纠正一个错误,分布式系统关注点第17篇

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:这里是Z哥的个人公众号每周五早8点 按时送达当然了,也会时不时加个餐~

这里是Z哥的个人公众号

每周五早8点 按时送达

当然了,也会时不时加个餐~

我的第「78」篇原创敬上

今天来加个餐,紧急纠正一个错误。先和大家说一声抱歉:D

昨晚睡觉前,惯例打开「订阅号助手」回复一些留言。有一位小伙伴提了一个问题,问题来源于《分布式系统关注点》专题的第17篇《先写DB还是「缓存」?》中。

下面就是提出问题的这位小伙伴,@L。这次非常感谢他。

纠正一个错误,分布式系统关注点第17篇

文章的原文是这样的:

-------------原文开始 -------------

先DB再缓存

数据库操作成功,缓存操作的失败的情况该怎么解?( 主要在用到redis,memcached这种进程外缓存的时候,由于网络因素,失败的可能性大增

办法也是有的,在操作数据库的时候带一个事务,如果缓存操作失败则事务回滚。大致的代码意思如下:


 

begin trans

var isDbSuccess = write db;

if(isDbSuccess){

var isCacheSuccess = write cache;

if(isCacheSuccess){

return success;

}

else{

rollback db;

return fail;

}

}

else{

return fail;

}

catch(Exception ex){

rollback db;

}

end trans

如此一来就万无一失了吗?并不是。除了由于事务的引入,增加了数据库的压力之外,在极端场景下可能会出现rollback db失败的情况。是不是很头疼?

解决这个问题的方式就是 write cache的时候做delete操作,而不是set操作 。如此一来,用多一次cache miss的代价来换rollback db失败的问题。

纠正一个错误,分布式系统关注点第17篇

就像图上所示,哪怕rollback失败了,通过一次cache miss重新从db中载入旧值。

-------------原文结束-------------

如果没看出来问题或者已经遗忘的小伙伴可以去原文地址看下: 分布式系统关注点——先写DB还是「缓存」?

也不知道当时咋了,脑子昏了。其实 这里的「rollback db失败」表述应该换成「commit db失败」

而且顺带图也画错了……

正确逻辑图应该是这样。

纠正一个错误,分布式系统关注点第17篇

虽然数据库操作有XA规范的保证,但是由于需要进行二次确认,而确认又需要经过网络,所以在网络不稳定的情况下,的确会出现commit失败的情况。

这个时候delete的好处就出来了。

假如真的commit失败了,最多就是从db里再捞一份旧数据出来。

如果使用set的话,缓存中就会存在脏数据了,必须得再多做一次set,将旧数据set回去。并且,这个操作还有可能出现失败。

好了,这次要说的就那么多,周五早上8点再见吧:D

推荐阅读:

原创不易,如果你觉得这篇文章还不错,就「 在看 」或者「 分享 」一下吧。鼓励我的创作 :)

如果有希望我写一下什么主题的话,欢迎在后台给我留言哦~

纠正一个错误,分布式系统关注点第17篇

如果你有关于软件架构、分布式系统、产品、运营的困惑

可以试试点击「 阅读原文


以上所述就是小编给大家介绍的《纠正一个错误,分布式系统关注点第17篇》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

Spark技术内幕

Spark技术内幕

张安站 / 机械工业出版社 / 2015-9-1

Spark是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新增成员。它不仅为分布式数据集的处理提供一个有效框架,而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理,提供了AllinOne的统一解决方案,使得Spark极具竞争力。 本书以源码为基础,深入分析Spark内核的设计理念和架构实现,系统讲解各个核心模块的实现,为性能调优、二次开发和系统运维提供理论支持;本文最后以项目实战......一起来看看 《Spark技术内幕》 这本书的介绍吧!

JSON 在线解析
JSON 在线解析

在线 JSON 格式化工具

SHA 加密
SHA 加密

SHA 加密工具

RGB HSV 转换
RGB HSV 转换

RGB HSV 互转工具