java分布式面试题-数据库和Redis的一致性

所有数据都存储在缓存里，读服务在查询时不会再降级到数据库里，所有的请求都完全依赖缓存。此时，因降级到数据库导致的毛刺问题就解决了。但全量缓存并没有解决更新时的分布式事务问题，反而把问题放大了。因为全量缓存对数据更新要求更加严格，要求所有数据库已有数据和实时更新的数据必须完全同步至缓存，不能有遗漏。对于此问题，一种有效的方案是采用订阅数据库的 Binlog 实现数据同步。

现在很多开源工具（如阿里的 Canal等）可以模拟主从复制的协议。通过模拟协议读取主数据库的 Binlog 文件，从而获取主库的所有变更。对于这些变更，它们开放了各种接口供业务服务获取数据。

将 Binlog 的中间件挂载至目标数据库上，就可以实时获取该数据库的所有变更数据。对这些变更数据解析后，便可直接写入缓存里。优点还有：

●大幅提升了读取的速度，降低了延迟；

●Binlog 的主从复制是基于 ACK 机制， 解决了分布式事务的问题；如果同步缓存失败了，被消费的 Binlog 不会被确认，下一次会重复消费，数据最终会写入缓存中；

缺点不可避免：1、增加复杂度 2、消耗缓存资源 3、需要筛选和压缩数据 4、极端情况数据丢失；

可以通过异步校准方案进行补齐，但是会损耗数据库性能。但是此方案会隐藏中间件使用错误的细节，线上环境前期更重要的是记录日志排查再做后续优化，不能本末倒置。