1、前言

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。

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

为什么产生数据不一致

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

读写库数据不一致问题我们如何解决？

方案一：利用数据库自身特性

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。

方案二：不解决

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。

方案三：客户端保存法

这个方案是：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。

方案四：缓存标记法

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

方案五：本地缓存标记

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：cookies2)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)

那DB读写分离情况下，如何解决缓存和数据库不一致性问题呢？

方案一：延迟消息

其实在真实业务中，尤其互联网项目中，数据短时间的不一致时能够接受的。就像怎么解决DB读写分离，导致数据不一致问题?中提到的本地缓存标记法，保证了本用户数据一致，其他用户可暂时不一致，但最终是一致的这个思路。我们可以设置一个延迟消息，如下图

流程：

1）在订阅到binlog更新日志时，先不删除缓存，而是投递一个延迟消息（如：延迟10秒的消息，就是过10秒此消息才会被消费者监听到，从而被消费）2）延迟消息的延迟时间，设置为主库与从库的数据同步延迟的时间，可自行预估3）监听到延迟消息，在删除缓存。

这个方案的特点就是读请求会在延迟时间内读取到的是旧值，等到延迟时间一过，取到的就是新值。这个业务在互联网产品中是允许的。

如果要保证本用户（更新数据的用户）一定读到的是新值，这边可以采用本地缓存标记方案，直接从主数据库读取，读取到数据后，可以把新值设置到缓存中，这样就保证了数据一致性。

方案二：更新用户再次发起读请求

在方案一中，其他用户的读请求会有暂时间读取到的是旧值，如何缩短时间？其实是有一个方案，就是让更新用户再次发起读请求，也就是在方案一最后提到的

1）更新用户再次发起读请求，根据本地缓存标记，直接走主数据库，读取的肯定是新值，2）再把这个新值设置到缓存中。这样就保证了缓存中的是新值，虽然从库还没有不同完成，但缓存中已经是新值了。3）最后从库同步数据完成，值就达到了一致性

参考文章：

DB读写分离情况下，如何解决缓存和数据库不一致性问题？

如何更新缓存保证缓存和数据库双写一致性？

怎么解决DB读写分离，导致数据不一致问题?