如何实现数据库堆栈最终一致性？

样便但会所致了再次存储索引的结果是来自虚拟机 2 的新绝对值，存储寄存器的结果是来自虚拟机 1 的旧绝对值，即寄存器领先于索引，此时于是又有念催促命之中寄存器（ step 5 ），念取到的从前旧绝对值。

2.1.2 为什么先行新版本索引，而不是先行寄给入寄存器？

另外，有念者也但会对新版本索引和寄给入寄存器的时序产生异议，那么为什么不先行寄给入寄存器，于是又新版本索引呢？在单虚拟机下，这种建议其实兼具一定充分开放性，这种充分开放性突显在寄给入寄存器最终，但新版本索引挫败的场面下，尽管寄存器被寄给入了，下次念系统结构设计时，仍能将确实的资料寄给回老家寄存器，相较于 Cache-Aside 之中新版本索引最终，寄给入寄存器挫败的场面来说，先行寄给入寄存器的建议或许格外充分一些。那么，先行寄给入寄存器有什么可能但会呢？

可能但会依然显现单单来在并作场面下，首先行来自虚拟机 1 的寄给催促寄给入了寄存器（ step 1 ），接着来自虚拟机 2 的念催促由于寄存器的寄给入所致了寄存器未能命之中，根据 Cache-Aside 方式为上，虚拟机 2 继而转发索引（ step 2 ），但由于寄给催促有时候慢于念催促，虚拟机 1 新版本索引的系统结构设计但但会晚于虚拟机 2 转发索引后新版本寄存器的系统结构设计（ step 4 晚于 step 3 ），那么这样便但会所致了再次存储寄存器的结果是来自虚拟机 2 之中转发到的旧绝对值，而存储索引的结果是来自虚拟机 1 的新绝对值，即寄存器领先于索引，此时于是又有念催促命之中寄存器（ step 5 ），念取到的从前旧绝对值。

另外，先行寄给入寄存器，由于寄存器之中资料纠正，加剧索引的催促舆论压力，但但会增高寄存器穿透显现单单来的概率。

2.1.3 如果自由选择先行寄给入寄存器，于是又新版本索引，那如何消除赞同开放性可能但会呢？

为了可避免“先行寄给入寄存器，于是又新版本索引”这一建议在念寄给并作时可能但会促使的寄存器脏资料，业界又提单单了延迟双删的策略性，即在新版本索引再次，延误一段小时于是又次寄给入寄存器，为了保障第二次寄给入寄存器的小时点在念催促新版本寄存器再次，这个延误小时的经验绝对值有时候应稍大于该公司之中念催促的耗时。延误的付诸可以在文档之中 sleep或运用于延误链表。显而易见的是，无论这个绝对值如何预定，都没法和念催促的收尾小时点准确衔接，这也是延迟双删被非难的主要可能但会。

2.1.4 那么 Cache-Aside 发挥抑制作用资料不赞同的可能但会吗？

在 Cache-Aside 之中，也发挥抑制作用资料不赞同的可能但会。在上头的念寄给并作场面下，首先行来自虚拟机 1 的念催促在未能命之中寄存器的情形下转发索引（ step 1 ），接着来自虚拟机 2 的寄给催促新版本索引（ step 2 ），但由于一些倾向可能但会，虚拟机 1 之中念催促的新版本寄存器系统结构设计晚于虚拟机 2 之中寄给催促的寄给入寄存器的系统结构设计（ step 4 晚于 step 3 ），那么这样便但会所致了再次存储寄存器之中的是来自虚拟机 1 的旧绝对值，而存储索引之中的是来自虚拟机 2 的新绝对值，即寄存器领先于索引，此时于是又有念催促命之中寄存器（ step 5 ），念取到的从前旧绝对值。

这种场面的显现单单来，不仅只能寄存器移除且念寄给并作拒绝执行，而且还只能念催促转发索引的拒绝执行早于寄给催促新版本索引，同时念催促的拒绝执行收尾晚于寄给催促。没法见得，这种不赞同场面产生的前提非常符合，在实质的生产之中显现单单来的可能但会较大。

除此之外，在并作生态环境下，Cache-Aside 之中也发挥抑制作用念催促命之中寄存器的小时点在寄给催促新版本索引再次，寄给入寄存器之前，这样也但会所致了念催促转发到的寄存器领先于索引的情形。

虽然在下一次念催促之中，寄存器但会被新版本，但如果该公司层无能为力这种情形的容忍度高，那么可以运用于加锁在寄给催促之中保障“新版本索引&寄给入寄存器”的串行拒绝执行为原子开放性系统结构设计（反之亦然也可对念催促之中寄存器的新版本加锁）。加锁势必但会所致了货运量的增高，故采取加锁的建议必要对开放性能指标的损耗或多或少预想。

