如何做好数据同步

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应用开发中，为了提升查询性能或者做服务降级方案时，我们会使用缓存作为解决方案，像分布式缓存方案，比如 Redis、Memcache 等；本地缓存方案，比如 Guava、Caffeine 等。如果仅仅对当前服务的执行结果的缓存，用于下次相同查询时加快查询效率来说，还相对简单一点。只需要将查询条件作为 key，返回的结果作为 value 即可实现，复杂一点会加上缓存失效机制等。

但还有一种可能缓存，可能是需要进行数据的同步的操作的。比如笔者之前做过的用户权限中心，由于对响应实时性方面有很大的要求，虽然使用了异步非阻塞编程方式以提高性能，但如果涉及到数据库的操作，其实性能并不能达到目标值。由于权限的相关配置项通过字节估算，对资源消耗并不算大，因而，笔者考虑使用本地缓存方案实现。

做数据同步需要考虑同步方案和数据格式。同步方案常见有主动同步（启动初始化、定时任务）和被动同步（消息通知、回调）两种模式。应用一般会在启动的时候初始化一份基准数据，之后的数据更新都基于这份基准数据进行修改。对数据实时性要求不高的场景，可以通过定时任务方式主动拉取数据，在这种方式中存在全量和增量两种模式。全量是最简单的方案，只需要对原先的缓存进行清空操作，填充最新的数据即可，适合数据量比较小的场景。增量方式相对来说比较复杂，需要依照不同的更新维度做相应的修改。还是拿权限例子来说，一般存在 Tenant、AppId、User、Role、Group、Resource 等内容，这里存在层级关系，{User、Role、Group、Resource} 存在于 AppId 下，AppId 又同时存在于 Tenant 中，其中广义上来说 API、Tag、Menu 都是属于 Resource 范畴，具体设计这里不进行展开，那么缓存格式可以是这样的：

Tenant -> Appid -> Method -> Path -> UserId -> RoleId

在用户登录的时候，会携带 tenant、appid、user、role 等信息，同时，当前请求的 Method 和 Path 也是可以知晓的。假设用户在配置请求路径 Path 的时候配置错误了，现在需要在后台进行修改，修改之后就会进行数据的同步，我们先不关心用哪种方式触发同步，我们去修改缓存的时候，需要从左到右一层层进行判断，进行修改，这样还不是最麻烦的，麻烦的是上面的每一层级都是一个可以变化的单元，都可能存在新增、修改和删除的情况，是不是想想就会觉得头大了呢。那么有哪些解决方案可以供参考：

全量同步，简单粗暴且高效，但不适合数据量大且获取更新数据比较复杂麻烦的场景
拆分多个缓存，例如 Tenant -> Appid -> Method -> Path -> RoleId，Tenant -> Appid -> Method -> Path -> UserId（这里只是举例说明，实际并非如此）
简化操作，一般缓存都是存在增删改的操作，这三者中改操作往往是最复杂的一种，如果只有增删会简单很多

再回过来讲一下消息通知的同步方式，消息通知存在 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等消息中间件解决方案。在一致性方面要求高的场景，可以使用 RabbitMQ 和 RocketMQ，能确保数据量比较大的场景推荐使用 Kafka 方案，毕竟 Kafka 是为大数据而生的。使用消息通知的方式就需要引用消息中间，相对 API 方式来说比较笨重且引入了一个不稳定因素，对于小项目来说得不偿失，同时，如果是公司外部应用，不会提供消息中间件作为数据同步方案。

接着说说回调，这种方式被广泛用于对外业务中，HTTP 或者 HTTPS 方式比较轻量级、接受度高，当然回调这种概念不局限于通讯协议方式，RPC 方式也是可以的。回调方式与消息通知方式进行对比的话，回调需要自行实现幂等和重试机制，在编码方面需要投入更多，这也是大家为什么异步的场景青睐消息队列的原因。

数据格式需要结合同步方案和业务要求。如果是增量的方式，需要考虑修改前与修改之后，比如这样：

[
    {
        "id":"UUID",
        "op":"U", // 操作，U、D
        "t":1590730661263, // 时间戳
        "prev":{
            "id":"XXX", // 更新前 ID
            "name":"zhansan", // 更新前名称
            "time":"1590730661124" // 更新前更新时间
        },
        "cur":{
            "id":"XXX", // 更新后 ID
            "name":"lisi", // 更新后名称
             "time":"1590730661263" // 更新后时间
        }
    },
    {......}
]

全量方式则不需要这么复杂，只要最新结果集即可。同步方案的不同也会存在字段的考量，一般会从幂等性、数据一致性、服务稳定性、可用性、实时性等方面出发。一般我建议：

字段尽可能短
必须有 id 和时间戳信息
Type 类型字段值，尽可能使用 Int 类型或者短字符串映射，例如上面的 op 字段使用短字符串方式

正向不行，可以试试反向。 在设计缓存结构时候，由于人的大脑擅长正向思维，可能设计的结果并不特别的理想（在查询和更新性能方面），这个时候可以考虑反向试试，可能会豁然开朗。Tenant -> Appid -> Method -> Path -> UserId 数据格式，在某些场景不如 UserId -> Method -> Path -> Appid -> Tenant。

稳定节点在前，多变的在后。数据量少在前，数据量多在后。 上面的例子中，Tenant 相对比较稳定，变更的比较少且数据量相对于 UserId 肯定比较少。这样在修改或者查找的时候，性能相对好。

空间与时间互换。 这个想必大家经常听到，时间换空间或者空间换时间。对于性能有要求的业务场景，通过冗余缓存方案可以提高查询性能；在资源紧张的场景但对时间有包容性，那适当在实时性方面进行取舍。

不要忽视数据提供方的性能问题。 实时性不仅仅依赖于需要数据的那方或者中间件，数据提供方也是可能存在性能瓶颈的。如果数据的数据格式要求特别变态，需要数据提供方联表查询 3 张表以上，性能可想而知，所以同步的数据要进行取舍，从而节省网络带宽和 IO，提升性能。

正文完