql入队列，避免hotqueue争用
CALC_CRC32_DB: True 表示在db里面计算checksum值，False表示取出chunk数据在python里面计算。默认给的值是根据连接字符集定的。
DO_COMPARE: 运行模式
0: 只提取数据计算，不比较是否一致。可以在之后在模式2下只比较
1: 计算，并比较。常用，每次计算之前会删除上一次这个待检查表的结果，比较的结果只告诉哪些chunk号不一致。
2: 不计算，只从t_checkum结果比较。常用，计算是消耗数据库资源的，可以只对已有的checksum计算结果比较不一致的地方。类似pt工具的–replicate-check-only选项。
GEN_DATAFIX:
与DO_COMPARE结合使用，为 True 表示对不一致的chunk找到具体不一致行，并生成修复sql；为 False 则什么都不做。
RUN_DATAFIX:
与GEN_DATAFIX结合使用，为 True 表示对生成的修复sql，在目标库执行。需要谨慎，如果哪一次设置了修复，记得完成后改回False，不然下次检查另一个表就出意外了，所以特意对这个选项再加了一个确认提示。
DB_CHECKSUM: 一个字典，指定checksum的结果存到哪里
配置文件有示例，必须指定 db_name，表会自动创建。
4.3 settings_cs_tables.py
上面的配置文件可以认为是用于控制程序的，这个配置文件是指定要校验的源库和目标库信息，以及要检验哪些表。
TABLES_CHECK: 字典，指定要检查哪些表的一致性，db名为key，多个table名组成列表为value。暂不支持对整个db做检查，同时比较的表数量不建议超过8个
DB_SOURCE: 字典，指定源库的连接信息
DB_SOURCE: 字典，指定目标库的连接信息
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