日常 Bug 排查 - 偶发性读数据不一致
前言
日常 Bug 排查系列都是一些简单 Bug 的排查。笔者将在这里介绍一些排查 Bug 的简单技巧，同时顺便积累素材。
Bug 现场
业务场景
先描述这个问题出现的业务场景。这是一个支付的场景，如果支付成功了，我们就把支付状态置为 success (主单据更新) 同时写入支付成功时间戳为 t1 (子单据更新)。支付成功之后，我们还需要做其它的动作，做这个动作的时候我们需要刚才的支付成功时间戳 t1。那么，我们正常的请求顺序即为: 
Bug 现场
奇怪的是，线上运行时候，会有极小的概率 (大概是几亿分之一) 获取的这个时间戳为 0！也即在读到主单为 success 的时候，看到的子单时间戳是 0！由于时间戳为 0，所以调用下游 RPC 传参错误导致了调用失败。 如下图所示: 
思路
因为在请求 1 中，我们是在事务内更新的，数据应该始终保持一致才对。那很直观的第一个思考点就是： 思路 1: 是不是事务没生效？笔者看了下源代码，使用没有问题，也不存在类内方法互相调用的情况。再者说，如果事务没生效，概率不至于这么低。
思路 2: 稍加思索一下，好像这个是事务隔离级别的原因。在这个 Case 里面，看上去数据库采用的 RC 隔离级别，也就是读已提交。如下图所示： 
t1时刻，请求2查询到的子单据时间戳为0
t2时刻，请求1提交，这时候将子单据时间戳更新为t1,主单据状态为success
t3时刻，请求2由于RC隔离级别，能看到请求1的提交，主单状态为success，所以判定可以进行下游RPC的调用，但是由于在t1时刻获取到的时间戳为0，导致调用失败
矛盾点
数据库隔离级别是 RC 应该能非常好的解释出现 Bug 时的行为。于是笔者查了一下隔离级别，发现是 RR，这就陷入了矛盾！但由于 RC 这个隔离级别解释这个 Bug 非常的靠谱，所以笔者看了下业务的数据库配置，发现它有 100 个库。那么就自然有了下一步猜想：这 100 个库中有的是 RR 的，有的是 RC 的。出问题的那个库正好就是 RC 的。
指定库查询隔离级别
于是笔者就根据业务的 shardKey 到了指定的库查询隔离级别，发现它果然是 RC 级别的，真相大白！这 100 个库中大概有 1/3 的库是 RC 隔离级别。 
后续修复
这个问题是由于 DBA 在换库的过程中采用了默认的配置，导致原来设置为 RR 级别的库在换了大容量机器后被默认改成了 RC 隔离级别。DBA 找了个时间将隔离级别切换回 RR 后问题就消失了，并编写了相应的巡检脚本防止此类问题再次发生。
总结
隔离级别是比较微妙的，相关问题大多只在高并发大流量下才会有偶发性的显现，分库分表集群中不同 DB 的隔离级别由于种种原因导致的不一致会加大问题的排查难度。有时候遇到无法解释问题时可以考虑下底层组件的设置问题。
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