正文
背景介绍
话说阿雄在加入某a国际电商公司的时候，业务系统十分简单，一个database就能搞定一切！
可是某a国际电商公司在产品韩的领导下，业务增长迅速，阿雄发现了数据库越来越慢，于是乎阿雄加入了一些缓存，如redis来缓存一些数据，提高系统的响应能力。
又过了一段时间，产品韩发现搜索的速度灰常慢，让阿雄去改。阿雄在网上发现，现在业内都用一些elasticsearch做一些全文检索的操作，于是乎阿雄将一些需要全文检索的数据放入elasticsearch,提高了系统的搜索能力！
随着数据的膨胀，阿雄慢慢的发现了，对数据库做一些数据分析操作，性能明显的跟不上了。于是乎阿雄将数据库里的数据，导入hadoop，然后进行数据分析。
(省略一万字….)
最后，阿雄和产品韩幸福的在一起了 。
OK，好，现在分析上面的场景！思考第一个问题1、在database，redis,elasticsearch，hadoop中的数据是有关系的，还是彼此独立的?显然是有关系的，在这几个数据源中的数据都是相关的。只是格式不一样而已！例如，对于一条Product数据，在数据库里是
在redis里就是key为 product:pId:1，value是
{ "pId": "1", "productName": "macbook" }
如上所示，只是数据格式不一样而已！
那好，现在思考第二个问题2、既然这些数据源之间数据是相关的，如何保证这几个数据源之间数据一致性！一种比较简单且容易想到的方案是，hardcode在程序中 例如现在有两个数据源DataSouce1和DataSource2，我们往里头写数据,代码如下
ProductService{ \\省略 public void syncData(){ x1. writeDataSource1(); x2. writeDataSource2(); } }
这就是我们标题中所提到的双写！那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！
双写缺点
一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。
- 一个client往里头入X为1
- 一个client往里头入X为5
那么会有如下情形出现
如图所示，两个DataSouce的数据就不一致了，一个为1，一个为5。除非接下来有一个新的请求，对x数据发生了变更，才能修正这种现象！否则，你可能永远都发现不了。
原子性问题因为我们需要同时往DataSource1和DataSource2一起写数据，你需要保证
x1. writeDataSource1(); x2. writeDataSource2();
这两个操作一起成功，或者一起失败！如果采用双写的方法，是避不开这个问题的！
那么有没有通用的办法来解决这些问题呢？有的，只要能按顺序记录数据的变更即可！那具体怎么做呢，我们继续往下看!
改良方案
假设，如果我们能将数据按顺序记录，写入某个消息队列，然后其他系统按消息顺序恢复数据，看看what happen? 此时架构图如下
图片
在该架构下，所有的数据变更写入一个消息队列里去。其他各数据源从消息队列里恢复数据即可！
那么，此时还有一致性问题，和原子性问题么？一致性问题OK，这种情况下，各个数据源之间数据肯定是一致的。因为写入顺序已经在消息队列中定义好，各数据源按照消息队列中的消息顺序，恢复数据即可，并不存在竞争现象。因此，不会出现不一致的问题！原子性问题OK,这种情况下，如果写入DataSource失败会怎么样？例如出现了网络问题，这条消息恢复失败了。这个问题其实好解决，一般我们在顺序根据消息恢复数据的时候，会记录下坐标。如果写入失败，停止恢复数据。下次从该坐标处恢复数据即可。
但是在上面那张图中，写入DataBase是异步写入的。这样就不符合很多业务场景的"写后即读"的要求，因此，在实际落地中，做了一些变更!通用做法是去提取数据库的变化！如下图所示
在该图中的中间件，例如oracle中的oracle golden gate可以提取数据变化。mysql中的canal能提取数据的变化。至于消息队列，可以选用kafka。直接提取数据变化到kafka中，其他数据源从kafka中获取数据，避免了直接双写从而导致一致性和原子性问题。
总结
本问讨论了在项目中常见的数据同步问题，希望大家有所收获。引言