Respostas:
Porque, como qualquer outra otimização, não se encaixa em todas as cargas de trabalho.
O Galera pode ficar sobrecarregado por uma alta taxa de transações ou quando as transações atualizam muitas linhas. Também pode fazer com que seus aplicativos sofram atrasos no COMMIT à medida que o cluster é sincronizado.
O Galera também não atualiza outros nós de forma síncrona. Apenas transmite worksets de forma síncrona. Dessa forma, é um pouco como a replicação padrão no modo semi-síncrono. Portanto, ainda há uma pequena chance de ler dados obsoletos de outro nó do cluster. Há uma opção que você pode definir para forçar o SELECT a esperar até que a fila de worksets atualize o banco de dados, mas isso significa que há atrasos no SELECT. E até uma chance de obter um impasse no SELECT, o que parece contra-intuitivo.
O Galera é brilhante, mas não é uma tecnologia única. Ainda existem boas razões para usar a replicação assíncrona.
wsrep_causal_reads
... definida como ON SET GLOBAL wsrep_causal_reads = 'ON';
para obter seleções para aguardar até que todos os conjuntos de gravação sejam concluídos.
Algumas desvantagens do Galera incluem:
Há também algumas limitações que devem ser observadas, mas talvez possam ser contornadas:
Para mais informações, consulte os detalhes em Codership (e aqui sobre o bloqueio de DDL), MariaDB e Percona .
EDIT: Observe também que alguns argumentam que clusters de banco de dados fortemente acoplados, como o Galera, não devem ter nós distribuídos geograficamente devido aos problemas decorrentes da falta de confiabilidade inerente à camada de rede. Em vez disso, soluções assíncronas devem ser usadas nesses casos. Veja: Como não fazer alta disponibilidade do MySQL: distribuição geográfica de nós com uso indevido de replicação baseada em Galera . No entanto, o blog Galera afirma que (2015):
O argumento para a criação de clusters de bancos de dados distribuídos geograficamente é forte. A abordagem Galera para replicação e os recursos específicos do produto tornam prático a criação de clusters Galera que abrangem vários data centers e vários usuários já possuem esses clusters em produção.