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当前讯息:淘宝太细了:mysql 和 es 的5个一致性方案,你知道吗?

来源:博客园

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说在前面

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如拼多多、极兔、有赞、希音的面试资格,遇到一几个很重要的面试题:

  • 说5种mysql 和 elasticsearch 数据一致性方案

与之类似的、其他小伙伴遇到过的问题还有:

  • Mysql 和 ES 数据一致性问题及方案?

  • Mysql 和 redis 数据一致性问题及方案?

  • 如果保证 Mysql 和 redis 数据一致性?

  • 如果保证 Mysql 和 HBase数据一致性?

  • 等等等等.....

这里尼恩给大家做一下系统化、体系化的线程池梳理,使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”

也一并把这个题目以及参考答案,收入咱们的 《尼恩Java面试宝典》V70版本,供后面的小伙伴参考,提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

最新《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲 》、《尼恩Java面试宝典》 的PDF文件,请通过公众号【技术自由圈】获取

本文目录

目录
  • 说在前面
  • 本文目录
  • 问题场景分析
  • 方案一:同步双写
  • 方案二:异步双写
    • 方案2.1 使用内存队列(如阻塞队列)异步
    • 方案2.2 使用消息队列(如阻塞队列)异步
  • 方案三:定期同步
  • 方案四:数据订阅
  • 方案五:etl 工具
  • 说在最后
  • 参考文献:
  • 技术自由的实现路径:
    • 实现你的 架构自由:
    • 实现你的 响应式 自由:
    • 实现你的 spring cloud 自由:
    • 实现你的 linux 自由:
    • 实现你的 网络 自由:
    • 实现你的 分布式锁 自由:
    • 实现你的 王者组件 自由:
    • 实现你的 面试题 自由:
  • 获取11个技术圣经PDF:

问题场景分析

咱们的生产需求上,为了便于商品的聚合搜索,高速搜索,采用两大优化方案:

  • 把商品数据冗余存储在Elasticsearch中,实现高速搜索
  • 把商品数据冗余存储在redis 中,实现高速缓存

很多的时候,要求保持很高的数据一致性。

比如:

  • 要求 mysql 与 es 做到秒级别的数据同步。
  • 要求 mysql 与 redis 做到秒级别的数据同步。
  • 要求 mysql 与 hbase 做到秒级别的数据同步。

接下来,以 mysql 与 es 的数据一致,作为业务场景进行分析, 其他的场景比如mysql 与 redis 的数据一致性方案,都是差不多的。

只要大家能把下面的 5大数据一致性方案, 滔滔不绝的说出来,面试官一定会爱到 “不能自已、口水直流”。

方案一:同步双写

同步双写是一种最为简单的方式,在将数据写到 MySQL 时,同时将数据写到 ES。

同步双写优点:

这种方式简单粗暴,实时写入能做到秒级。

同步双写缺点:

  • 业务耦合,这种方式代码侵入性强,商品的管理中耦合大量数据同步代码,要在之前写 mysql 的地方加写 es 的代码。以后写 mysql 的地方也要加写 es 的代码。
  • 影响性能,写入两个存储,响应时间变长,本来 MySQL 的性能不是很高,再加一个 ES,系统的性能必然会下降。
  • 不便扩展:搜索可能有一些个性化需求,需要对数据进行聚合,这种方式不便实现
  • 高风险:存在双写失败丢数据风险

方案二:异步双写

同步操作性能低,异步性能高。

异步双写,分为两种:

  • 使用内存队列(如阻塞队列)异步
  • 使用消息队列进行异步

方案2.1 使用内存队列(如阻塞队列)异步

先把商品数据写入DB后,然后把 数据写入 BlockingQueue 阻塞队列

消费线程异步从 drain 数据,batch 写入 ElasticSearch, 保证数据一致性

方案2.2 使用消息队列(如阻塞队列)异步

如果内存队列里边数据丢失,那么es 当中的数据和DB就不一致了

如果解决呢?

  • 方式1:定期同步 db数据到 es ,同步周期一般比较长,这里有比较长时间的不一致
  • 方式2: 保证队列的可靠性,使用高可靠消息队列

生产场景中,一般会有一个搜索服务,由搜索服务去订阅商品变动的消息,来完成同步。

异步双写优点:

  • 性能高;
  • 不易出现数据丢失问题,主要基于 MQ 消息的消费保障机制,比如 ES 宕机或者写入失败,还能重新消费 MQ 消息;
  • 多源写入之间相互隔离,便于扩展更多的数据源写入。

异步双写缺点:

  • 硬编码问题,接入新的数据源需要实现新的消费者代码;
  • 系统复杂度增加,引入了消息中间件;
  • MQ是异步消费模型,用户写入的数据不一定可以马上看到,造成延时。

方案三:定期同步

为了保证 DB和ES /HBase 数据一致性,包括两个方面:

