在實現同城多活的方案中，機房之間的資料同步是一個至關重要的部分。通常，這類系統需要保證跨機房的資料一致性和高可用性。爲了實現這個目標，可以採用資料庫同步、訊息佇列、分散式快取等技術。
實際場景案例
假設我們有一個電商平臺，在同城的兩個資料中心（機房A和機房B）中部署了相同的服務例項。在這些例項中，使用者訂單和庫存資訊需要在兩個機房之間進行實時同步，以保證無論使用者訪問哪個機房，都能獲得最新的訂單和庫存狀態。
方案設計
資料同步方案： 我們可以使用資料庫主從複製來保證資料的一致性。主資料庫部署在機房A中，從資料庫部署在機房B中。同時，透過訊息佇列（如Kafka）將訂單和庫存的變動事件同步到另一個機房。這樣，當訂單資訊或庫存變動時，會透過訊息佇列實時同步到另一機房的服務例項。
服務架構：
服務透過
Spring Boot來提供REST API。使用
Spring Data JPA進行資料庫操作。使用
Kafka作為訊息佇列，監聽訂單變動的事件，並將資料同步到另一個機房。資料一致性保證：
利用資料庫的事務管理來保證資料一致性。
使用Kafka的訊息佇列來非同步處理訂單和庫存的同步操作，確保資料不會丟失。
詳細程式碼實現
1. 環境設定
我們首先需要在Spring Boot中配置資料庫連線和Kafka訊息佇列。假設我們使用MySQL和Kafka來實現資料同步。
1.1 資料庫配置（application.yml）
spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8 username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jpa: hibernate: ddl-auto: update show-sql: true kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 consumer: group-id: order-sync-group producer: acks: all
1.2 Kafka配置類
@Configuration
public class KafkaConfig {
@Bean
public ProducerFactory<String, Order> producerFactory() {
Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonSerializer.class);
return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
}
@Bean
public KafkaTemplate<String, Order> kafkaTemplate() {
return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
}
@Bean
public ConsumerFactory<String, Order> consumerFactory() {
Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
configProps.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
configProps.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "order-sync-group");
configProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonDeserializer.class);
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(configProps);
}
@Bean
public ConcurrentMessageListenerContainer<String, Order> messageListenerContainer() {
MessageListenerContainer container = new ConcurrentMessageListenerContainer<>(
consumerFactory(), new ContainerProperties("order-topic"));
container.setupMessageListener(new MessageListener<String, Order>() {
@Override
public void onMessage(ConsumerRecord<String, Order> record) {
Order order = record.value();
// 將訂單同步到本地資料庫
orderService.saveOrder(order);
}
});
return container;
}
}
1.3 Order實體類
@Entity
public class Order {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private String userId;
private String productId;
private Integer quantity;
private Double totalPrice;
// Getters and Setters
}
1.4 OrderService類（處理業務邏輯）
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Autowired
private KafkaTemplate<String, Order> kafkaTemplate;
@Transactional
public Order createOrder(Order order) {
// 儲存訂單到資料庫
Order savedOrder = orderRepository.save(order);
// 將訂單資訊傳送到Kafka佇列
kafkaTemplate.send("order-topic", savedOrder);
return savedOrder;
}
public void saveOrder(Order order) {
// 將接收到的訂單同步到本地資料庫
orderRepository.save(order);
}
}
1.5 OrderController類（提供API介面）
@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {
@Autowired
private OrderService orderService;
@PostMapping
public ResponseEntity<Order> createOrder(@RequestBody Order order) {
Order createdOrder = orderService.createOrder(order);
return ResponseEntity.status(HttpStatus.CREATED).body(createdOrder);
}
}
2. 訂單建立和資料同步
當一個使用者在機房A建立訂單時，OrderService 會將訂單資訊儲存到本地資料庫，並透過Kafka將訂單資訊推送到訊息佇列（order-topic）。機房B的服務例項會從訊息佇列中獲取訂單資訊，並將訂單同步到本地資料庫。這樣，無論使用者訪問哪個機房，訂單資訊都會保持同步。
3. 資料庫主從同步（可選）
如果你希望資料庫層面也實現主從同步，可以考慮使用MySQL的主從複製或者分散式資料庫系統（如TiDB、PolarDB等）。在此示例中，主資料庫和從資料庫可以分佈在不同的機房，透過資料庫的複製機制保持資料一致性。
4. 高可用設計
爲了提高系統的高可用性，可以使用以下策略：
負載均衡： 在機房A和機房B之間部署負載均衡器（如Nginx、Spring Cloud Gateway等），確保使用者請求可以均勻地分配到兩個機房的服務例項。
服務降級與容錯： 使用
Spring Cloud Circuit Breaker等技術，在一臺機房的服務不可用時，自動切換到另一臺機房，確保服務的持續可用。定期監控： 對Kafka和資料庫進行定期監控，確保資料同步過程中的問題能夠及時發現並處理。
總結
透過結合SpringBoot框架、MySQL主從複製、Kafka訊息佇列等技術，可以實現機房之間的實時資料同步。在訂單和庫存資訊變更時，透過Kafka非同步傳遞變更資料，並透過資料庫儲存同步資料，確保同城多活架構中的資料一致性和高可用性。
