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冗余数据一致性,到底如何保证?

架构 51 2019-03-07 09:29

一,为什么要冗余数据

互联网数据量很大的业务场景,往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。


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。


此时常见的架构设计方案,是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求


例如:订单业务,对用户和商家都有查询需求:

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。


此时可以使用数据冗余来分别满足buyer_id和seller_id上的查询需求:

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。


如何实施数据的冗余,以及如何保证数据的一致性,是今天将要讨论的内容。

 

二,如何进行数据冗余

(1)服务同步双写


顾名思义,由服务层同步写冗余数据,如上图1-4流程:

  • 业务方调用服务,新增数据

  • 服务先插入T1数据

  • 服务再插入T2数据

  • 服务返回业务方新增数据成功


优点

  • 不复杂,服务层由单次写,变两次写

  • 数据一致性相对较高(因为双写成功才返回)


缺点

  • 请求的处理时间增加(要插入两次,时间加倍)

  • 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。


(2)服务异步双写


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:

  • 业务方调用服务,新增数据

  • 服务先插入T1数据

  • 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)

  • 服务返回业务方新增数据成功

  • 消息总线将消息投递给数据同步中心

  • 数据同步中心插入T2数据


优点

  • 请求处理时间短(只插入1次)


缺点

  • 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)

  • 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)

  • 在消息总线丢失消息时,冗余表数据会不一致


不管是服务同步双写,还是服务异步双写,服务都需要关注“冗余数据”带来的复杂性。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。


(3)线下异步双写


为了屏蔽“冗余数据”对服务带来的复杂性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:

  • 业务方调用服务,新增数据

  • 服务先插入T1数据

  • 服务返回业务方新增数据成功

  • 数据会被写入到数据库的log

  • 线下服务或者任务读取数据库的log

  • 线下服务或者任务插入T2数据


优点

  • 数据双写与业务完全解耦

  • 请求处理时间短(只插入1次)


缺点

  • 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)

  • 数据的一致性依赖于线下服务或者任务的可靠性


不管哪种方案,毕竟不是分布式事务,万一出现数据不一致,怎么办呢?

高并发的情况下,实时一致性很难,方法论是:最终一致性

实现方式是:异步检测,异步修复


如何保证数据的一致性

(1)线下扫描全量数据法


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

  • 比较简单,开发代价小

  • 线上服务无需修改,修复工具与线上服务解耦


缺点

  • 扫描效率低,会扫描大量的“已经能够保证一致”的数据

  • 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?


(2)线下扫描增量数据法


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:

  • 写入正表T1

  • 第一步成功后,写入日志log1

  • 写入反表T2

  • 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

  • 虽比方法一复杂,但仍然是比较简单的

  • 数据扫描效率高,只扫描增量数据


缺点

  • 线上服务略有修改(代价不高,多写了2条日志)

  • 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?


(3)线上实时检测“消息对”法


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:

  • 写入正表T1

  • 第一步成功后,发送消息msg1

  • 写入反表T2

  • 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,msg1msg2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

  • 效率高

  • 实时性高


缺点

  • 方案比较复杂,上线引入了消息总线这个组件

  • 线下多了一个订阅总线的检测服务

 

however,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。我曾经做过IM系统,好友关系链上亿,好友数据正反表的数据冗余,使用的就是方法二。


四,总结

互联网数据量大的业务场景,常常:

  • 使用水平切分来降低单库数据量

  • 使用数据冗余的反范式设计来满足不同维度的查询需求

  • 冗余数据三种方案:

(1)服务同步双写法能够很容易的实现数据冗余

(2)为了降低时延,可以优化为服务异步双写法

(3)为了屏蔽“冗余数据”对服务带来的复杂性,可以优化为线下异步双写法

  • 保证数据一致性的方案:

(1)最简单的方式,线下脚本扫全量数据比对

(2)提高效率的方式,线下脚本扫增量数据比对

(3)最实时的方式,线上检测“消息对”

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