【】面向失败的设计之播控系统！( 二 )
读链路以查询是否资源是否可播为例 ， 兜底开关打开 ， 则只查询缓存中是否存在该资源 。若缓存中存在资源 ， 则返回查询结果 。若不存在 ， 则判断资源是否在禁播黑名单 ， 根据判断结果返回是否可播 。可见兜底开关打开后 ， 虽然返回的是降级之后的结果 ， 但至少摆脱了对数据库的依赖 ， 整个流程仍能正常进行下去 。
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写链路数据库兜底流程
写链路以新增资源策略为例 ， 兜底开关打开 ， 则先查询缓存中是否存在该资源策略 。若缓存中存在该资源策略 ， 则流程结束 。若不存在 ， 则更新缓存 ， 并发送消息 ， 用于延时消费 ， 更新数据库 。可以看到思路仍然是以缓存作为临时数据源 ， 降低对数据库的依赖 ， 同时借助了消息队列的异步特性 ， 来解决数据库恢复后 ， 数据库数据与缓存数据的一致性问题 。
3、缓存冗余更新和缓存一致性检测设计
高并发的业务场景下 ， 数据库是十分宝贵的资源 ， 也是非常薄弱的环节 。系统设计时不可避免的需要使用缓存作为缓冲 。上一小节针对数据库不可用的极端场景设计了方案 ， 本小节将会提出两种解决缓存与数据不一致问题的方案 。
1) 缓存冗余更新
缓存冗余更新是在数据发生变更时 ， 通过同步与异步冗余更新的方式 ， 保证不会出现脏数据 ， 并且保证最终的数据一致性 。
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缓存更新基本架构
1-2-6-7即为一个常见的旁路缓存更新结构 。但由于业务的复杂性 ， 在播控变更服务执行完数据变更后 ， 需要通过步骤3发消息通知外部系统 ， 外部系统接收到消息后通过步骤4-5进行反查 ， 但由于步骤3和步骤6-7都是异步过程 ， 可能在6-7执行完成之前 ， 3-4-5已经执行 ， 则查询到的是更新之前的脏数据 。
缓存冗余更新的思路是 ， 变更服务除了通过消息异步更新缓存之外 ， 同步的调用播控任务调度 ， 去更新缓存 。同步更新保证缓存数据的准确性 ， 不会出现脏数据 ， 异步更新保证更新链路的高可用 ， 不会因为接口调用失败而导致缓存更新失败 ， 达到最终数据的一致性 。
2） 缓存一致性检测
缓存冗余更新是用来确保写入缓存时数据的正确性 。除此之外 ， 我们还提供一种写入缓存后的缓存一致性检测机制 ， 专门检查近期写入缓存的数据是否符合预期 ， 检测到不一致后进行上报和清理 。
检测流程如下 ， 利用guava cache设置5s过期机制 ， 在数据变更写入数据库和缓存的5s之后 ， 通过监听器监听guava cache的过期 ， 来触发数据对比的检测 ， 并根据检测结果做出相应的处理 。
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脏数据检测流程
4、远端/近端调用动态切换设计
播控除了通过RPC调用方式为上游业务提供基础服务 ， 还提供了播控SDK可以供业务方进行近端调用 。近端调用对于业务方来说在降低延时 ， 提高成功率方面都有很好的效果 ， 对于播控来说也能减轻服务器压力 ， 节省资源 。但为了防止出现稳定性问题 ， 也必须面向失败设计 ， 提供降级方案 ， 其中一种降级方案是流量动态切换方案 。当业务方机器能够承受的SDK流量上限超过阈值时 ， 多余的流量会动态分散到播控中心系统；这在实际中是很有效的 ， 在一些单机QPS达到1000甚至更高的场景下 ， 确保SDK不会压垮业务方机器 。极端情况下 ， 所有流量都可以回切到播控中心系统 。
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