tbl = 'employees_ptchksum' AND chunk = '5' '对应emp_no > 499999' 51 Query SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Threads_running' 51 Query EXPLAIN SELECT COUNT(*), '0' FROM `employees`.`employees_ptchksum` FORCE INDEX(`PRIMARY`) WHERE ((`emp_no` > '499999')) ORDER BY `emp_no` /*explain past upper chunk*/ 51 Query REPLACE INTO `percona`.`checksums` (db, tbl, chunk, chunk_index, lower_boundary, upper_boundary, this_cnt, this_crc) SELECT 'employees', 'employees_ptchksum', '6', 'PRIMARY', '499999', NULL, COUNT(*), '0' FROM `employees`.`employees_ptchksum` FORCE INDEX(`PRIMARY`) WHERE ((`emp_no` > '499999')) ORDER BY `emp_no` /*past upper chunk*/ 51 Query SHOW WARNINGS 51 Query SELECT this_crc, this_cnt FROM `percona`.`checksums` WHERE db = 'employees' AND tbl = 'employees_ptchksum' AND chunk = '6' 51 Query UPDATE `percona`.`checksums` SET chunk_time = '0.002064', master_crc = '0', master_cnt = '0' WHERE db = 'employees' AND tbl = 'employees_ptchksum' AND chunk = '6' 51 Query SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Threads_running' 51 Query SHOW MASTER STATUS 51 Quit

根据general log可以看出，pt-table-checksum主要工作的流程可以总结如下：

1. 连接主库和从库，查询当前数据库服务器信息，包括参数设置，负载信息等；
2. 根据工具选项设置会话级别参数，设置会话级binlog row format为STATEMENT；
3. 根据工具选项创建校验结果表(默认为percona.checksums表)，查看当前数据库服务器运行状态；
4. 获取校验的数据库和表，逐张顺序进行检查校验；
5. 开始分析表，根据表的索引(如有)，将表分成多个chunk，每个chunk包含多行，默认为1000，chunk对应的表行数可以根据数据库性能状态动态调整；
6. 根据以上分析生成表的校验语句，并检查表结构；
7. 开始进行表的校验分析，为了保证一致性，这个阶段会将当前chuck所包含的行加上行锁，并将校验的结果以replace into方式存入校验结果表；
8. 再次查询校验结果表，并更新master_crc、master_cnt的值(主库)，如果是从库则是this_crc、this_cnt；
9. 根据数据库运行状态调整下一个chunk所包含行数；
10. 继续下一个chunk的校验检查，直到表中所有的chunk校验完成；
11. 从库运行完校验检查，汇总这张表的结果；
12. 循环完成所有需要校验的表直到完成所有的表的校验操作。

总结

1. pt-table-checksum是当前MySQL主从数据库数据一致性校验比较好的工具，但也会对服务器性能造成影响，尽管影响的范围有限，在进行每个chunk检查校验时会对chunk中涉及的表行加锁，所以，检验还是尽量在业务低峰期进行操作；
2. pt-table-checksum工具无法对主从表结构不一致的表进行校验；
3. 校验结果只能看出哪些表出现不一致性，并无法得出具体出现多少行数据不一致，哪些数据行不一致等。
4.