介绍

系统架构微服务化以后，根据微服务独立数据源的思想，每个微服务一般具有各自独立的数据源，但是不同微服务之间难免需要通过数据分发来共享一些数据，这个就是微服务的数据分发问题。Netflix/Airbnb等一线互联网公司的实践[参考附录1/2/3]表明，数据一致性分发能力，是构建松散耦合、可扩展和高性能的微服务架构的基础。

本文解释分布式微服务中的数据一致性分发问题，应用场景，并给出常见的解决方法。本文主要面向互联网分布式系统架构师和研发经理。

为啥要分发数据？场景？

数据分发场景

我们还是要从具体业务场景出发，为啥要分发数据？有哪些场景？在实际企业中，数据分发的场景其实是非常多的。假设某电商企业有这样一个订单服务Order Service，它有一个独立的数据库。同时，周边还有不少系统需要订单的数据，上图给出了一些例子：

一个是缓存系统，为了提升订单数据的访问性能，我们可以把频繁访问的订单数据，通过Redis缓存起来；

第二个是Fulfillment Service，也就是订单履行系统，它也需要一份订单数据，借此实现订单履行的功能；

第三个是ElasticSearch搜索引擎系统，它也需要一份订单数据，可以支持前台用户、或者是后台运营快速查询订单信息；

第四个是传统数据仓库系统，它也需要一份订单数据，支持对订单数据的分析和挖掘。

当然，为了获得一份订单数据，这些系统可以定期去订单服务查询最新的数据，也就是拉模式，但是拉模式有两大问题：

一个是拉数据通常会有延迟，也就是说拉到的数据并不实时；

如果频繁拉的话，考虑到外围系统众多(而且可能还会增加)，势必会对订单数据库的性能造成影响，严重时还可能会把订单数据库给拉挂。

所以，当企业规模到了一定阶段，还是需要考虑数据分发技术，将业务数据同步分发到对数据感兴趣的其它服务。除了上面提到的一些数据分发场景，其实还有很多其它场景，例如：

第一个是数据复制(replication)。为了实现高可用，一般要将数据复制多分存储，这个时候需要采用数据分发。

第二个是支持数据库的解耦拆分。在单体数据库解耦拆分的过程中，为了实现不停机拆分，在一段时间内，需要将遗留老数据同步复制到新的数据存储，这个时候也需要数据分发技术。

第三个是实现CQRS，还有去数据库Join。这两个场景我后面有单独文章解释，这边先说明一下，实现CQRS和数据库去Join的底层技术，其实也是数据分发。

第四个是实现分布式事务。这个场景我后面也有单独文章讲解，这边先说明一下，解决分布式事务问题的一些方案，底层也是依赖于数据分发技术的。

其它还有流式计算、大数据BI/AI，还有审计日志和历史数据归档等场景，一般都离不开数据分发技术。

总之，波波认为，数据分发，是构建现代大规模分布式系统、微服务架构和异步事件驱动架构的底层基础技术。

双写？

如何保证双写的事务性？

对于数据分发这个问题，乍一看，好像并不复杂，稍有开发经验的同学会说，我在应用层做一个双写不就可以了吗？比方说，请看上图右边，这里有一个微服务A，它需要把数据写入DB，同时还要把数据写到MQ，对于这个需求，我在A服务中弄一个双写，不就搞定了吗？其实这个问题并没有那么简单，关键是你如何才能保证双写的事务性？

请看上图左边的代码，这里有一个方法updateDbThenSendMsgInTransaction，这个方法上加了事务性标注，也就是说，如果抛异常的话，数据库操作会回滚。我们来看这个方法的执行步骤：

第一步先更新数据库，如果更新成功，那么result设为true，如果更新失败，那么result设为false；

第二步，如果result为true，也就是说DB更新成功，那么我们就继续做第三步，向mq发送消息

如果发消息也成功，那么我们的流程就走到第四步，整个双写事务就成功了。

如果发消息抛异常，也就是发消息失败，那么容器会执行该方法的事务性回滚，上面的数据库更新操作也会回滚。

初看这个双写流程没有问题，可以保证事务性。但是深入研究会发现它其实是有问题的。比方说在第三步，如果发消息抛异常了，并不保证说发消息失败了，可能只是由于网络异常抖动而造成的抛异常，实际消息可能是已经发到MQ中，但是抛异常会造成上面数据库更新操作的