需求緣起

大部分互聯網的業務都是“讀多寫少”的場景，數據庫層面，讀性能往往成為瓶頸。如下圖：業界通常采用“一主多從，讀寫分離，冗余多個讀庫”的數據庫架構來提升數據庫的讀性能。

這種架構的一個潛在缺點是，業務方有可能讀取到并不是最新的舊數據：

（1）系統先對DB-master進行了一個寫操作，寫主庫

（2）很短的時間內并發進行了一個讀操作，讀從庫，此時主從同步沒有完成，故讀取到了一個舊數據

（3）主從同步完成

有沒有辦法解決或者緩解這類“由于主從延時導致讀取到舊數據”的問題呢，這是本文要集中討論的問題。

方案一（半同步復制）

不一致是因為寫完成后，主從同步有一個時間差，假設是500ms，這個時間差有讀請求落到從庫上產生的。有沒有辦法做到，等主從同步完成之后，主庫上的寫請求再返回呢？答案是肯定的，就是大家常說的“半同步復制”semi-sync：

（1）系統先對DB-master進行了一個寫操作，寫主庫

（2）等主從同步完成，寫主庫的請求才返回

（3）讀從庫，讀到最新的數據（如果讀請求先完成，寫請求后完成，讀取到的是“當時”最新的數據）

方案優點：利用數據庫原生功能，比較簡單

方案缺點：主庫的寫請求時延會增長，吞吐量會降低

方案二（強制讀主庫）

如果不使用“增加從庫”的方式來增加提升系統的讀性能，完全可以讀寫都落到主庫，這樣就不會出現不一致了：

方案優點：“一致性”上不需要進行系統改造

方案缺點：只能通過cache來提升系統的讀性能，這里要進行系統改造

方案三（數據庫中間件）

如果有了數據庫中間件，所有的數據庫請求都走中間件，這個主從不一致的問題可以這么解決：

（1）所有的讀寫都走數據庫中間件，通常情況下，寫請求路由到主庫，讀請求路由到從庫

（2）記錄所有路由到寫庫的key，在經驗主從同步時間窗口內（假設是500ms），如果有讀請求訪問中間件，此時有可能從庫還是舊數據，就把這個key上的讀請求路由到主庫

（3）經驗主從同步時間過完后，對應key的讀請求繼續路由到從庫

方案優點：能保證絕對一致

方案缺點：數據庫中間件的成本比較高

方案四（緩存記錄寫key法）

既然數據庫中間件的成本比較高，有沒有更低成本的方案來記錄某一個庫的某一個key上發生了寫請求呢？很容易想到使用緩存，當寫請求發生的時候：

（1）將某個庫上的某個key要發生寫操作，記錄在cache里，并設置“經驗主從同步時間”的cache超時時間，例如500ms

（2）修改數據庫

而讀請求發生的時候：

（1）先到cache里查看，對應庫的對應key有沒有相關數據

（2）如果cache hit，有相關數據，說明這個key上剛發生過寫操作，此時需要將請求路由到主庫讀最新的數據

（3）如果cache miss，說明這個key上近期沒有發生過寫操作，此時將請求路由到從庫，繼續讀寫分離

方案優點：相對數據庫中間件，成本較低

方案缺點：為了保證“一致性”，引入了一個cache組件，并且讀寫數據庫時都多了一步cache操作

總結

為了解決主從數據庫讀取舊數據的問題，常用的方案有四種：

（1）半同步復制

（2）強制讀主

（3）數據庫中間件

（4）緩存記錄寫key