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在互联网中大型项目中,读写分离应该是我们小伙伴经常听说的,这个主要解决大流量请求时,提高系统的吞吐量。因为绝大部分互联网产品都是读多写少,大部分都是读请求,很小部分是写请求。
上图:
1.一个主库负责写请求,更新数据
2.两个从库负责读请求,可以提高系统吞吐量
3.主库和从库之间同步数据
上图中业务流程
1.写请求A进行数据更新,但写库还没有来得及把更新的数据更新到读库
2.读请求B进行数据查询,请求B是访问的读库,获取的是旧值
3.因为写库和读库之间存在同步延迟,导致数据在不同库中不一致
这个问题我们如何解决?
我们一般用的数据库是mysql和oracle,mysql是我们互联网项目都会用到的,oracle一般大公司用的比较多(很贵啊)。
我们分析一下问题,原因就是在主库(写库)与从库(读库)之间数据同步延迟导致,mysql中有全同步复制机制、半同步复制、异步复制三种复制方案(小伙伴可以自行去了解)。
mysql全同步复制
全同步复制,当A提交更新请求主库事务之后,不是立即返回,而是等到所有的从库节点必须收到、APPLY并且提交这些事务,主库线程才返回请求A结果,才能做后续操作。这样就解决了数据同步延迟的问题。
问题:但这个同步方案严重的问题就是写请求耗时会很长,而且会随者从库数量增加,耗时也会增加。(不推荐)
oracle共享存储
上图采用了oracle RAC方案,DB服务其实就代表一个应用服务,所有的数据存储在同一个地方,所有就不存在数据同步这个问题。当然这个部署方案不是我们严格意义上面的读写分离,存储是独立的。
问题:oracle成本很高,对存储硬件要求很高。
我们设计任何架构方案,都要围绕着业务,如果业务能够接受可以不解决;其实很多互联网产品都有短时间的数据不一致问题。如:58同城,美团,贴吧等。
但有些场景是不允许的。如:
上图中:
1.用户写了一篇文章,点击保存按钮
2.系统执行保存方法,提示用户保存成功
3.保存成功后一般系统就会立即跳转到文章列表,按照时间倒序,最新的文章排在第一个,这个业务是很正常的,让用户可以看到自己的文章列表(我们的头条号就是这样的)
4.这样就是调用获取文章列表的方法getArticleList,但这个方法是读请求,走的是从库。
5.如果出现主库和从库同步延迟,就出现了不一致。
这样用户就看不到他刚刚提交保存的文章,这个用户是接受不了的。那我们怎么解决?
这个方案是从一个朋友公司用到的,老顾没有采用过。一些业务的操作是有前端页面的,不管是网页或App等。此方案的思路就是把之前保存的文章缓存到客户端,在用户到文章列表时,数据的组成就是(客户端缓存文章 + 后端读库返回的文章数据)。客户端要做的就是缓存要设置一个时间(这个缓存时间,可以预估主库同步到从库的时间延迟);以及要做文章去重,防止读库已经同步完成,客户端缓存没有过期。
问题:客户端逻辑复杂;客户端有缓存数据大小的限制,不能保存大数据。列表分页处理复杂。
上图流程:
1.A发起写请求,更新了主库,但在缓存中设置一个标记,代表此数据已经更新,标记格式(业务代号:数据库:表:主键ID)根据自己业务场景。
2.设置此标记,要加上过期时间,可以为预估的主库和从库同步延迟的时间.
3.B发起读请求的时候,先判断此请求的业务在缓存中有没有更新标记
4.如果存在标记,走主库;如果没有走从库。
这个方案就有效了解决了数据不一致的问题。
但这个方案会有个严重的问题,也就是每次的读请求都要到缓存中去判断是否存在缓存标记,如果是单机部署用的是jvm缓存,对性能还好;但如果是集群部署缓存肯定用redis,每次读都要和redis进行交互,这样肯定会影响系统吞吐量。
那怎么办?怎么办?继续往下看
上图流程:
1.用户A发起写请求,更新了主库,并在客户端设置标记,过期时间,如:cookies
2.用户A再发起读请求时,带上这个本地标记在后端
3.后端在处理请求时,获取请求传过来的数据,看有没有这个标记(如:cookies)
4.有这个业务标记,走主库;没有走从库。
这个方案就保证了用户A的读请求肯定是数据一致的,而且没有性能问题,因为标记是本地客户端传过去的。
但有写小伙伴就会问那其他用户在本地客户端是没有这个标记的,他们走的就是从库了。那其他用户不就看不到这个数据了吗?说的对,其他用户是看不到,但看不到的时间很短,过个1~10秒就能够看到。
但这个方案解决了当前用户的数据一致性的问题,如上面举的例子,写文章,然后到文章列表,本用户是能够看到的。其他用户暂时看不到是没有关系的。还是那句话,脱离业务的方案是耍流氓。(推荐)
总结:大家应该按照自己不同的业务场景,选择不同的方案;方案各有千秋,具体看业务场景
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