程序员|备战三个月，Redis面试复习大纲在手面试不慌后端|面试|java

前言
在大型系统中，为了减少数据库压力通常会引入缓存机制，一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致，导致用户看到的是旧数据。
【程序员|备战三个月，Redis面试复习大纲在手面试不慌】为了减少数据不一致的情况，更新缓存和数据库的机制显得尤为重要，接下来带领大家踩踩坑。

文章图片

一、前些年，互联网行业里对架构师这个岗位的标准还不是很清晰。所以，很多架构师的工作往往就是一些技术被公司认可的资深工程师负责。
彼时，正巧我也是这类人员之一，故也得到了一个从零开始架设一套广告投放平台的机会。
我很喜欢钻研技术，对这种机会自然很看重。
那时候，架构并无如今这么复杂，一开始就是前面搞几个 Web 应用，后面共享个数据库。大致像这样：

文章图片

当然，上面的架构其实做了很多简化，省略了很多细节。比如，为了提高性能做的缓存，为了提高吞吐做的负载均衡统统没有在上图给出。因为这些和本章话题无关，暂时咱们就忽略这些东西，只看核心部分。
这套架构初期运行还是没什么问题的，再加上一些缓存机制，初期一些性能问题都通过调整缓存提升缓存的碰撞率应付了过去。
可是，随着广告投放量的增大，广告的访问量也在暴涨。这些暴涨的访问量引发了性能问题。当时，由于前端有负载均衡，应用层倒是没出现什么问题……
问题出在后面的数据库上
二、这套架构数据库用的是 MySQL，本身也只有一台主库在对外服务，另外一台备库采用了 MySQL 自己的全同步机制做实时备份。
当广告访问量暴涨的时候，因为业务需要，很多数据需要在数据库中做实时插入，这就导致了大量的磁盘 IO 产生。这些大量的磁盘 IO 造成了数据库本身性能的急剧下降。
悲催的是，整套广告平台的所有功能又都是共享一个数据库的，所以随着数据库本身的性能下降，平台的所有功能都受到了影响。
由于问题主要在于大量广告流量的写入，所以，靠读写分离的方案去缓解问题这条路就走不通了。
只好先升级硬件了。在经过了几轮硬件升级和数据库调优之后，单数据库再也无法支撑不断上涨的流量了。没办法，要考虑搞数据库切分了。
那时候，我个人是很恐惧数据库切分的。
原因不仅仅在于需要在应用层多写很多复杂的逻辑，其根本原因是当时流行的 2PC（两阶段提交）方案，这个方案本身能保证在数据库切分的情况下，原来的事务依然保留着自身的 ACID 性质。即:

Atomicity（原子性），不管事务里执行多少命令，对外它们都是一体的，要么都执行，要么都不执行。
Consistency（一致性），正因为事务里要么做要么都不做，所以数据库的状态变化只能由事务变更后，才会叫一致性状态。
Isolation（隔离性），事务里做的事儿事务外面谁也看不到，就跟个盒子把数据罩起来一样，到底中间怎么变化的，事务外面的观察不到。
Durability（持久性），事务确认成功了，那这状态就永久不变了。

但也正因为这 4 个特性，2PC 才让我顾虑重重。
顾虑1：首先，数据库拆分了，那么根据事务的原子性，事务自身必须是一体的，那么事务涉及到的不同的数据库就必须都访问一遍，而这本身就意味着很高的通信成本。

文章图片

再加上，为了保持一致性，事务失败后，还必须恢复各个数据库原来的状态，这就必须让已经成功执行过本地事务的数据库全部回滚。
而稍微懂点数据库的人都知道，这个成本有多大。