2.2 回老家报必要

我们在侧面提到了，在 Cache-Aside 之中可能但会发挥抑制作用新版本索引最终，但寄给入寄存器挫败的场面，如果发生这种情形，那么便但会所致了寄存器之中的资料领先于索引，产生资料的不赞同的可能但会。其实，不仅 Cache-Aside 发挥抑制作用这样的可能但会，在延迟双删等策略性之中也发挥抑制作用这样的可能但会。针对可能但会显现单单来的寄给入挫败可能但会，现在业界主要有以下几种回老家报必要。

2.2.1 寄给入下回老家必要

由于不间断下回老家寄给入在开放性能指标上但会影响货运量，所以常通过引入立即链表，将寄给入挫败的寄存器也就是说的 key抽单单立即链表之中，在也就是说的购物者之中给与寄给入挫败的 key，异步下回老家寄给入。这种方法在付诸上相较简便，但由于寄给入挫败后的范式只能基于该公司文档的 trigger 来触发 ，对该公司文档兼具一定侵略开放性。

2.2.2 基于索引记事（ MySQL binlog ）渐进判别、订户和购物

鉴于上述建议对该公司文档兼具一定侵略开放性，所以只能一种格外加优雅的消除建议，让寄存器寄给入挫败的回老家报必要运营在才是，尽量少的电磁场于该公司文档。一个简便的思路是通过后台任务使用新版本小时戳或者版本作为对比给与索引的渐进资料新版本至寄存器之中，这种方式为在小规模资料的场面可以起到一定抑制作用，但其扩展开放性、稳定开放性都或多或少欠缺。

一个相较明朗的建议是基于 MySQL 索引渐进记事来进行判别和购物，这里较为风靡的是阿里巴巴源文档的作为 MySQL binlog 渐进给与和判别的模组 canal （相近的源文档模组还有 Maxwell、Databus 等）。canal sever 建模 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送 dump 协议，MySQL master 收到 dump 催促，开始自带 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 判别 binary log 实例（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取来进行购物，同时 canal server 也绑定支持将调整记录下来投递到 MQ 系统之中，立即自带给其他系统来进行购物。在 ack 必要的才让下，不管是自带还是拉取，都可以有效的保障资料按照预想被购物。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 kafka 或者 RocketMQ 。另外， canal 依赖 zookeeper 作为分布式协调模组来付诸 HA ，canal 的 HA 分为两个部分：

为了减少对 MySQL dump 的催促舆论压力，不尽相同 canal server 上的 instance 立即全都只能有一个正处于运营正常，其他的 instance 正处于 standby 正常； 为了保障有序开放性，对于一个 instance 在全都只能由一个 canal client 来进行 get/ack 等动作；

那么，针对寄存器的寄给入系统结构设计便可以在 canal client 或 consumer 之中编寄给系统性该公司文档来收尾。这样，混合索引记事渐进判别购物的建议以及 Cache-Aside 数学方法，在念催促之中未能命之中寄存器时新版本寄存器（有时候这里但会包括到复杂的该公司范式），在寄给催促新版本索引后寄给入寄存器，并基于记事渐进判别来回老家报索引新版本时可能但会的寄存器寄给入挫败可能但会，在绝大都数场面下，可以有效的保障寄存器的再次赞同开放性。

另外只能注本意的是，还必要监护外交事务与寄存器，能够索引一并后于是又来进行寄存器的寄给入系统结构设计。比如难以付诸索引的仅仅只是指令集，仅仅只是不间断及念从寄给主的场面下，但但会所致念取到从库的旧资料后便新版本了寄存器，所致了寄存器领先于索引的可能但会，这就立即对寄存器的寄给入必要能够在索引系统结构设计收尾再次。所以，基于 binlog 渐进记事来进行资料不间断的建议，可以通过自由选择判别从节点的 binlog，来可避免仅仅只是不间断下寄给入寄存器过早的可能但会。

2.2.3 资料传输维修服务 DTS 2.3 Read-Through

Read-Through 本原指念穿透方式为上，它的时序和 Cache-Aside 相近，相异在于 Read-Through 之中多了一个测算机因特网层，念催促只和该测算机因特网层来进行交互，而才是寄存器命之中与否的范式则由测算机因特网层与资料源来进行交互，该公司层的付诸但会格外加简洁，并且对于寄存器层及无疑化层交互的元件各个领域格外高，格外易于GameCube。

2.4 Write-Through

Write-Through 本原指直寄给方式为上，对于 Write-Through 直寄给方式为上来说，它也上升了测算机因特网层来透过格外高各个领域的元件。不尽相同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直寄给方式为上在寄给催促新版本索引再次，并不但会寄给入寄存器，而是新版本寄存器。

