一、问题复现
我们知道,Redis主从复制可以实现读写分离,通过使从节点提供读取服务,来分担主节点的读取压力。但是主从切换时,可能会导致严重的库存同步问题。
以下用Java代码模拟一个商品售卖的场景,看看主从切换会引发什么问题:
java
// 初始化商品库存数量
int inventory = 10;
// 主节点代码
public void sellItemOnMaster(){
inventory--;
System.out.println("主节点卖出库存,剩余:" inventory);
}
// 从节点代码
public void sellItemOnSlave(){
// 从节点读取主节点的inventory值
int inventory = getInventoryFromMaster();
inventory--;
System.out.println("从节点卖出库存,剩余:" inventory);
}
假设主从节点间复制是异步的,如果在主节点处理请求“sellItemOnMaster”后,还没来得及同步到从节点,此时从节点也处理了“sellItemOnSlave”的请求,读取到的库存仍是10,那么从节点执行结束后,实际的库存数量会变成8,小于记录的9,出现超卖情况。
二、问题原因
引发这个问题的原因在于:
1. 主从节点的数据存在同步延迟
Redis的主从复制是异步的,主节点写入新数据后,需要一定的时间同步到从节点,这段时间内,从节点的数据是旧的。
2. 从节点可以处理写请求
默认情况下,Redis的从节点同时处理读写请求,这当主从数据不同步时,可能导致从节点的处理逻辑错误。
3. 缺乏必要的业务校验逻辑
从节点在处理写请求时,没有考虑主从数据可能存在时间窗口,直接使用了主节点旧数据,导致逻辑错误。
三、解决方案
知道了引发问题的原因,我们来看看解决方案:
1. 尽量减少主从延迟
可以适当减小主节点写入批量大小,加快主从同步频率,缩小主从数据同步的时间窗口。
2. 使从节点只读
设置Redis从节点为只读模式,不处理写命令,可以避免直接在从节点写数据带来的问题。
3. 加入业务层校验机制
在从节点处理读请求时,加入必要的业务校验,例如再次检查库存数量,避免直接使用存在时差的旧数据。
4. 主从切换后重建索引
主从切换后,可以重建索引,保证主从数据强一致性。
5. 队列承接强一致性写入
使用消息队列来承接需要强一致性的写入操作,顺序写入主从节点,确保数据一致性。
以上这些方法各有优劣,可以根据实际业务需求进行选用。我们来看一个改进后的代码示例:
代码语言：java复制// 初始化库存数量
int inventory = 10;// 主节点代码
public void sellItemOnMaster(){
// 从Redis主节点减库存
decreaseInventoryInRedisMaster();
// 将减库存请求发送到消息队列
sendDecreaseInventoryMsgToMQ(productId);
}
// 从节点代码
public void sellItemOnSlave(){
// 从Redis从节点读取库存
int inventory = getInventoryFromRedisSlave();
// 校验库存数量
if(inventory > 0){
// 售卖商品逻辑
System.out.println("从节点卖出商品");
}else{
// 没有库存,返回售罄
System.out.println("商品售罄");
}
}
// 消息队列消费端代码
public void handleDecreaseInventoryMsg(Message msg){
// 从消息队列中获取商品减库存请求
String productId = msg.getProductId();
// 在从节点减库存
decreaseInventoryInRedisSlave(productId);
}通过消息队列顺序写入Redis主从,并加上必要的业务校验,可以避免库存数量的错误。
四、小结
通过对Redis主从切换问题的剖析,我们可以得出以下结论:
- 明确问题根源,才能有针对性地解决问题。
- 采取技术手段缩小主从延迟,是治标不治本。
- 从业务层面设计如“不在从节点写数据”、“多层校验”等机制,才是根本解决之道。
- 综合运用多种手段,才能构建一个稳定可靠的分布式系统。
