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冗余表数据一致性


为了做到高吞吐量低延时的查询,往往使用“数据冗余”的方式来实现,就是文章标题里说的“冗余表”

【使用场景】

    互联网很多业务场景的数据量很大,此时数据库架构要进行水平切分,水平切分会有一个patition key,通过patition key的查询能够直接定位到库,但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。

    例如订单表,业务上对用户和商家都有订单查询需求:

        Order(oid, info_detail)

        T(buyer_id, seller_id, oid)

    如果用buyer_id来分库,seller_id的查询就需要扫描多库。

    如果用seller_id来分库,buyer_id的查询就需要扫描多库。

    这类需求,为了做到高吞吐量低延时的查询,往往使用“数据冗余”的方式来实现,就是文章标题里说的“冗余表”:

        T1(buyer_id, seller_id, oid)

        T2(seller_id, buyer_id, oid)

    同一个数据,冗余两份,一份以buyer_id来分库,满足买家的查询需求;

    一份以seller_id来分库,满足卖家的查询需求。


【实现方案】

一:服务同步写

image.png

    顾名思义,由服务层同步写冗余数据

    如上图1~4流程:

        (1)业务方调用服务,新增数据

        (2)服务先插入T1数据

        (3)服务再插入T2数据

        (4)服务返回业务方新增数据成功

    优点:

        (1)不复杂,服务层由单次写,变两次写

        (2)数据一致性相对较高(因为双写成功才返回)

    缺点:

        (1)请求的处理时间增加(要插入次,时间加倍)

        (2)数据仍可能不一致,例如第二步写入T1完成后服务重启,则数据不会写入T2

    如果系统对处理时间比较敏感,引出常用的第二种方案

二:服务异步写

image.png

    数据的双写并不再由服务来完成,服务层异步发出一个消息,通过消息总线发送给一个专门的数据复制服务来写入冗余数据

    如上图1~6流程:

        (1)业务方调用服务,新增数据

        (2)服务先插入T1数据

        (3)服务向消息总线发送一个异步消息(发出即可,不用等返回,通常很快就能完成)

        (4)服务返回业务方新增数据成功

        (5)消息总线将消息投递给数据同步中心

        (6)数据同步中心插入T2数据

    优点:

        (1)请求处理时间短(只插入1次)

    缺点:

        (1)系统的复杂性增加了,多引入了一个组件(消息总线)和一个服务(专用的数据复制服务)

        (2)因为返回业务线数据插入成功时,数据还不一定插入到T2中,因此数据有一个不一致时间窗口(这个窗口很短,最终是一致的)

        (3)在消息总线丢失消息时,冗余表数据会不一致

    如果想解除“数据冗余”对系统的耦合,引出常用的第三种方案

三:线下异步写

image.png

    数据的双写不再由服务层来完成,而是由线下的一个服务或者任务来完成

    如上图1-6流程:

        (1)业务方调用服务,新增数据

        (2)服务先插入T1数据

        (3)服务返回业务方新增数据成功

        (4)数据会被写入到数据库的log中

        (5)线下服务或者任务读取数据库的log

        (6)线下服务或者任务插入T2数据

    优点:

        (1)数据双写与业务完全解耦

        (2)请求处理时间短(只插入1次)

    缺点:

        (1)返回业务线数据插入成功时,数据还不一定插入到T2中,因此数据有一个不一致时间窗口(这个窗口很短,最终是一致的)

        (2)数据的一致性依赖于线下服务或者任务的可靠性

     上述三种方案各有优缺点,但不管哪种方案,都会面临“究竟先写T1还是先写T2”的问题?这该怎么办呢?


【究竟先写正表还是反表】

    对于一个不能保证事务性的操作,一定涉及“哪个任务先做,哪个任务后做”的问题,解决这个问题的方向是:

        (如果出现不一致),谁先做对业务的影响较小,就谁先执行。

    以上文的订单生成业务为例,buyer和seller冗余表都需要插入数据:

        T1(buyer_id, seller_id, oid)

        T2(seller_id, buyer_id, oid)

    用户下单时,如果“先插入buyer表T1,再插入seller冗余表T2”,当第一步成功、第二步失败时,出现的业务影响是“买家能看到自己的订单,卖家看不到推送的订单”

    相反,如果“先插入seller表T2,再插入buyer冗余表T1”,当第一步成功、第二步失败时,出现的业务影响是“卖家能看到推送的订单,卖家看不到自己的订单”

    由于这个生成订单的动作是买家发起的,买家如果看不到订单,会觉得非常奇怪,并且无法支付以推动订单状态的流转,此时即使卖家看到有人下单也是没有意义的。

    因此,在此例中,应该先插入buyer表T1,再插入seller表T2。

    记住结论:(如果出现不一致),谁先做对业务的影响较小,就谁先执行。


【如何保证数据的一致性】

    不管哪种方案,因为两步操作不能保证原子性,总有出现数据不一致的可能,那如何解决呢?

一:线下扫面正反冗余表全部数据

image.png

    如上图所示,线下启动一个离线的扫描工具,不停的比对正表T1和反表T2,如果发现数据不一致,就进行补偿修复。

    优点:

        (1)比较简单,开发代价小

        (2)线上服务无需修改,修复工具与线上服务解耦

    缺点:

        (1)扫描效率低,会扫描大量的“已经能够保证一致”的数据

        (2)由于扫描的数据量大,扫描一轮的时间比较长,即数据如果不一致,不一致的时间窗口比较长

    有没有只扫描“可能存在不一致可能性”的数据,而不是每次扫描全部数据,以提高效率的优化方法呢?

二:线下扫描增量数据

image.png

    每次只扫描增量的日志数据,就能够极大提高效率,缩短数据不一致的时间窗口

    如上图1~4流程所示:

        (1)写入正表T1

        (2)第一步成功后,写入日志log1

        (3)写入反表T2

        (4)第二步成功后,写入日志log2

    当然,我们还是需要一个离线的扫描工具,不停的比对日志log1和日志log2,如果发现数据不一致,就进行补偿修复

    优点:

        (1)虽比方法一复杂,但仍然是比较简单的

        (2)数据扫描效率高,只扫描增量数据

    缺点:

        (1)线上服务略有修改(代价不高,多写了2条日志)

        (2)虽然比方法一更实时,但时效性还是不高,不一致窗口取决于扫描的周期

    有没有实时检测一致性并进行修复的方法呢?

三:实时线上“消息对”检测

image.png

    这次不是写日志了,而是向消息总线发送消息

    如上图1~4流程所示:

        (1)写入正表T1

        (2)第一步成功后,发送消息msg1

        (3)写入反表T2

        (4)第二步成功后,发送消息msg2

    这次不是需要一个周期扫描的离线工具了,而是一个实时订阅消息的服务不停的收消息。

    假设正常情况下,msg1和msg2的接收时间应该在3s以内,如果检测服务在收到msg1后没有收到msg2,就尝试检测数据的一致性,不一致时进行补偿修复

    优点:

        (1)效率高

        (2)实时性高

    缺点:

        (1)方案比较复杂,上线引入了消息总线这个组件

        (2)线下多了一个订阅总线的检测服务

    技术方案本身就是一个投入产出比的折衷,可以根据业务对一致性的需求程度决定使用哪一种方法

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