1.忍受大法

第一种解决办法，很简单，无他，不管他，没有读到也没事。这时业务不需要任何改造，你好，我好，她也好~

如果业务对于数据一致性要求不高，我们就可以采用这种方案。

2.数据同步写方案

主从数据同步方案，一般都是采用的异步方式同步给备库。

我们可以将其修改为同步方案，主从同步完成，主库上的写才能返回。

1. 业务系统发起写操作，数据写主库
2. 写请求需要等待主从同步完成才能返回
3. 数据读从库，主从同步完成就能读到最新数据

这种方案，我们只需要修改数据库之间同步配置即可，业务层无需修改，相对简单。

「不过，由于主库写需要等待主从完成，写请求的时延将会增加，吞吐量将会降低。」

这一点对于现在在线业务，可能无法接受。

3.选择性强制读主

对于需要强一致的场景，我们可以将其的读请求都操作主库，这样「读写都在主库」，就没有不一致的情况。

这种方案业务层需要改造一下，将其强制性读主，相对改造难度较低。

不过这种方案相对于浪费了另一个数据库，增加主库的压力。

4.中间件选择路由法

这种方案需要使用一个中间件，所有数据库操作都先发到中间件，由中间件再分发到相应的数据库。

这时流程如下：

1. 写请求，中间件将会发到主库，同时记录一下此时写请求的 key（操作表加主键等）
2. 读请求，如果此时 key 存在，将会路由到主库
3. 一定时间后（经验值），中间件认为主从同步完成，删除这个 key，后续读将会读从库

这种方案，可以保持数据读写的一致。

但是系统架构增加了一个中间件，整体复杂度变高，业务开发也变得复杂，学习成本也比较高。

5.缓存路由大法

这种方案与中间件的方案流程比较类似，不过改造成本相对较低，不需要增加任何中间件。

这时流程如下:

1. 写请求发往主库，同时缓存记录操作的 key，缓存的失效时间设置为主从的延时
2. 读请求首先判断缓存是否存在

• • 若存在，代表刚发生过写操作，读请求操作主库
  • 若不存在，代表近期没发生写操作，读请求操作从库

这种方案相对中间件的方案成本较低，但是呢我们此时又引入一个缓存组件，所有读写之间就又多了一步缓存操作。

总结

我们引入主从架构，数据读写分离，目的是为了解决业务快速发展,请求量变大，并发量变大，从而引发的数据库的读瓶颈。

不过当引入新一个架构解决问题时，势必会带来另外一个问题，数据库读写分离之后，主从延迟从而导致数据不一致的情况。，

为了解决主从延迟，数据不一致的情况，我们可以采用以下这几种方案：

1. 忍受大法
2. 数据库同步写方案
3. 选择性强制读主
4. 中间件选择路由法
5. 缓存路由大法