数据库读写分离这个坑，让刚入职的我一脸懵逼！

Hello,大家好！我是楼下小黑哥，我又来了~

今天分享一下以前入职现在公司第一次发布项目遇到的一个问题，一个数据库读写分离的坑。

前言

事情是这样的，刚入职的时候接到了这样的一个业务需求：

每个支付通道支付失败的时候都会返回特定的错误码，业务内部需要将通道特定的错误码转义成内部的错误码，这样对外就可以统一返回我们自己的错误码。

这个需求其实不难，当时设计的系统架构如下：

新增规则的流程简单分为三步：

1. 业务人员通过管理后台新增映射规则
2. 数据库新增、修改这条映射规则
3. 删除缓存

这里之所以增加缓存，是因为这个场景每次支付都需要使用，使用缓存可以避免每次都去数据库读取，增加读取速度。

后续支付请求业务流程如下：

当缓存内映射规则不存在的时候，将会查询数据库，然后加载到缓存中。如果缓存内映射规则已存在，将会直接使用缓存内映射规则。

这个业务流程其实比较简单，当时在测试环境测试也没问题，后续发布线上环境的却碰到奇怪的问题。

「新增规则之后，一段时间内，映射规则并没有生效。查看日志发现，查询数据库的时候，没有数据。」

这就很奇怪了，日志显示新增是成功，但是查询却没有数据。但是过了一段时间，再次查询却又有了数据。

走查了下代码，发现并没有什么问题，第二天上班的时候请教了一下同事，才知道问题的原因：

原来线上的数据库采用主从架构，数据读写分离，数据查询走的是从库。数据写入都是直接操作主库，后续再同步到从库。

「由于数据库同步存在延时，这就导致数据同步的这段时间，主从数据将会不一致，从库无法查询到最新的数据。」

如果你之前的数据库系统架构是单库或者主备结构，当你第一次转到数据读写分离架构，这个坑大概率也会踩到。

数据库系统架构发展

下面我们首先了解一下数据库系统架构，最后再来看下如何解决主从同步延时的导致数据不一致。

主备架构

业务发展的前期，数据访问量小，这时我们可以直接采用单库的架构。

不过我们一般不使用的上面的架构，因为存在单点的问题。若数据库出现故障，这段期间业务将会不可用。我们除了等待重启，其他没什么解决办法。

所以我们会增加一个备库，实时同步主库的数据。

一旦「主库」出了故障，通过人工的方式，手动的将「主机」踢下线，将「备机」改为「主机」来继续提供服务。

这种架构，部署维护简单，业务开发也无需任何改造。

不过缺点也很明显，备库只有在主库有问题的时候才会被启用，存在一定的资源浪费的情况。

主从架构

随着业务发展，请求量不断变大，数据量也不断变大，业务变得更加复杂，很快数据将会到达瓶颈。

由于大多数业务都是读多写少，所以数据库读的最容易成为系统瓶颈。

这时候我们可以提高读的性能，这时我们的可以采用的方案，增加从实例，主从同步，数据读写分离。

可以看到这个架构与主备没什么区别，主要区别在于主从架构下，从库与主库一样，时刻需要干活，主库提供写服务，从库只提供读服务。

如果后续读的压力还是太大，我们还可以增加从库的数量，水平扩充读的能力。

虽然主从架构帮我们解决读的瓶颈，但是由于主从之间需要数据同步，这天然就存在一定延时。

在这延时窗口期内，从库的读只能读到一个旧数据，这也是上面案例问题的真正的原因。

接下来我们来看下有什么办法可以优化这种情况。

主从延时解决办法

忍受大法

第一种解决办法，很简单，无他，不管他，没有读到也没事。这时业务不需要任何改造，你好，我好，她也好~

如果业务对于数据一致性要求不高，我们就可以采用这种方案。

数据同步写方案

主从数据同步方案，一般都是采用的异步方式同步给备库。

我们可以将其修改为同步方案，主从同步完成，主库上的写才能返回。

1. 业务系统发起写操作，数据写主库
2. 写请求需要等待主从同步完成才能返回
3. 数据读从库，主从同步完成就能读到最新数据

这种方案，我们只需要修改数据库之间同步配置即可，业务层无需修改，相对简单。

「不过，由于主库写需要等待主从完成，写请求的时延将会增加，吞吐量将会降低。」

这一点对于现在在线业务，可能无法接受。

选择性强制读主

对于需要强一致的场景，我们可以将其的读请求都操作主库，这样「读写都在主库」，就没有不一致的情况。

这种方案业务层需要改造一下，将其强制性读主，相对改造难度较低。

不过这种方案相对于浪费了另一个数据库，增加主库的压力。

中间件选择路由法

这种方案需要使用一个中间件，所有数据库操作都先发到中间件，由中间件再分发到相应的数据库。

这时流程如下：

1. 写请求，中间件将会发到主库，同时记录一下此时写请求的 key（操作表加主键等）
2. 读请求，如果此时 key 存在，将会路由到主库
3. 一定时间后（经验值），中间件认为主从同步完成，删除这个 key，后续读将会读从库

这种方案，可以保持数据读写的一致。

但是系统架构增加了一个中间件，整体复杂度变高，业务开发也变得复杂，学习成本也比较高。

缓存路由大法

这种方案与中间件的方案流程比较类似，不过改造成本相对较低，不需要增加任何中间件。

这时流程如下:

1. 写请求发往主库，同时缓存记录操作的 key，缓存的失效时间设置为主从的延时
2. 读请求首先判断缓存是否存在
• 若存在，代表刚发生过写操作，读请求操作主库
• 若不存在，代表近期没发生写操作，读请求操作从库

这种方案相对中间件的方案成本较低，但是呢我们此时又引入一个缓存组件，所有读写之间就又多了一步缓存操作。

总结

我们引入主从架构，数据读写分离，目的是为了解决业务快速发展,请求量变大，并发量变大，从而引发的数据库的读瓶颈。

不过当引入新一个架构解决问题时，势必会带来另外一个问题，数据库读写分离之后，主从延迟从而导致数据不一致的情况。，

为了解决主从延迟，数据不一致的情况，我们可以采用以下这几种方案：

1. 忍受大法
2. 数据库同步写方案
3. 选择性强制读主
4. 中间件选择路由法
5. 缓存路由大法

上面的方案都有各自的优点，当然也有相应的缺点，我们需要根据自己的业务情况，选择相应的解决方案。

好了，今天的文章就到此。

我是楼下小黑哥，下周见~

参考链接

1. 数据库主从不一致，怎么解？