曾經(jīng)設(shè)計的一個供應(yīng)鏈系統(tǒng)中，存在商品 、銷售訂單 、采購 這三個服務(wù)，它們的主數(shù)據(jù)的部分結(jié)構(gòu)如下所示：

商品 ：

訂單和子訂單 ：

采購單和子訂單 ：

在設(shè)計這個供應(yīng)鏈系統(tǒng)時，我們需要滿足以下兩個需求：

根據(jù)商品的型號/分類/生成年份/編碼 等查找訂單；

根據(jù)商品的型號/分類/生成年份/編碼 等查找采購訂單。

初期我們的方案是這樣設(shè)計的：嚴格按照的微服務(wù)劃分原則將商品相關(guān)的職責(zé)存放在商品系統(tǒng)中。因此，在查詢訂單與采購單時，如果查詢字段包含商品字段，我們需要按照如下順序進行查詢：

先根據(jù)商品字段調(diào)用商品的服務(wù)，然后返回匹配的商品信息；

在訂單或采購單中，通過 IN 語句匹配商品 ID，再關(guān)聯(lián)查詢對應(yīng)的單據(jù)。

為了方便理解這個過程，訂單查詢流程圖如下圖所示：

初期方案設(shè)計完后，很快我們就遇到了一系列問題：

隨著商品數(shù)量的增多，匹配的商品越來越多，于是訂單服務(wù)中包含 IN 語句的查詢效率越來越慢

商品作為一個核心服務(wù)，依賴它的服務(wù)越來越多，同時隨著商品數(shù)據(jù)量的增長，商品服務(wù)已不堪重負，響應(yīng)速度也變慢，還存在請求超時 的情況

由于商品服務(wù)超時，相關(guān)服務(wù)處理請求經(jīng)常失敗。

結(jié)果就是業(yè)務(wù)方每次查詢訂單或采購單時，只要帶上了商品這個關(guān)鍵字，查詢效率就會很慢而且老是失敗。于是，我們重新想了一個新方案——數(shù)據(jù)冗余 ，下面我們一起來看下。

1、數(shù)據(jù)冗余的方案

數(shù)據(jù)冗余說白了就是在訂單、采購單中保存一些商品字段 信息。

為了方便理解，我們借助上面實際業(yè)務(wù)場景具體說明下，看看兩者的區(qū)別。

商品 ：

訂單和子訂單 ：

采購單和子訂單 ：

調(diào)整架構(gòu)方案后，每次查詢時，我們就可以不再依賴商品服務(wù)了 。

但是，如果商品進行了更新，我們?nèi)绾瓮饺哂嗟臄?shù)據(jù)呢？在此分享2種 解決辦法。

每次更新商品時，先調(diào)用訂單與采購服務(wù)，再更新商品的冗余數(shù)據(jù)。

每次更新商品時，先發(fā)布一條消息，訂單與采購服務(wù)各自訂閱這條消息后，再各自更新商品冗余數(shù)據(jù)。

那么這2種方案會出現(xiàn)哪些問題呢？

如果商品服務(wù)每次更新商品都要調(diào)用訂單與采購服務(wù)，然后再更新冗余數(shù)據(jù)，則會出現(xiàn)以下兩種問題。

數(shù)據(jù)一致性問題 ：如果訂單與采購的冗余數(shù)據(jù)更新失敗了，整個操作都需要回滾。這時商品服務(wù)的開發(fā)人員肯定不樂意，因為冗余數(shù)據(jù)不是商品服務(wù)的核心需求，不能因為邊緣流程阻斷了自身的核心流程。

依賴問題 ：從職責(zé)來說，商品服務(wù)應(yīng)該只關(guān)注商品本身，但是現(xiàn)在商品還需要調(diào)用訂單與采購服務(wù)。而且，依賴商品這個核心服務(wù)的服務(wù)實在是太多了，也就導(dǎo)致后續(xù)商品服務(wù)每次更新商品時，都需要調(diào)用更新訂單冗余數(shù)據(jù)、更新采購冗余數(shù)據(jù)、更新門店庫存冗余數(shù)據(jù)、更新運營冗余數(shù)據(jù)等一大堆服務(wù)。那么商品到底是下游服務(wù)還是上游服務(wù)？還能不能安心當(dāng)?shù)讓雍诵姆?wù)？

因此，第一個解決辦法直接被我們否決了，即我們采取的第二個解決辦法——通過消息發(fā)布訂閱的方案 ，因為它存在如下 2 點 優(yōu)勢：

商品無須調(diào)用其他服務(wù)，它只需要關(guān)注自身邏輯即可，頂多多生成一條消息送到 MQ 。

如果訂單、采購等服務(wù)的更新冗余數(shù)據(jù)失敗了，我們使用消息重試機制 就可以了，最終能保證數(shù)據(jù)的一致性。

此時，我們的架構(gòu)方案如下圖所示：

這個方案看起來已經(jīng)挺完美了，而且市面上基本也是這么做的，不過該方案存在如下幾個問題。

1、在這個方案中，僅僅保存冗余數(shù)據(jù)還遠遠不夠，我們還需要將商品分類與生產(chǎn)批號的清單進行關(guān)聯(lián)查詢。也就是說，每個服務(wù)不只是訂閱商品變更這一種消息，還需要訂閱商品分類、商品生產(chǎn)批號變更等消息。下面請注意查看訂單表結(jié)構(gòu)的紅色加粗部分內(nèi)容。

