粉丝关系链，10亿数据，如何设计？

从上面的讨论可以看到，不管哪种方案，因为两步操作不能保证原子性，总有出现数据不一致的可能，高吞吐分布式事务是业内尚未解决的难题，此时的架构优化方向：最终一致性。并不是完全保证数据的实时一致，而是尽早的发现不一致，并修复不一致。 最终一致性，是高吞吐互联网业务一致性的常用实践。更具体的，保证数据最终一致性的常见方案有三种。

方法一：线下扫面正反冗余表全部数据

如上图所示，线下启动一个离线的扫描工具，不停的比对正表T1和反表T2，如果发现数据不一致，就进行补偿修复。

优点：

• 比较简单，开发代价小
• 线上服务无需修改，修复工具与线上服务解耦

缺点：

• 扫描效率低，会扫描大量的“已经能够保证一致”的数据
• 由于扫描的数据量大，扫描一轮的时间比较长，即数据如果不一致，不一致的时间窗口比较长

有没有只扫描“可能存在不一致可能性”的数据，而不是每次扫描全部数据，以提高效率的优化方法呢?

方法二：线下扫描增量数据

每次只扫描增量的日志数据，就能够极大提高效率，缩短数据不一致的时间窗口，如上图1-4流程所示：

• 写入正表T1
• 第一步成功后，写入日志log1
• 写入反表T2
• 第二步成功后，写入日志log2

当然，我们还是需要一个离线的扫描工具，不停的比对日志log1和日志log2，如果发现数据不一致，就进行补偿修复

优点：

• 虽比方法一复杂，但仍然是比较简单的
• 数据扫描效率高，只扫描增量数据

缺点：

• 线上服务略有修改(代价不高，多写了2条日志)
• 虽然比方法一更实时，但时效性还是不高，不一致窗口取决于扫描的周期

有没有实时检测一致性并进行修复的方法呢?

方法三：实时线上“消息对”检测

这次不是写日志了，而是向消息总线发送消息，如上图1-4流程所示：

• 写入正表T1
• 第一步成功后，发送消息msg1
• 写入反表T2
• 第二步成功后，发送消息msg2

（编辑：西安站长网）

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