前言
事情是這樣的，剛入職的時候接到了這樣的一個業務需求：
每個支付通道支付失敗的時候都會返回特定的錯誤碼，業務內部需要將通道特定的錯誤碼轉義成內部的錯誤碼，這樣對外就可以統一返回我們自己的錯誤碼。
這個需求其實不難，當時設計的系統架構如下：
新增規則的流程簡單分爲三步：
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業務人員通過管理後臺新增映射規則；
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數據庫新增、修改這條映射規則；
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刪除緩存。
這裏之所以增加緩存，是因爲這個場景每次支付都需要使用，使用緩存可以避免每次都去數據庫讀取，增加讀取速度。
後續支付請求業務流程如下：
數據庫讀寫分離-用戶操作
當緩存內映射規則不存在的時候，將會查詢數據庫，然後加載到緩存中。如果緩存內映射規則已存在，將會直接使用緩存內映射規則。
這個業務流程其實比較簡單，當時在測試環境測試也沒問題，後續發佈線上環境的卻碰到奇怪的問題。
「新增規則之後，一段時間內，映射規則並沒有生效。查看日誌發現，查詢數據庫的時候，沒有數據。」
這就很奇怪了，日誌顯示新增是成功，但是查詢卻沒有數據。但是過了一段時間，再次查詢卻又有了數據。
走查了下代碼，發現並沒有什麼問題，第二天上班的時候請教了一下同事，才知道問題的原因：
原來線上的數據庫採用主從架構，數據讀寫分離，數據查詢走的是從庫。數據寫入都是直接操作主庫，後續再同步到從庫。
「由於數據庫同步存在延時，這就導致數據同步的這段時間，主從數據將會不一致，從庫無法查詢到最新的數據。」
如果你之前的數據庫系統架構是單庫或者主備結構，當你第一次轉到數據讀寫分離架構，這個坑大概率也會踩到。
數據庫系統架構發展
下面我們首先了解一下數據庫系統架構，最後再來看下如何解決主從同步延時的導致數據不一致。
1.主備架構
業務發展的前期，數據訪問量小，這時我們可以直接採用單庫的架構。
不過我們一般不使用的上面的架構，因爲存在單點的問題。若數據庫出現故障，這段期間業務將會不可用。我們除了等待重啓，其他沒什麼解決辦法。
所以我們會增加一個備庫，實時同步主庫的數據。
主備架構
一旦「主庫」出了故障，通過人工的方式，手動的將「主機」踢下線，將「備機」改爲「主機」來繼續提供服務。
這種架構，部署維護簡單，業務開發也無需任何改造。
不過缺點也很明顯，備庫只有在主庫有問題的時候纔會被啓用，存在一定的資源浪費的情況。
2.主從架構 主從架構
隨着業務發展，請求量不斷變大，數據量也不斷變大，業務變得更加複雜，很快數據將會到達瓶頸。
由於大多數業務都是讀多寫少，所以數據庫讀的最容易成爲系統瓶頸。
這時候我們可以提高讀的性能，這時我們的可以採用的方案，增加從實例，主從同步，數據讀寫分離。
可以看到這個架構與主備沒什麼區別，主要區別在於主從架構下，從庫與主庫一樣，時刻需要幹活，主庫提供寫服務，從庫只提供讀服務。
如果後續讀的壓力還是太大，我們還可以增加從庫的數量，水平擴充讀的能力。
雖然主從架構幫我們解決讀的瓶頸，但是由於主從之間需要數據同步，這天然就存在一定延時。
在這延時窗口期內，從庫的讀只能讀到一箇舊數據，這也是上面案例問題的真正的原因。
接下來我們來看下有什麼辦法可以優化這種情況。
主從延時解決辦法
1、忍受大法
第一種解決辦法，很簡單，無他，不管他，沒有讀到也沒事。這時業務不需要任何改造，你好，我好，她也好~
如果業務對於數據一致性要求不高，我們就可以採用這種方案。
2、數據同步寫方案
主從數據同步方案，一般都是採用的異步方式同步給備庫。
我們可以將其修改爲同步方案，主從同步完成，主庫上的寫才能返回。
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業務系統發起寫操作，數據寫主庫；
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寫請求需要等待主從同步完成才能返回；
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數據讀從庫，主從同步完成就能讀到最新數據。
這種方案，我們只需要修改數據庫之間同步配置即可，業務層無需修改，相對簡單。
「不過，由於主庫寫需要等待主從完成，寫請求的時延將會增加，吞吐量將會降低。」
這一點對於現在在線業務，可能無法接受。
3、選擇性強制讀主
對於需要強一致的場景，我們可以將其的讀請求都操作主庫，這樣「讀寫都在主庫」，就沒有不一致的情況。
這種方案業務層需要改造一下，將其強制性讀主，相對改造難度較低。
不過這種方案相對於浪費了另一個數據庫，增加主庫的壓力。
4、中間件選擇路由法
這種方案需要使用一箇中間件，所有數據庫操作都先發到中間件，由中間件再分發到相應的數據庫。
這時流程如下：
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寫請求，中間件將會發到主庫，同時記錄一下此時寫請求的 key（操作表加主鍵等）；
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讀請求，如果此時 key 存在，將會路由到主庫；
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一定時間後（經驗值），中間件認爲主從同步完成，刪除這個 key，後續讀將會讀從庫。
這種方案，可以保持數據讀寫的一致。
但是系統架構增加了一箇中間件，整體複雜度變高，業務開發也變得複雜，學習成本也比較高。
5、緩存路由大法
這種方案與中間件的方案流程比較類似，不過改造成本相對較低，不需要增加任何中間件。
這時流程如下:
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寫請求發往主庫，同時緩存記錄操作的 key，緩存的失效時間設置爲主從的延時；
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讀請求首先判斷緩存是否存在：
若存在，代表剛發生過寫操作，讀請求操作主庫；
若不存在，代表近期沒發生寫操作，讀請求操作從庫。
這種方案相對中間件的方案成本較低，但是呢我們此時又引入一個緩存組件，所有讀寫之間就又多了一步緩存操作。
總結
我們引入主從架構，數據讀寫分離，目的是爲了解決業務快速發展，請求量變大，併發量變大，從而引發的數據庫的讀瓶頸。
不過當引入新一個架構解決問題時，勢必會帶來另外一個問題，數據庫讀寫分離之後，主從延遲從而導致數據不一致的情況。
爲了解決主從延遲，數據不一致的情況，我們可以採用以下這幾種方案：
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忍受大法；
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數據庫同步寫方案；
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選擇性強制讀主；
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中間件選擇路由法；
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緩存路由大法。
上面的方案都有各自的優點，當然也有相應的缺點，我們需要根據自己的業務情況，選擇相應的解決方案。
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參考資料
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《數據庫主從不一致，怎麼解？》
作者丨樓下小黑哥 來源丨公衆號：小黑十一點半（ID：US_stocks） dbaplus社羣歡迎廣大技術人員投稿，投稿郵箱： [email protected]