4.4　数据一致性

在分布式场景下，当网络、服务器或者系统软件出现故障，就可能会导致数据一致性的问题。本节介绍数据一致性相关的问题及解决方案。

4.4.1　数据的一致性问题

总的来说，数据的一致性问题包含数据多副本、调用超时、缓存与数据库不一致、多个缓存节点数据不一致等场景。

1.数据多副本场景

如果数据的存储存在多副本的情况，当网络、服务器或者系统软件出现故障时，可能会导致一部分副本写入成功，一部分副本写入失败，造成各个副本之间数据的不一致。

2.调用超时场景

调用超时场景包含同步调用超时和异步调用超时。

同步调用超时往往是由于网络、服务器或者系统软件异常引起的，例如，服务A同步调用服务B时出现超时现象，导致服务A与服务B之间的数据不一致。

异步调用超时是指服务A异步调用服务B，同样是由于网络、服务器或者系统软件异常导致调用失败，出现服务A与服务B之间的数据不一致的情况。一个典型的场景就是支付成功的异步回调通知。

3.缓存与数据库不一致场景

这种场景主要针对缓存与数据库。在高并发场景下，一些热数据会缓存到Redis或者其他缓存组件中。此时，如果对数据库中的数据进行新增、修改和删除操作，缓存中的数据如果得不到及时更新，就会导致缓存与数据库中数据不一致。

4.多个缓存节点数据不一致场景

这种场景主要针对缓存内部各节点之间数据的不一致。例如在Redis集群中，由于网络异常等原因引起的脑裂问题，就会导致多个缓存节点数据不一致。

4.4.2　数据一致性解决方案

业界对于数据一致性问题提出了相应的解决方案，目前比较成熟的方案有ACID特性、CAP理论、Base理论、DTP模型、2PC（两阶段提交）模型、3PC（三阶段提交）模型、TCC模型、可靠消息最终一致性模型、最大努力通知模型等。

ACID特性已在第1章介绍过，其他解决方案会在后续章节进行详细介绍。