探讨篇（四）：分布式数据访问解决方案

背景

如果数据在同一个服务的同一个数据库，通过SQL即可查询相对比较简单，但当数据被分布到不同服务不同的数据库中时，访问组合数据的操作就变的比较困难。针对这个问题，本文描述了服务读取不同服务的数据库的几种方法：服务间通信模式、数据缓存模式、数据复制模式、数据共享模式

本文的观点源自我在日常学习与实践过程中的思考，尚处于不断探索和验证的阶段。希望能“抛砖引玉”，激发更多的讨论与交流。让我们共同进步，在探讨与实证中寻求真知。

一、服务通信模式

如果一个服务需要读取它无法直接访问的数据库，只需要使用远程调用比如RPC协议访问另外一个服务即可，这也是很多团队采用的一种方式，如下图：

这看起来很简单，但技术充满挑战问题

•首先是数据网络延迟导致服务A性能下降。

•服务之间的耦合，为了满足服务A的访问量，B服务必须随着A服务的流量规模变化而变化。

 

服务通信模式优缺点
优点	1、没有数据量问题
缺点	1、网络延迟导致性能问题，很常见的TP99跳点，抖动现象 2、可伸缩性和吞吐量问题 3、可用性问题

二、数据缓存模式

在上面服务通信的基础上加上缓存，这是很多团队使用的第二种方式。数据保存在每个服务的内存中并持续同步，因此服务拥有完全相同的数据。缓存又分为本地缓存+分布式缓存的组合关系。

1.单机本地缓存，每个服务都包含自己的数据。这种模式对应服务之间无法共享，比如服务启动加载数据到本地缓存。

2.分布式缓存：数据服务之间共享。但这种模式不是有效的复制缓存模式，因为它不能解决服务间通信模式下存在的容错性问题，获取数据从服务调用变成了缓存服务。其次由于缓存数据是中心化及共享的，打破数据所有权，并且可能导致缓存和数据库数据不一致。

以下是每种实现方式优缺点如下：

实现方式一：本地缓存/分布式缓存+RPC远程调用

实现方式一：缓存前置（本地缓存/分布式缓存+RPC远程调用），它的核心思想是利用缓存来减少对远程服务的调用次数，从而提高系统的性能和响应速度
优点	1、减少延迟：通过从本地或分布式缓存中读取数据，可以显著减少对远程服务的调用次数，从而降低响应时间和提高用户体验 2、减轻远程服务压力：缓存可以吸收大量读请求，减少远程服务的负载，特别是在高流量场景下。
缺点	1、数据一致性问题：缓存中的数据可能会过时，如果远程服务的数据发生变化，缓存中的数据需要及时更新，否则可能会导致数据不一致。 2、复杂性增加：缓存策略的引入增加了系统的复杂性，需要考虑缓存更新、失效策略、数据一致性保证等问题。 3、资源消耗：缓存需要占用额外的存储空间，如果数据量很大，缓存可能会消耗大量内存或磁盘空间。

 

实现方式二：通过RPC服务通讯同步推送数据+本地缓存

 

实现方式二：通过RPC服务通讯同步推送数据+本地缓存
优点	1）实时性：服务B在数据发生变化时立即推送，服务A可以实时获取最新数据。 2）资源利用率高：只有在数据发生变化时才会进行通信，减少了无谓的资源消耗。 3）减少轮询压力：避免了定时任务轮询对服务器的压力。
缺点	1）复杂性：需要在服务B中实现推送逻辑，增加了系统的复杂性。 2）维护成本：推送机制需要额外的维护，包括失败重试、消息顺序保证等

 

实现方式三：通过定时任务worker，服务A通过RPC调用服务B拉数据

 

实现方式三：通过定时任务worker，服务A通过RPC调用服务B拉数据
优点	1）无需变更现有服务：不需要修改服务B的代码，只需在服务A中添加定时任务。
缺点	1）性能开销：频繁的定时任务可能会对服务A和服务B的性能产生一定影响。 2）延迟性：数据更新可能存在延迟，特别是如果定时任务的频率不高。 3）资源占用：即使没有数据更新，定时任务也会占用系统资源。 4）灵活性差：如果数据更新频率变化较大，固定周期的定时任务可能不够灵活

 

实现方式四：通过异步MQ获取数据

 

实现方式四：通过异步MQ获取数据
优点	1）异步、削峰、解耦：服务B在数据发生变化时只需发送消息，不需要等待服务A的处理结果。 2）容错性：MQ通常提供消息持久化机制，即使服务A暂时不可用，消息也不会丢失。
缺点	1）复杂性：引入MQ增加了系统的复杂性，需要考虑消息的顺序性、消息丢失、重复消费等问题。 2）延迟：虽然MQ可以提供实时消息传递，但在高并发或者网络问题的情况下，仍然可能存在延迟。

 

缓存模式优缺点：

 

缓存模式优缺点
优点	1、提高了数据访问性能 2、没有可伸缩性和吞吐量问题 3、良好容错性
缺点	1、大数据量不友好（比如200M），可行性降低 2、高频更新不友好，无法保持完全同步，对于相对静态数据，比较合适 3、缓存数据和服务启动的服务依赖关系。常见机器扩容N台机器，N台同时通过RPC访问服务B，导致服务B流量暴涨，并且写分布式缓存流量暴涨（N台*每台缓存大小） 4、适合一致性较弱的场景，缓存一致性问题，可能导致数据陈旧

 

三、数据复制模式

在数据复制模式中，表之间会进行数据复制，也就是在数据库A冗余数据库B数据。这样可以确保服务A直接访问数据库A获取到数据库B的数据。可以通过很多种实现方式：

但这同样存在如下问题:如何管理数据所有权？到处都有这种数据，数据一致性问题

 

实现方式四：binlog同步，需要注意binlog数据量
优点	1）实时性：Binlog可以捕获数据库的实时变化，使得数据同步具有较低的延迟。
缺点	1）性能影响：虽然Binlog的开销相对较小，但在高并发写入的场景下，Binlog的生成和处理仍然会对数据库性能产生一定影响。 2）依赖数据库：这种同步方式依赖于MySQL的Binlog功能

 

这种方案改善了上面服务通信的性能，容错性，可伸缩性问题。某些场景可用，比如聚合，报表或者其他不适合高性能需求，高容错性的时候

 

数据复制模式优缺点
优点	1、良好的数据访问性能 2、没有可伸缩性和吞吐量问题 3、没有容错性问题 4、没有服务直接依赖
缺点	1、数据一致性问题 2、数据归属权问题 3、需要数据同步

 

四、数据共享模式

如果上面的3种方式都不行，那可以用兜底方式，用创建数据领域，把数据组合到共享的数据库，让服务A和服务B都能访问。

服务之间完全解耦，解决了可用性依赖，响应性，吞吐量和可伸缩性问题

 

数据库共享模式优缺点
优点	1、良好的数据访问性能 2、没有可伸缩性和吞吐量问题 3、良好容错性 4、无服务依赖 5、数据保持一致
缺点	1、数据所有权治理 2、数据访问安全

 

总结

1.通过本文的探讨，大家可以更全面地了解分布式数据访问的挑战和可能的解决方案

2.每种模式都有其优势和不足以及应用场景，本文旨在通过对比分析，为实际应用中的选择提供指导。

3.如果以上文案有问题或者还有更好的方案，欢迎评论区留言补充完善，谢谢

审核编辑 黄宇