实际上，问题中的"canalh base"可能存在笔误，应该是"Canal"和"HBase"两个不同的概念。Canal是一个基于MySQL的实时数据同步工具，而HBase是一个分布式、可扩展、支持大量数据存储的非关系型数据库。下面分别介绍Canal和HBase如何保证数据一致性。
Canal如何保证数据一致性
Canal通过以下方式确保数据一致性：
- 基于事务日志解析：Canal通过解析数据库的事务日志来获取数据变更的信息。由于数据库的事务日志是在写入磁盘之前记录的，所以可以保证数据的一致性。
- 保证实时同步：Canal通过与数据库建立连接，并监听数据库的事务日志变更，实时获取数据变更的信息。这样可以保证Canal获取到的数据是最新的，与数据库中的数据保持一致。
- 支持事务同步：Canal支持将多个数据变更操作打包成一个事务进行同步。这样，在同步过程中，要么所有的操作都成功同步，要么所有的操作都失败，从而保证数据的一致性。
- 提供重试机制：在数据同步过程中，如果出现网络故障或其他错误导致同步失败，Canal会提供重试机制，确保数据能够被正确同步。
HBase如何保证数据一致性
HBase通过以下方式确保数据一致性：
- 原子性操作：HBase支持原子性操作，即要么所有的操作都成功执行，要么都不执行。在HBase中，每次写操作都是原子性的，确保数据的一致性。
- 事务管理：HBase支持事务管理，可以通过事务来保证数据操作的一致性。HBase中的事务是通过ACID属性来保证数据操作的一致性。
- 读写一致性：HBase在进行读写操作时会保证数据的一致性。如果一个写操作在一个Region上完成后，读操作在其他Region上也会能够读取到最新的数据。
- 一致性哈希：HBase使用一致性哈希算法来分配数据和负载均衡，确保数据的分布是均匀的，同时也能够保证数据的一致性。
- 写前日志(WAL)：HBase使用WAL来记录数据的变化，确保数据的可靠性。当发生故障时，可以通过重放WAL来恢复数据，保证数据的一致性。
- 时间戳和版本控制：HBase为每个单元格的更新维护时间戳和版本号，这使得读取操作总是返回最新的、一致的数据视图。
- 行级原子性：HBase保证对单个行的操作是原子性的，即操作要么完全成功，要么完全失败，从而避免了数据不一致的情况。
- 最终一致性模型：HBase的数据一致性模型是最终一致性模型。在HBase中，当数据被写入或更新时，数据会首先被写入HLog中，然后才会被写入MemStore和HFile。因此，即使在写入或更新操作完成之后，数据可能还没有完全持久化到磁盘上。这意味着在发生故障或错误时，可能会有一段时间内数据不一致。但随着时间的推移，HBase会自动通过后台进程来将内存中的数据持久化到磁盘上，从而达到最终一致性。
通过上述机制，Canal和HBase都能够有效地保证数据的一致性，但它们应用的场景和实现方式有所不同。在选择使用哪个工具时，需要根据具体的应用场景和需求进行综合考虑。