如何解决事务操作中状态不一致的现象?


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昨天,一个同学问了一个关于事务处理的一个问题。问题的情景是,有一个机柜分里n层,每一层放里一些设备。现在有两个线程,分别对机柜里面的设备做操作。操作之前先检查数据库中设备是不是已经被占用,如果被占用则不去操作,没有被占用则去占用被在设备的置标志位。伪代码描述处理过程如下:
 
if(getStateFromDbByDeviceId(DeviceId))
{  
         占用设备....
	 setStateToDbByDeviceId(DeviceId);
}
else
{
	return;
 }
        
这段代码在单线程的时候运行正常,但是在多线程的时候会存在线程安全的问题,而这种线程不安全表现为事务操作的不一致性。A和B进程同时去占用同一个设备d,A检查数据库设备d的状态位false然后去占用,然后这时A虽然占用里设备d,但是没有还没有更新数据库中的状态,B去检查状态仍然可以去占用d。然后A和B同时更新数据库,就造成里数据库的不一致现象。
        解决这种不一致的可以通过应用程序层事务管理或者使用数据库事务来保证占用设备和更新状态在一个原子操作中去完成。应用层可以使用一些框架如Spring实现好的事务去保证,数据库层解决需要修改下数据库的结构。将上面的代码放在一个事务中,就能保证两个线程中的代码不会被乱序执行,A检测设备状态、占用设备和修改数据库要在一步完成,不会受到线程B的打扰。新的数据库结构,新建一个表存储已经被占用设备的id,并且在DeviceId这个字段上建立一个唯一索引。这样插入提示出错就说明设备已经被占用。
 
 
 

 

 

<think>嗯,用户这次聚焦在读写分离架构中主从数据一致的处理方法,这是一个非常实际的生产环境问题。结合之前的对话历史,用户已经了解SQL Server主从复制的基本配置,现在需要解决数据一致性问题。 从引用材料看,[4]明确指出Redis主从异步复制会导致“主写成功但从节点未同步”的问题,这在SQL Server的事务复制中同样存在。用户可能正在经历这样的困扰:写操作后立即读从库拿到最新数据。 需要从三个层面解决问题: 首先是技术层面,SQL Server本身提供的事务一致性级别(如快照隔离)能缓解问题,但会牺牲性能。引用[1]提到的高可用架构设计原则也适用——根据业务容忍度选择方案。 其次是架构设计层面,引用[2]中MySQL读写分离的条件分析值得借鉴:是所有业务都适合读写分离。对于必须强一致的场景(如支付系统),可能需要牺牲分离架构。 最后是监控层面,引用[3][5]提到的Redis哨兵机制启发我们可以建立类似的SQL Server监控告警,当复制延迟超过阈值时自动切换读请求到主库。 用户可能没明说但隐含的需求是:如何在保证性能的前提下最大限度降低一致概率。这需要组合拳:前端重试机制+后端延迟监控+业务分级处理。 特别要注意的是,引用[4]揭示的“假缓存命中”现象在SQL Server同样存在,但解决方法同——SQL Server有更完善的分布式事务支持,可以启用MSDTC实现最终一致性。</think>在读写分离架构中处理主从数据一致问题,需结合**技术手段**和**架构设计**综合解决。以下是关键方法及实施步骤: --- ### 一、核心问题根源 主从数据一致主要由**异步复制延迟**导致: - 主库写入成功 → 从库尚未同步 → 读从库获取旧数据 - 网络抖动、从库负载过高、大事务阻塞同步等加剧延迟[^4] --- ### 二、解决方案及实施步骤 #### 1. **强制读主库策略**(强一致性场景) - **适用场景**:支付、库存等强一致性业务 - **实现方式**: ```java // Java示例:根据业务标记强制读主库 public void updateOrder(Order order) { // 写操作(主库) orderDao.update(order); // 关键操作后立即读主库 Order latestOrder = orderDao.readFromMaster(order.getId()); } ``` - 在关键写操作后添加`@ReadMaster`注解,动态切换数据源[^1] - **优点**:100%避免脏读 - **缺点**:牺牲部分读性能 #### 2. **延迟敏感度分级**(最终一致性优化) - **业务分级**: | 业务类型 | 容忍延迟 | 处理方式 | |----------------|----------|-------------------------| | 用户评论 | 高 (5s+) | 默认读从库 | | 订单状态 | 低 (<1s)| 写后300ms内读操作强制走主库 | - **实现技术**: - 监控复制延迟: ```sql -- SQL Server 监控延迟 SELECT * FROM sys.dm_repl_commands WHERE command_id > (SELECT last_received_command_id FROM sys.dm_replication_agents) ``` - 延迟超过阈值时自动切换读请求到主库[^1][^4] #### 3. **事务日志追踪**(精准控制) - **实现方案**: 1. 写操作后返回事务LSN(Log Sequence Number) 2. 读请求携带LSN发送到从库 3. 从库校验:若当前LSN < 请求LSN,则拒绝服务或重定向主库 - **伪代码逻辑**: ```python def read_with_lsn(key, lsn): slave_lsn = get_slave_lsn() # 获取从库最新LSN if slave_lsn < lsn: return read_from_master(key) # 重定向主库 else: return read_from_slave(key) ``` #### 4. **中间件代理层**(自动路由) - **使用ProxySQL/HAProxy实现**: ```conf # ProxySQL 配置示例 mysql_query_rules: { rule_id: 100 active: 1 match_pattern: "^SELECT.*FOR UPDATE" destination_hostgroup: 0 # 主库组 }, { rule_id: 101 active: 1 match_pattern: "^SELECT .*" destination_hostgroup: 1 # 从库组 max_replication_lag: 200 # 最大允许延迟(ms) } ``` - 自动丢弃延迟超标的从库节点[^3][^5] #### 5. **补偿机制**(兜底策略) - **最终一致性保障**: 1. 写操作后记录`key`和`timestamp`到延迟队列 2. 消费者扫描:若读请求在时间窗口内命中该`key`,触发缓存清理 3. 客户端重试读请求 - **适用场景**:用户资料更新后可见性保障 --- ### 三、架构设计最佳实践 1. **从库分级部署**: - 部署**近实时从库**(延迟<100ms)服务核心业务 - 部署**高延迟从库**服务报表类业务 2. **熔断机制**: - 当从库延迟超过阈值,自动熔断读流量至主库 3. **数据校验工具**: - 定期运行`CHECKSUM TABLE`比对主从数据差异[^1] --- ### 四、方案选择建议 | 场景 | 推荐方案 | |----------------------|------------------------------| | 金融交易类 | 强制读主库 + 实时监控 | | 电商/社交类 | 延迟分级 + 中间件路由 | | 大数据分析类 | 最终一致性 + 异步补偿 | > **关键原则**:根据业务容忍度平衡一致性与性能[^1][^2]。强一致性方案需付出~30%的读性能代价,而最终一致性方案可提升吞吐量3-5倍。 ---
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