文章图片

更可怕的是，本身事务的隔离性还可能加上锁。一旦一个热点数据区域被大量访问，最差情况就可能出现串行访问。而这对此套平台，包括我自己都将是个悲剧。
顾虑2：数据库的拆分会造成整个平台的可用性下降。
假设我现在有一台数据库，它的可用性是 99.9%。如果因为分库，数据库从一台变成两台，那么平台的可用性就会变成：
平台的可用性 = 99.9% * 99.9% = 99.8%
从 99.9% 变成了 99.8%，这意味着可用性下降了 0.1%，每个月的不可用时间会增加 43 分钟之多。
一边是硬件升级已经到顶，单机数据库也优化到了极限，再不做数据库拆分，平台可能随时瘫痪。一边是没有好的策略，可能拆分数据库后，每个月都有宕机的风险，同时性能也可能会出现剧烈的下降。
我被逼入了死角。
三、这种痛苦的纠结折磨了我大概一周，直到我看到了 CAP 定理。当 CAP 定理说分布式系统在分区容错的时候，只能一致性和可用性二选一时，我高兴的蹦了起来。
原来，可用性和一致性是不能兼得的。
为何我会那么高兴？因为逼我入死角的可不仅是技术上的问题了，我还承受着来自于业务方和领导的压力。每天一上班，我就需要面对业务各方的抱怨，以及领导一轮又一轮的催促。
有了 CAP 定理的支持，我知道我最终是要面临选择的。既然在这个世界上做分布式架构的所有人都要面临选择，那我又怎么可能独善其身呢？
在对单机数据库引发的各种问题做了一次彻底的各种归因以后，我下了决心：
一定要搞定拆分数据库并给出良好方案。
只是，2PC 这个拦路虎，它成为了我的大敌。通过 CAP 定理，我非常肯定，只要我选了 2PC 方案，可用性就一定会出现严重的问题，这个方案也肯定不可能拿出来丢人现眼的。
我唯一的方向就是去牺牲一些一致性，往可用性方向走。可是，怎么走呢？
也许是老天眷顾，也许是大家都承受着和我一样夜不能寐的压力，很快，BASE 理论在国内传开了。
BASE 理论让我知道了，这个世上能排到前几名的技术大公司也一样会出问题，也一样会对这些问题进行妥协。而且 BASE 理论的思想让我的思路一下子就打开了，苦思而不得的问题开始有了头绪。
我要开始着手制定技术方案了。
四、 BASE 思想中的 BA（Basically Available）基本可用，是鼓励通过预先的架构设计或者前期规划，尽量在分布式的系统中，把以前可能影响全平台的严重问题，变成只会影响平台中的一部分数据或者功能的非严重问题。
有了这个思想之后，我就对广告平台中的很多重要的数据表进行了拆分，并将这些表的数据分散到了不同的数据库中。
比如，有个广告流量详情表，每当用户点击广告或者广告展示出来的时候，为了保证不丢失，这些数据都是实时插入到这个表里的。
我对这张表是怎么切分的呢？
当有人点击广告了，他的点击记录会被传到我的应用层，然后我会在应用层根据广告 ID 做哈希，再根据哈希结果的不同，分别存到不同的数据库中去。

文章图片

假如这三个数据库中的一个出现了问题，则只会有三分之一的数据受到影响。这就实现了 BASE 理论中的 BA——基本可用了。基本可用其实也真的就是表达的这么一回事：
通过一些架构设计，即使平台中某部分组件出现了问题，也不会导致整个平台不可用。
好了，既然采取了数据库拆分的策略，又根据 BASE 理论中的 BA 思想拆分了一些重要的表，那么，到了现在，可能也无从后悔，只能继续沿着 BASE 这条路，一条路走到黑了。
五、接下来，需要着手解决性能问题了。2PC 方案……算了……它疯狂的一致性性格会要了我的狗命的。
那么极端点，我们不搞事务可不可以呢？
还用前面说的那套广告平台举例。
当时，从业务上，要求广告的访问数据都要保证及时入库不能丢，因为丢了就可能造成计费的损失，而这些损失全是钱。所以，每当用户点击广告或者广告展示出来的时候，为了保证不丢失，这些数据都是实时入库的。
又根据业务需求，当广告流量入库时，还需要往广告预算表和媒体流水表里同时根据这笔流量进行记账，以供后续财务计算。

文章图片

如果完全不考虑事务，则拆分库后，操作可能会是这个样子。

文章图片

这三个操作可能会并行发往不同的数据库执行。由于三个操作之间没有事务的约束，所以，一个操作出问题了，另外的操作并不会受到影响。
而这却也引发了另外一个问题，数据状态不一致。
如果在上面的业务中，插入广告流量表的操作失败了，但其余两张表插入成功了，业务就会面临一个很尴尬的情况：他们算出的财务报表没有依据。财务流水中找不到产生了这笔流水的依据。
而这种不一致的状态由于已经被持久化到了数据库中，就会导致这种不一致的状态永久存在了数据库中。这业务能接受吗？但凡有点职业精神的程序员能接受吗？
总结面试难免让人焦虑不安。经历过的人都懂的。但是如果你提前预测面试官要问你的问题并想出得体的回答方式，就会容易很多。
此外，都说“面试造火箭，工作拧螺丝”，那对于准备面试的朋友，你只需懂一个字：刷！
给我刷刷刷刷，使劲儿刷刷刷刷刷！今天既是来谈面试的，那就必须得来整点面试真题，这不花了我整28天，做了份“Java一线大厂高岗面试题解析合集：JAVA基础-中级-高级面试+SSM框架+分布式+性能调优+微服务+并发编程+网络+设计模式+数据结构与算法等”

文章图片

资料领取方式：点击这里免费下载

且除了单纯的刷题，也得需准备一本【JAVA进阶核心知识手册】：JVM、JAVA集合、JAVA多线程并发、JAVA基础、Spring 原理、微服务、Netty与RPC、网络、日志、Zookeeper、Kafka、RabbitMQ、Hbase、MongoDB、Cassandra、设计模式、负载均衡、数据库、一致性算法、JAVA算法、数据结构、加密算法、分布式缓存、Hadoop、Spark、Storm、YARN、机器学习、云计算，用来查漏补缺最好不过。
原理、微服务、Netty与RPC、网络、日志、Zookeeper、Kafka、RabbitMQ、Hbase、MongoDB、Cassandra、设计模式、负载均衡、数据库、一致性算法、JAVA算法、数据结构、加密算法、分布式缓存、Hadoop、Spark、Storm、YARN、机器学习、云计算，用来查漏补缺最好不过。