揭秘Faas哈啰AI平台落地实践，双写一致性策略大揭秘

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文章

Faas在哈啰AI平台的落地实践分享，揭秘缓存与数据库双写一致性策略背后的技术选择与实践经验。本文深入剖析CAP定理，对比异步复制、混合一致性、读己写等策略，揭示Faas实践中的最终一致性与强一致性抉择。文章还探讨了乐观锁、悲观锁等锁机制在双写一致性中的应用，提供全面的技术指南和实践经验。

引言

在构建现代分布式系统时，缓存与数据库双写一致性成为关键挑战。本文将基于Faas在哈啰AI平台的落地实践，深入剖析缓存与数据库双写一致性策略，揭示技术选择背后的原理和权衡。

CAP定理与一致性策略

CAP定理揭示了分布式系统中一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）三要素的不可兼得性。在双写一致性场景中，我们需要在一致性和可用性之间进行抉择。

• 异步复制： 异步复制牺牲强一致性，以提高可用性。数据更新不会立即写入数据库，而是异步复制。这种策略适用于容忍短暂不一致性的场景。
• 混合一致性： 混合一致性在读取时提供强一致性，写入时提供最终一致性。这种策略兼顾了读写性能和数据一致性。
• 读己写： 读己写策略确保同一客户端写入的数据在后续读取中始终可见。这种策略提供了较好的写入一致性，但可能牺牲读取性能。

Faas实践：最终一致性和强一致性抉择

Faas在哈啰AI平台的实践中，根据业务场景选择了不同的双写一致性策略。

• 最终一致性： 对于容忍短暂不一致性的场景，例如用户画像和推荐系统，采用了异步复制策略。这种策略提高了系统的可用性，同时避免了写入延迟。
• 强一致性： 对于要求强数据一致性的场景，例如交易和财务系统，采用了读己写策略。这种策略确保了同一客户端的写入数据在后续读取中始终可见。

锁机制在双写一致性中的应用

在双写场景中，锁机制可以保证数据的一致性。

• 乐观锁： 乐观锁基于版本号机制，假设数据不会发生冲突。在更新数据时，检查版本号是否一致。如果版本号不一致，则说明数据已经被修改，更新失败。乐观锁适用于冲突较少的场景。
• 悲观锁： 悲观锁在更新数据之前先获取锁，确保其他事务无法同时更新同一数据。悲观锁适用于冲突较多的场景，但会降低系统的并发性。

结论

Faas在哈啰AI平台的落地实践表明，缓存与数据库双写一致性策略的选择应基于业务场景和数据一致性要求。异步复制、混合一致性和读己写策略各有优劣，需要根据实际情况进行权衡。乐观锁和悲观锁机制可以保证双写场景中的数据一致性。通过深入理解这些技术策略和实践经验，开发者可以构建具有高可用性和强一致性的分布式系统。