1. MySQL和TiDB的数据一致性概述
MySQL和TiDB都是常见的关系型数据库，而数据一致性是关系型数据库最基本、最重要的特性之一。数据一致性可以保证多个应用程序访问同一份数据时，可以保持数据的准确性和一致性。在分布式数据库中，数据一致性是一个非常复杂的问题，在设计分布式系统时，我们需要根据业务场景的需求和应用程序的要求，选择合适的一致性模型。
1.1 MySQL的数据一致性
MySQL的数据一致性主要依靠ACID事务来保证，ACID是一种保证数据库事务正确运行的机制，具体如下：
原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作序列，整个序列中的操作要么全部执行成功，要么全部执行失败，不能部分成功。
一致性（Consistency）：事务在执行前后，数据都必须满足一致性约束，事务执行后，数据库状态从一个一致性状态变成另一个一致性状态。
隔离性（Isolation）：每个事务都是与其它事务并发执行的，但执行的每个事务都是在相互隔离的状态下完成的，因此多个事务之间不会互相影响。
持久性（Durability）：一个事务一旦完成提交，其所做的改变都将永久保存到数据库中。
MySQL支持多种存储引擎，不同存储引擎对数据一致性的支持不同。例如，InnoDB存储引擎是MySQL默认的存储引擎，支持事务、行级锁、MVCC等数据一致性特性，而MyISAM存储引擎则不支持事务，只支持表级锁，因此对数据一致性的支持较弱。
1.2 TiDB的数据一致性
TiDB是一个分布式NewSQL数据库，其数据一致性主要依靠CAP理论中的CA模型来保证。CAP理论是分布式系统中最基本的理论之一，它认为一个分布式系统最多只能同时满足下列三个特性中的两个：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。
在CAP理论中，C和A是互斥的，TiDB选择了CA模型，因此它可以保证数据的一致性和可用性，但是对于分区容错性的支持较弱。
TiDB的数据一致性依靠Multi-Raft协议和分布式事务来保证，Multi-Raft协议是使用Raft协议复制数据的一种方式，它通过在不同节点上复制多个副本来保证数据一致性。分布式事务则是在分布式系统中实现ACID事务的一种方式，TiDB使用分布式事务和二阶段提交（Two-Phase Commit）协议来实现分布式事务。
2. MySQL和TiDB的异步复制对比
异步复制是分布式数据库中常见的数据复制方式，它的特点是快速、高效、低延迟，但是可能会出现数据不一致的情况。
2.1 MySQL的异步复制
MySQL支持基于日志的异步复制，其基本原理是主节点将更新操作记录在二进制日志（Binary Log）中，然后从节点读取二进制日志并应用到自己的数据库中。由于从节点的复制是异步的，因此可能会存在数据不一致的情况，例如主节点和从节点的数据可能存在短暂的不一致，需要通过一定的机制来保证数据的一致性。
MySQL提供了多种机制来保证异步复制的数据一致性，例如半同步复制（Semi-Synchronous Replication）和组提交（Group Commit）等机制，这些机制可以在一定程度上保证数据不会丢失。
2.2 TiDB的异步复制
TiDB也支持基于日志的异步复制，并且采用Raft协议来实现数据复制。Raft协议是一种强一致性复制协议，可以保证数据的强一致性，但是相比于异步复制来说，可能会导致更高的延迟。
为了减少异步复制带来的延迟，TiDB提供了异步apply机制。异步apply机制的基本原理是主节点将更新操作先记录在Redo Log中，接着它并不等待所有从节点都完成复制，而是直接返回成功，从节点在后台异步获取更新操作，并将其应用到自己的数据库中。
异步apply机制可以在保证数据一致性的同时，减少延迟，提高系统的吞吐量。
结论
MySQL和TiDB都是常见的关系型数据库，其数据一致性和异步复制机制有所不同。MySQL使用ACID事务来保证数据的一致性，支持基于日志的异步复制，并提供了多种机制来保证数据不丢失。TiDB采用CAP理论中的CA模型来保证数据的一致性和可用性，支持基于Raft协议的强一致性复制，并提供了异步apply机制来减少异步复制带来的延迟。
因此，在实际应用中，我们需要根据业务场景的需求和应用程序的要求，选择合适的数据库和一致性机制。