系统的数据一致性到底是在说什么？我到今天才算真明白了 _数据一致性

作为一名程序员，你是不是经常在很多场景，例如看博客、聊天吹水等等时候听到这样一个词"系统数据一致性" ，是不是有时候感觉到了迷糊，不知道这个"系统数据一致性"到底是在说什么？其实，你可能只是不明白这个词，但是你肯定在实际工作中发现、解决过这样的问题。

单体架构下系统数据一致性问题在传统的系统应用中，一般都是使用单体架构来构建系统的。即所有的功能模块都放在一起实现，打成一个WAR包部署在Tomcat中，数据一般存放在关系型数据库中，如MySQL数据库。

文章插图

前面我说过即使这种单体架构的系统也是数据一致性的问题的，举一个电商下单的例子，用户提交完订单，系统，系统在订单表order表中写入订单金额、用户等相关数据，在订单明细order_item表中写入商品价格、购买的数量等数据，最后更新商品的库存sku信息。用户下单成功之后，系统操作了order、order_item、sku这三个数据表，对于这三个表的操作无论成功与失败，都应该是原子的，操作成功则都要成功，失败则都要一起失败。不然就会出现脏数据，数据一致性被破坏。
1、如果操作order和order_item表成功，操作sku表失败，则会导致本应该扣减的库存没有扣减，则商品有可能出现超卖。
2、如果操作order和order_item表失败，操作sku表成功，则会导致本不应该扣减的库存扣减了，则商品有可能出现少卖。
3、如果操作order和sku表成功， order_item操作失败，则这个订单数据丢失，订单后续的操作肯定也是操作不了了。
上面只是简单的举了三种可能出现的情况，也可能会有其他的情况发生。那我们怎么避免这些情况的发生呢？其实这种问题稍微有的开发经验的同学都会想到解决方案，那就是使用数据库的事务，事务的原子性保证上述的步骤成功则一起成功，失败则一起失败。
BEGIN;INSERT INTO order;INSERT INTO order_item;UPDATE sku;COMMIT; # ROLLBACK在单体架构的系统下解决内部模块的数据一致性的问题，用数据库的ACID特性就能保证。
单体架构的优点就是相对分布式来说开发简单，功能可以集中管理，模块之间通信没有损耗。但随着业务越来越复杂、需求越来越庞大，人们对系统响应时间、吞吐量和出现故障的时候的系统可用性的要求也越来越高！传统的单体架构系统在这种情况下暴露的缺点也越来越多，人们开始寻求转变。既然部署在一个服务器上的单体架构系统搞不定，那就多部署几台，即用多台单机节点组成集群，再用负载均衡向外提供服务。