这种方式为的优势在于念催促每一次简便，不只能转发索引新版本寄存器等系统结构设计。但其战争初期也非常明显，除了侧面我们提到的新版本索引于是又新版本寄存器的政治腐败之外，这种建议还但会所致新版本效率低，并且两个寄给系统结构设计任何一次寄给挫败都但会所致资料不赞同。

如果要使用这种建议，最好可以将这两个系统结构设计作为外交事务处理，可以同时挫败或者同时最终，支持回老家滚，并且可避免并作生态环境下的不赞同。另外，为了可避免寄存器向西移动的频发，也可以给寄存器上升 TTL 来缓解。终点站在可行开放性的角度，不管是 Write-Through 方式为上还是 Cache-Aside 方式为上，理想原因下都可以通过分布式外交事务保障寄存器层资料与无疑化层资料的赞同开放性，但在实质概念设计之中，大都都对赞同开放性的立即发挥抑制作用一些宽容度，所以在建议上往往或多或少实用主义。

Write-Through 直寄给方式为上简单寄给系统结构设计较多，并且对赞同开放性立即高的场面，在分析方法 Write-Through 方式为上时，也只能通过一定的回老家报必要来消除它的可能但会。首先行，在并作生态环境下，我们左边提到了先行新版本索引，于是又新版本寄存器但会所致了寄存器和索引的不赞同，那么先行新版本寄存器，于是又新版本索引呢？这样的系统结构设计时序依然但会所致了上头这样虚拟机 1 先行新版本寄存器，再次新版本索引的情形，即由于虚拟机 1 和 虚拟机 2 的拒绝执行不确定开放性所致了索引和寄存器的不赞同。这种由于虚拟机挑战所致了的寄存器不赞同，可以通过分布式锁消除，保障对寄存器和索引的系统结构设计仅能由同一个虚拟机收尾。对于未能能拿到锁的虚拟机，一是通过锁的 timeout小时来进行掌控，二是将催促一并发挥抑制作用立即链表之中顺序购物。

在上头这种并作拒绝执行场面下，来自虚拟机 1 的寄给催促新版本了索引，接着来自虚拟机 2 的念催促命之中寄存器，接着虚拟机 1 才新版本寄存器，这样便但会所致了虚拟机 2 念取到的寄存器领先于索引。反之亦然，先行新版本寄存器后新版本索引在寄给催促和念催促并作时，也但会显现单单来相近的可能但会。无能为力这种场面，我们也可以加锁消除。

另在，在 Write-Through 方式为上下，不管是先行新版本寄存器还是先行新版本索引，都发挥抑制作用新版本寄存器或者新版本索引挫败的情形，侧面提到的下回老家必要和回老家报必要在这里也是派上用场的。

2.5 Write-Behind

Write behind 本原指异步回老家寄给方式为上，它也兼具相近 Read-Through/Write-Through 的测算机因特网层，不尽相同的是，Write behind 在处理寄给催促时，只新版本寄存器而不新版本索引，对于索引的新版本，则是通过厂家异步新版本的方式为来进行的，厂家存储的小时点可以选在索引过载高的小时来进行。

在 Write-Behind 方式为上下，寄给催促延误高，减轻了索引的舆论压力，兼具很好的吞吐开放性。但索引和寄存器的赞同开放性较弱，比如当新版本的资料还未能被存储索引时，必要从索引之中转发资料是领先于寄存器的。同时，寄存器的过载不大，如果寄存器千鸟机但会所致了资料遗漏，所以只能尽早寄存器的高可用。或许，Write behind 方式为上下简单大量寄给系统结构设计的场面，常见于物流秒杀场面之中库存的期内。

2.6 Write-Around

如果一些非核心该公司，对赞同开放性的立即较弱，可以自由选择在 cache aside 念方式为上下上升一个寄存器在此之前小时，在寄给催促之中本意味著新版本索引，不要用任何寄给入或新版本寄存器的系统结构设计，这样，寄存器仅能通过在此之前小时移除。这种建议付诸简便，但寄存器之中的资料和索引资料赞同开放性极差，往往但会所致使用者的玩游戏极差，应慎重自由选择。

归纳

在消除寄存器赞同开放性的每一次之中，有多种途径可以保障寄存器的再次赞同开放性，必要根据场面来结构设计合适的建议，念多寄给少的场面下，可以自由选择运用于“ Cache-Aside 混合购物索引记事要用回老家报”的建议，寄给多的场面下，可以自由选择运用于“ Write-Through 混合分布式锁”的建议 ，寄给多的倾向场面下，可以自由选择运用于“ Write-Behind ” 的建议。

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