※ 引述《life1347 (黑人)》之铭言： : 就问题一的部分 : 从文章中的描述看起来是需要 strong data consistency : 面对这种状况有种可行的做法是采用 distributed lock : 但负面效益是会降低 throughput : 流程大概是 : 1. user1 抢 write lock : 2. user1 清除 cache & 更新 db : 3. user2 发现 write lock 存在，用 watch 或 polling 方式 : 等待该 lock 消失 (设定 timeout)，若消失就 r/w cache & db : 4. user1 步骤 2 : 成功: db, cache 更新後，撤销 write lock : 失败: 撤销 write lock 或 retry : 由於无法假定步骤 4 一定会成功，因此要看错误状况来决定处理方式 : 目前想到两种可能作法 : 1. 撤销 write lock，让 user2 拿到旧资料。user1 返回错误看 application : 怎麽处理。这种状况以抢票例子来说，就是 user2 买到票而 user1 哭哭 : 2. 持续 retry 但设定 timeout，至少其他使用者不必持续等待 : 3. 若非 db 或 schema 异常，retry 直到成功为止。 : 但通常这种做法蛮糟糕的，会让多数使用者一直等待导致不耐 : 这边要看 business 选哪种做法对公司影响较小，没有绝对优劣 : 但通常在微服务架构(分散式系统)通常会采用 2 : 以上是个人经验，相信版上有其他更资深的大大有更好的观点可以讨论 user1 read user1 下单抢座位001 and 得到订单处理中之讯息 (通常是icon转圈圈之类) *user2 read *user2 下单抢座位001 and 得到订单处理中 user1 得到交易成功 *user2 得到交易失败 通常不会用lock, 而是实际上整个流程都是read/write分离,做到transation like async送出动作,callback得到结果 并且at-least-once:确保讯息有送达 量大需要scaling甚至是会有kafka之类的挂在中间 你也可以把上面event放在cache内,这样user2 read时其实可以显示位置正在被抢 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 1.160.59.202 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1533318138.A.AA3.html ※ 编辑: alan3100 (1.160.59.202), 08/04/2018 01:46:07 原原PO问题比较类似Publishing Events Using Local Transactions 其中如何避免loacl transation 可以尝试使用transaction log或者乾脆用event sourcing https://www.nginx.com/blog/event-driven-data-management-microservices/ ※ 编辑: alan3100 (118.169.33.21), 08/05/2018 16:13:22