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社区首页 >专栏 >必看!单体系统升级微服务,这些地方的数据一致性千万别忽视!

必看!单体系统升级微服务,这些地方的数据一致性千万别忽视!

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lyb-geek
发布于 2025-03-21 09:07:13
发布于 2025-03-21 09:07:13
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文章被收录于专栏:Linyb极客之路Linyb极客之路
企业从单体系统迈向微服务架构的过程,就像给一艘旧船进行全面升级改造,虽然升级后能在数字化的海洋里乘风破浪,但在改造过程中,稍有不慎就会遇到各种难题,其中数据一致性问题堪称重中之重。大家都知道,数据库层面的数据一致性至关重要,不过除了这一点,其实还有好几个关键层面也不容忽视。要是处理不好,系统就会像出了故障的机器,运行得磕磕绊绊。下面就带大家一起来看看这些容易被忽视的数据一致性 “雷区”。

一、消息队列层面:微服务间的 “信息传送带”

微服务架构里,不同的微服务就像是一个个独立的小工厂,而消息队列则是连接它们的 “信息传送带”。一个微服务产生了数据变化,就会把相关消息放到这条 “传送带” 上,其他微服务再从上面把消息取走,然后根据消息内容更新自己的数据。但这条 “传送带” 有时也会出问题,比如消息可能会丢失,就像快递在运输途中莫名其妙不见了;或者消息被重复发送,就像收到了好几份一模一样的快递;又或者消息传递延迟,本该及时送达的消息却姗姗来迟。这些问题都会影响数据的一致性。

举个例子,在一个订单系统里,下单微服务就像一个下单指令的发布者,它把订单创建的消息发送到消息队列上。库存微服务则是负责管理库存的执行者,它需要从消息队列里获取这个订单创建消息,然后相应地调整库存数据。要是库存微服务没有及时收到消息,或者收到的消息有问题,那库存数据和订单数据就对不上号了,这可就麻烦大了。

还有一种情况,当涉及多个微服务的数据操作时,就好比一场多人接力赛,需要大家配合默契才能顺利完成。这时就需要分布式事务和消息队列联手来保证数据一致性。还是以电商系统为例,在创建订单和扣减库存这两个操作中,通过像 RocketMQ 的事务消息功能,就能确保这两个操作要么都顺顺利利完成,要么都不做,避免出现一个操作成功了,另一个却失败的情况,从而保证数据的一致性。

二、应用层面:数据的 “质量把关人”

数据校验:严防 “问题数据” 混入

在微服务之间进行数据交流的时候,接收方微服务就像是一个严格的 “质量把关人”,要对收到的数据进行全面检查。比如用户注册微服务在接收用户提交的注册信息时,会仔细检查数据格式对不对,必填的项目有没有填完整。要是发现数据有问题,就坚决不让它进入系统,不然这些非法或者不完整的数据就会像 “病毒” 一样,在系统里捣乱,导致数据不一致。

数据补偿:及时 “修补” 数据漏洞

数据同步或者处理过程中难免会出现异常情况,就像机器运转时突然出了故障。这时候就需要有一个 “维修工”—— 数据补偿机制来恢复数据的一致性。比如订单微服务在更新订单状态的时候失败了,数据补偿机制就会出马,要么把之前做的相关操作撤销,回到最初的状态;要么尝试重新操作,直到订单状态和实际的业务操作相符为止。

幂等性设计:避免 “重复劳动”

微服务的接口就像是一扇扇门,为了保证系统的稳定运行,这些 “门” 要设计得具有幂等性。也就是说,不管用户是不小心点了一次还是多次,对系统产生的影响都应该是一样的。就拿支付微服务来说,要是用户因为网络不好,连续多次点击了支付按钮,支付微服务要保证只进行一次真正的支付操作,不能让用户重复扣款,这样才能保证支付数据的一致性。

三、缓存层面:提升性能的 “双刃剑”

缓存就像是一个 “超级记忆助手”,能大大提高数据的访问速度,但它也是一把 “双刃剑”,处理不好就会导致数据不一致。

缓存与数据库数据一致性:保持 “同步更新”

商品微服务就像一个商品信息的管理员,当它更新了数据库里的商品价格后,要是没有及时更新缓存里的价格数据,用户访问缓存时就可能看到旧的价格信息,这就会造成数据不一致。为了避免这种情况,通常会采用一些缓存更新策略,比如定时去检查并更新缓存,或者在数据发生变化的时候,马上主动更新缓存,让缓存和数据库的数据始终保持一致。

分布式缓存数据一致性:防止 “多人抢单”

在分布式缓存环境下,就好比有很多人同时在一个大仓库里找东西、放东西。多个节点可能会同时访问和修改缓存数据,这时候就容易出现 “多人抢单” 的情况,导致数据冲突和不一致。为了避免这种情况,就需要采用一些技术手段,比如分布式锁,就像给每个数据都上了一把锁,同一时间只有一个人能拿到钥匙进行操作;或者采用缓存数据版本控制,就像给每个数据都贴上一个版本标签,每次修改都更新标签,这样就能清楚地知道哪个数据是最新的,避免数据混乱。

四、数据治理层面:数据的 “大管家”

数据标准统一:制定 “通用语言”

单体系统升级到微服务架构后,不同的微服务就像来自不同地方的人,可能会有各自的数据格式和标准。这时候就需要有一个统一的数据标准,就好比制定一种 “通用语言”,规范数据的定义、编码规则、数据类型等。比如客户信息在不同的微服务里,存储格式和字段含义都应该是一样的,不然就会像大家说着不同的方言,沟通起来困难重重,导致数据不一致和混乱。

数据质量监控:实时 “体检” 数据

要建立一个数据质量监控体系,就像给数据定期做 “体检”,对数据的准确性、完整性、及时性等方面进行全面监控和评估。通过专门的数据质量检测工具,定期对微服务里的数据进行检查,一旦发现数据不一致的问题,马上发出警报,这样就能及时处理,把问题消灭在萌芽状态。

元数据管理:数据的 “成长档案”

加强元数据管理,就像是给数据建立一份详细的 “成长档案”,记录数据的来源、流向、处理逻辑等信息。这样,一旦出现数据一致性问题,就可以通过这份 “档案” 快速追溯和定位问题所在,就像顺着线索找到问题的源头,方便进行数据修复和优化。

从单体系统到微服务架构的迁移是一场充满挑战的旅程,只有全面考虑各个层面的数据一致性问题,才能让系统顺利升级,在数字化的浪潮中稳健前行。希望大家都能重视这些容易被忽视的细节,让数据一致性不再成为困扰。

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