  • 增量数据一致性
  • 全量数据一致性

为了保证 DB和ES /HBase 的全量数据一致性, 往往需要进行定期的全量数据同步

数据增量数据,很少,并且,一致性要求不高,那么可以把增量数据一致性行的 同步双写、异步双写去掉。

定期同步优点:

实现比较简单

定期同步缺点:

  • 实时性难以保证
  • 对存储压力较大

当然,增量数据,可以考虑用定时任务来处理:

  1. 数据库的相关表中增加一个字段为 timestamp 的字段,任何 CURD 操作都会导致该字段的时间发生变化;
  2. 原来程序中的 CURD 操作不做任何变化;
  3. 增加一个定时器程序,让该程序按一定的时间周期扫描指定的表,把该时间段内发生变化的数据提取出来;
  4. 逐条写入到 ES 中。

方案四:数据订阅

如果要提高实时性,又要低入侵, 可以利用 MySQL 的 Binlog 来进行同步。

MySQL通过binlog订阅实现主从同步,canal Server 是一个伪装的slave节点,接收到binlog日志后,发送到MQ, 其他的 存储消费 MQ里边 的binlog日志,实现数据订阅。

架构图如下

这种方式和异步双写比较像,但是有两个优点:

  • 第一降低了商品服务的入侵性,
  • 第二数据的实时性更好。

所以使用数据订阅:

  • 优点:
    • 业务入侵较少
    • 实时性较好

至于数据订阅框架的选型,主流的大体上是这些:

CancalMaxwellPython-Mysql-Rplication
开源方阿里巴巴Zendesk社区
开发语言JavaJavaPython
活跃度活跃活跃活跃
高可用支持支持不支持
客户端Java/Go/PHP/Python/RustPython
消息落地Kafka/RocketMQ 等Kafka/RabbitNQ/Redis 等自定义
消息格式自定义JSON自定义
文档详略详细详细详细
Boostrap不支持支持不支持

注意,尼恩的100Wqps三级缓存组件架构实操中,也介绍了,这种架构,存在秒级延迟。

如果不允许有秒级延迟的场景,不能使用这种架构。

具体请参见 尼恩的100Wqps三级缓存组件架构实操。

方案五:etl 工具

MySQL同步到Redis、MySQL同步到hbase、MySQL同步到es、或机房同步、主从同步等,都可以考虑使用elt工具。

什么是etl 工具呢?

ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。

ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。

常用的etl工具有: databus、canal (方案四用了这个组件,有etl 的部分功能)、otter 、kettle 等

下面以 databus为例,介绍一下。

Databus 是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由 LinkedIn 于 2013 年开源。

Databus 通过挖掘数据库日志的方式,将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来,业务可以通过定制化 client 实时获取变更并进行其他业务逻辑。

特点:

  • 多数据源:Databus 支持多种数据来源的变更抓取,包括 Oracle 和 MySQL。
  • 可扩展、高度可用:Databus 能扩展到支持数千消费者和事务数据来源,同时保持高度可用性。
  • 事务按序提交:Databus 能保持来源数据库中的事务完整性,并按照事务分组和来源的提交顺寻交付变更事件。
  • 低延迟、支持多种订阅机制:数据源变更完成后,Databus 能在毫秒级内将事务提交给消费者。同时,消费者使用D atabus 中的服务器端过滤功能,可以只获取自己需要的特定数据。
  • 无限回溯:对消费者支持无限回溯能力,例如当消费者需要产生数据的完整拷贝时,它不会对数据库产生任何额外负担。当消费者的数据大大落后于来源数据库时,也可以使用该功能。

再看看 Databus 的系统架构。

Databus 由 Relays、bootstrap 服务和 Client lib 等组成,Bootstrap 服务中包括 Bootstrap Producer 和 Bootstrap Server。

  • 快速变化的消费者直接从 Relay 中取事件;
  • 如果一个消费者的数据更新大幅落后,它要的数据就不在 Relay 的日志中,而是需要请求 Bootstrap 服务,返回的将会是自消费者上次处理变更之后的所有数据变更快照。

开源地址:https://github.com/linkedin/databus

说在最后

数据一致性的方案,是非常常见的面试题。

以上的5大方案,如果大家能对答如流,如数家珍,基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。

最终,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。 offer, 也就来了。

学习过程中,如果有啥问题,大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。

本文题目以及参考答案,收入咱们的 《尼恩Java面试宝典》V70版本,可以找尼恩领取

参考文献:

清华大学出版社 《尼恩 Java 高并发核心编程 卷2 加强版》

4000页《尼恩Java面试宝典》

[1]. https://www.infoq.cn/article/1afyz3b6hnhprrg12833

[2].https://www.iamle.com/archives/2900.html

[3].https://blog.51cto.com/lianghecai/4755693

[4].https://qinyuanpei.github.io/posts/1333693167/

[5].https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientAdapter

技术自由的实现路径:

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实现你的 响应式 自由:

《响应式圣经:10W字,实现Spring响应式编程自由》

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实现你的 面试题 自由:

4000页《尼恩Java面试宝典 》 40个专题

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