以上只是列舉了一部分的結(jié)構(gòu)，事實上，商品表中還有很多字段存在冗余，比如保修類型、包換類型等。為了更新這些冗余數(shù)據(jù)，采購服務(wù)與訂單服務(wù)往往需要訂閱近十種消息，因此，我們基本上需要把商品的一小半邏輯復(fù)制過來。

2、每個依賴的服務(wù)需要重復(fù)實現(xiàn)冗余數(shù)據(jù)更新同步的邏輯。前面我們講了采購、訂單及其他服務(wù)都需要依賴商品數(shù)據(jù)，因此每個服務(wù)需要將冗余數(shù)據(jù)的訂閱、更新邏輯做一遍，最終重復(fù)的代碼就會很多。

3、MQ 消息類型太多了：聯(lián)調(diào)時最麻煩的是 MQ 之間的聯(lián)動，如果是接口聯(lián)調(diào)還好說，因為調(diào)用哪個服務(wù)器的接口相對可控而且比較好追溯；如果是消息聯(lián)調(diào)就比較麻煩，因為我們常常不知道某條消息被哪臺服務(wù)節(jié)點消費了，為了讓特定的服務(wù)器消費特定的消息，我們就需要臨時改動雙方的代碼。不過聯(lián)調(diào)完成后，我們經(jīng)常忘了改回原代碼。

為此，我們不希望針對冗余數(shù)據(jù)這種非核心需求出現(xiàn)如此多的問題，最終決定使用一個特別的同步冗余數(shù)據(jù)方案，接下來我們進一步說明。

2、解耦業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)同步方案

解耦業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)同步方案的設(shè)計思路是這樣的：

將商品及商品相關(guān)的一些表（比如分類表、生產(chǎn)批號表、保修類型、包換類型等）實時同步到需要依賴使用它們的服務(wù)的數(shù)據(jù)庫，并且保持表結(jié)構(gòu)不變；

在查詢采購、訂單等服務(wù)時，直接關(guān)聯(lián)同步過來的商品相關(guān)表；

不允許采購、訂單等服務(wù)修改商品相關(guān)表。

此時，整個方案的架構(gòu)如下圖所示：

以上方案就能輕松解決如下兩個問題：

商品無須依賴其他服務(wù)，如果其他服務(wù)的冗余數(shù)據(jù)同步失敗，它也不需要回滾自身的流程；

采購、訂單等服務(wù)無須關(guān)注冗余數(shù)據(jù)的同步。

不過，該方案的“缺點 ”是增加了訂單、采購等數(shù)據(jù)庫的存儲空間（因為增加了商品相關(guān)表）。

仔細計算后，我們發(fā)現(xiàn)之前數(shù)據(jù)冗余的方案中每個訂單都需要保存一份商品的冗余數(shù)據(jù)，假設(shè)訂單總數(shù)是 N，商品總數(shù)是 M，而 N 一般遠遠大于 M。因此，在之前數(shù)據(jù)冗余的方案中，N 條訂單就會產(chǎn)生 N 條商品的冗余數(shù)據(jù)。相比之下，解耦業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)同步方案更省空間，因為只增加了 M 條商品的數(shù)據(jù)。

此時問題又來了，如何實時同步相關(guān)表的數(shù)據(jù)呢？

我們直接找一個現(xiàn)成的開源中間件就可以了，不過它需要滿足支持實時同步、支持增量同步、不用寫業(yè)務(wù)邏輯、支持 MySQL 之間同步、活躍度高這五點要求。

根據(jù)這五點要求，我們在市面上找了一圈，發(fā)現(xiàn)了 Canal 、Debezium 、DataX 、Databus 、Flinkx 、Bifrost 這幾款開源中間件，它們之間的區(qū)別如下表所示：

從對比表中來看，比較貼近我們需求的開源中間件是 Bifrost ，原因如下：

它的界面管理不錯；

它的架構(gòu)比較簡單，出現(xiàn)問題后，我們可以自行調(diào)查，之后就算作者不維護了也可以自我維護，相對比較可控。

作者更新活躍；

自帶監(jiān)控報警功能。

因此，最終我們使用了 Bifrost 開源中間件，此時整個方案的架構(gòu)如下圖所示：

3、最終效果

整個架構(gòu)方案上線后，商品數(shù)據(jù)的同步還算比較穩(wěn)定，此時商品服務(wù)的開發(fā)人員只需要關(guān)注自身邏輯，無須再關(guān)注使用數(shù)據(jù)的人。如果需要關(guān)聯(lián)使用商品數(shù)據(jù)的訂單，采購服務(wù)的開發(fā)人員也無須關(guān)注商品數(shù)據(jù)的同步問題，只需要在查詢時加上關(guān)聯(lián)語句即可，實現(xiàn)了雙贏。

然而，唯一讓我們擔(dān)心的是 Bifrost 不支持集群，沒法保障高可用性。不過，到目前為止，它還沒有出現(xiàn)宕機的情況，反而是那些部署多臺節(jié)點負載均衡的后臺服務(wù)常常會出現(xiàn)宕機。

最終，我們總算解決了服務(wù)之間數(shù)據(jù)依賴的問題。

審核編輯：劉清