当心数据一致性：解决 MySQL 和 Elasticsearch 冲突的秘密

后端

2023-10-29 06:44:39

数据一致性的乌龙：从冲突到和谐

在当今数据驱动的时代，数据一致性至关重要。它保证了我们对数据的信任，使其成为可靠决策的基础。然而，在现实世界中，数据一致性问题并不少见，而处理这些问题是一项艰巨的任务。

数据冲突的始末

最近，我们的团队就遭遇了一场数据一致性的噩梦。客户的投诉犹如一记警钟，让我们意识到 MySQL 和 Elasticsearch 之间的数据出现了严重的冲突。经过深入调查，我们发现问题根源于以下因素：

消息丢失： Kafka 中的数据消息可能会因各种原因丢失，导致 Elasticsearch 中的数据与 MySQL 中的数据不一致。
消息错乱： 网络延迟或其他因素可能会导致 Kafka 中的消息顺序错乱，进而导致 Elasticsearch 和 MySQL 数据的顺序不一致。
并发操作： 如果对 MySQL 和 Elasticsearch 的操作同时进行，也可能造成数据不一致。

化解数据冲突的妙招

面对这些挑战，我们制定了以下应对策略：

事务保障： 我们决定使用事务来保证数据的一致性，确保要么所有操作都成功，要么所有操作都失败，从而避免数据不一致。
CAP 定理指引： CAP 定理阐述了分布式系统中的一致性、可用性与分区容错性三者之间的权衡关系。我们决定牺牲一致性，以换取可用性与分区容错性。
最终一致性模型： 该模型允许在一定时间内存在数据不一致，但最终数据会趋于一致。

代码示例：

使用事务保证 MySQL 和 Elasticsearch 数据一致性

@Transactional
public void transferMoney(int fromAccountId, int toAccountId, double amount) {
    // 从 sourceAccount 扣除金额
    Account sourceAccount = accountRepository.findById(fromAccountId).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Account not found"));
    sourceAccount.setBalance(sourceAccount.getBalance() - amount);
    accountRepository.save(sourceAccount);

    // 将金额添加到 targetAccount
    Account targetAccount = accountRepository.findById(toAccountId).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Account not found"));
    targetAccount.setBalance(targetAccount.getBalance() + amount);
    accountRepository.save(targetAccount);
}