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复制延迟案例(2)-读己之写

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JavaEdge
发布2022-08-01 08:12:16
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发布2022-08-01 08:12:16
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文章被收录于专栏:JavaEdge

许多应用让用户提交一些数据,然后查看提交的内容。如客户DB中的记录或某主题的评论。提交新数据必须发送到主节点,但当用户读数据时,可能从【从节点】读取。这对读密集和偶尔写入的负载很合适。

但异步复制则有问题,如图-3:若用户在写后马上查看数据,则新数据可能尚未到达副本。对用户而言,看起来好像是刚提交的数据丢了,用户会不高兴。

图-3:用户发起写请求,然后从滞后的副本中读数据。此时需写后读(read-after-write)的一致性来防止这种异常
图-3:用户发起写请求,然后从滞后的副本中读数据。此时需写后读(read-after-write)的一致性来防止这种异常

此时,需“写后读一致性(read-after-write consistency)”,也称读写一致性(read-your-writes consistency)。该机制保证:若用户重新加载页面,他们总能看到自己最近提交的更新。但对其他用户没有任何保证,这些用户的更新可能会在稍后才能刷新看到。

主从复制实现 写后读一致性

若用户访问:

  • 可能会被修改的内容,读主
  • 否则,读从

这要求实际查询前,就得考虑内容是否可能会被修改。如社交网络上的用户个人资料信息通常只能由用户本人编辑,而其他人无法编辑。简单规则:从主节点读取用户自己的档案,在从节点读取其他用户的档案。

若应用大部分内容都可能被用户编辑,则上面方案就没啥用,因为大部分内容都读主节点,导致丧失读操作的扩展性。就得考虑其他标准来决定是否读主。如跟踪最近更新时间,若更新后1min 内,则总是读主节点。并监控从节点的复制延迟程度,避免对任意比主节点滞后超过一分钟的从节点发出查询。

客户端还可记住最近更新时的时间戳,并附带在读请求中,据此,系统可确保对该用户提供读服务时,都应该至少包含了该时间戳的更新。若当前从节点不够新,可读另一个从节点或一直等待从节点直到收到最近的更新。时间戳可以是逻辑时间戳(指示写入顺序的日志序列号)或实际系统时钟。

若副本分布在多IDC(如考虑与用户的地理接近及高可用性),会更复杂。必须先把请求路由到主节点所在IDC(该IDC可能离用户很远)。

若同一用户从多个设备请求服务,如桌面浏览器和移动APP,就更复杂了。这时,可能就需提供跨设备的写后读一致性,即若用户在某设备输入一些信息,然后在另一个设备查看,则应该看到刚输入的信息。此时,还需考虑:

  • 记住用户上次更新时间戳的方法实现更困难,因为一台设备上运行的程序不知道另一台设备上发生啥。元数据需要一个中心存储,做到全局共享
  • 若副本分布在多IDC,无法保证来自不同设备的连接会路由到同一IDC。如用户台式计算机使用家庭宽带连接,而移动设备使用蜂窝数据网络,则设备的网络路线可能完全不同。若方案要求必须读主,则首先要确保来自不同设备的请求路由到同一IDC。
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原始发表:2022/07/31 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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