資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：當多個進程同時操作同一個數(shù)據(jù)，會產生資源爭搶，數(shù)據(jù)一致性的問題。這樣一來，數(shù)據(jù)一致性問題就會變得越來越突出。但這些代價在交易處理中是難以避免的，為了解決數(shù)據(jù)一致性問題，犧牲的是訂單處理的并發(fā)能力。
現(xiàn)象
應用系統(tǒng)中的關鍵服務絕大部分都會是對數(shù)據(jù)庫的依賴。
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當多個進程同時操作同一個數(shù)據(jù)，會產生資源爭搶，數(shù)據(jù)一致性的問題。
如果只有一個數(shù)據(jù)庫服務器，數(shù)據(jù)一致性問題也就不存在了。
可是，隨著系統(tǒng)訪問量、數(shù)據(jù)量的不斷增長，數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)多個服務器，又出現(xiàn)緩存服務，又要拆分數(shù)據(jù)庫，還要分拆到不同的子應用等等。
這樣一來，數(shù)據(jù)一致性問題就會變得越來越突出。
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舉個栗子我們來看這樣一個數(shù)據(jù)流程。
用戶提交一個訂單（2個不同商家各一件商品）——數(shù)據(jù)源頭
應用服務器驗證用戶信息、訂單信息、庫存信息等等，然后將這個訂單發(fā)送到訂單消息隊列——消息隊列
訂單處理服務器從消息隊列中拿到新訂單，接下來的處理，可能做的數(shù)據(jù)操作有：
生成一個訂單/也可能會分拆為兩個訂單
更新兩個商品庫存數(shù)量
更新商家的銷售數(shù)據(jù)
生成訂單對應的支付信息
生成用戶訂單成功的狀態(tài)信息
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思路上面的數(shù)據(jù)處理中，涉及到的數(shù)據(jù)有：訂單數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)、商家數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)。
涉及到的應用和服務有：前端應用系統(tǒng)，消息隊列，后端應用系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫，緩存，甚至訂單、商品、商家、支付、用戶可能都是獨立的子應用。
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可能大部分系統(tǒng)不會像上面這么龐大。
如果前后端都是一起的，也就沒有消息隊列。
如果也沒有這些子系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫是集中的，那可能數(shù)據(jù)一致性問題會稍微小些。
這時候，只需要注意數(shù)據(jù)庫更新的一致性就好了，比較容易想到的應對方法，就是用數(shù)據(jù)庫事務來保證。
如果這些數(shù)據(jù)不只是一份數(shù)據(jù)庫，還有緩存中一份，又要考慮緩存數(shù)據(jù)的更新，所以問題還是復雜了。
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數(shù)據(jù)庫更新，怎么保證緩存也能正常更新呢？程序中處理，數(shù)據(jù)庫更新后，就要馬上更新緩存數(shù)據(jù)
如果緩存更新失敗或者程序出現(xiàn)異常，要有異常處理方法
異常處理方法可以是程序中實時的糾正或者重試
異常處理方法也可以是針對數(shù)據(jù)庫的更新，二次檢查緩存數(shù)據(jù)的更新
這里還只是一個數(shù)據(jù)庫和一個緩存的情況，已經要做出這么多事情。
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那這些工作帶來的影響有哪些呢？程序開發(fā)更加復雜，不能有些許的遺漏
數(shù)據(jù)驗證和重試帶來的性能下降
數(shù)據(jù)庫事務帶來的數(shù)據(jù)庫瓶頸明顯
二次檢查再次增加復雜度和額外開銷
本來一個訂單處理，如果不考慮數(shù)據(jù)一致性問題，數(shù)據(jù)庫寫入/更新5~10次，緩存寫入/更新5~10次，整個過程應該在10ms內完成。
但是加上數(shù)據(jù)庫事務之后，會把這些操作中涉及到的幾個表都加鎖，意味著數(shù)據(jù)的讀、寫都串行化了，整個應用系統(tǒng)的并發(fā)能力急劇下降。
當然，因為這里引入緩存，對數(shù)據(jù)庫的依賴會減少很多，而且還有從庫可以提供讀的服務，應用系統(tǒng)的訪問并發(fā)能力不至于下降太多。
但這些代價在交易處理中是難以避免的，為了解決數(shù)據(jù)一致性問題，犧牲的是訂單處理的并發(fā)能力。
對于大部分商城、網站，訂單并發(fā)量也不高，這類問題不太常發(fā)生，所以也就這么過去了。
但是在一些促銷活動的時候，肯定還是會遇到下單等待太久的問題。
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瓶頸為了具備更大并發(fā)的訂單處理能力，單數(shù)據(jù)庫、緩存肯定是行不通了。
那么要在這么多的子應用、大量的數(shù)據(jù)庫、緩存服務中保持數(shù)據(jù)一致性又要怎么做呢？
每個子應用都要支持分布式事務，共同保證數(shù)據(jù)庫全部成功更新
每個子應用各自要保證自己的數(shù)據(jù)更新一致性（異常處理、重試、二次檢查等方法同上）
上面看上去只有兩條，但是要做的事情和困難會比上面要多十倍,難百倍。
看到這里，是不是對于數(shù)據(jù)一致性的問題都有點絕望了。
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真相正因如此，大部分的分布式系統(tǒng),大部分應用,是沒有做到數(shù)據(jù)一致性，哪怕是弱一致性。
比如：論壇里面發(fā)帖，要更新10份左右的數(shù)據(jù)，出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)是常有的，這就是沒有做到數(shù)據(jù)一致性。
比如：商城里面庫存超賣，訂單狀態(tài)不一致等，也是因為沒有做到數(shù)據(jù)一致性。
之所以會這樣，因為投入產出嚴重不成比例，是很無奈的選擇。
數(shù)據(jù)不一致的情況畢竟比例極低，但是投入的代價卻極大。
數(shù)據(jù)不一致引發(fā)的后果，可以忍受和容忍，哪怕是發(fā)現(xiàn)后再修正。
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那么，還有什么辦法可以避免或減少出現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性問題呢？下面有幾個方法可以考慮：
將系統(tǒng)規(guī)模和容量降低，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效；
一個每秒鐘上百萬請求的應用系統(tǒng)能不能分拆為1000個每秒鐘1000請求的獨立集群呢？
一個上百萬的商家、商品、訂單庫，能不能分拆為1000個只有1000個商家、商品、訂單的子庫呢？
將數(shù)據(jù)關聯(lián)降低，減少更新次數(shù)，減少不一致問題的出現(xiàn)概率；
上面的訂單、庫存、商家、支付、用戶幾個數(shù)據(jù)，核心數(shù)據(jù)只有訂單，其他的幾個數(shù)據(jù)完全可以從訂單數(shù)據(jù)推導出來，減少訂單處理中的一致性要求。
將應用分拆，對性能和一致性要求高的應用獨立實現(xiàn)；
減少業(yè)務耦合，集中資源重點投入。
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