数据一致性 - 969251639/study GitHub Wiki

互联网企业中，经常会有数据一致性问题，其根本的原因无非就是DB与Cache是两个独立的运行组件（有可能有网络开销，两者非本地）而不能保证原子操作引起的事务问题，网上有很多方案，下面说下自己项目中搭建的方案

为了解决原子操作，可以考虑将一个操作下放到DB中，什么意思呢？就是建立一张表，记录一个操作，该表的操作与本地事务绑在一起，这样，这张表的操作要么与本地事务操作一起成功，一起失败，可以拦截Transactional注解坐代码解耦，表设计如下
id：主键
service：业务
keys：引起变化的数据的key，可以多个，用逗号隔开
spring_bean: spring bean名称
method: 加载数据的方法
params: 方法参数

执行流程如下：

1. 每次需要同步数据时，先将要同步的数据插入到上面设计的表
2. 启动一个线程，然后休眠
3. 如果上面的操作提交事务，那么唤醒线程进行数据一致性的同步操作
4. 一批一批的读取上面的表，如果读取到的为空，那么继续休眠
5. 将读取到的表数据根据spring_bean找到该spring的service对象，然后再根据上面的method，params，进行数据回调，读取最新数据，写到Cache中
6. 将数据回放完后根据id删除上面的数据即可

当然，上面逻辑也可以写到mq中，到mq中去同步这些操作，但又会依赖mq中间件，且还需要保证消息不丢不重复等一系列麻烦的东西，故采取上面的一种轻量级方案，缺点是需要在数据库中新增一张数据同步表

注：以上的一种方案是一种接近强一致的方案，若允许Cache暂时miss，那么删除key后在加载会更简单