一，为什么要冗余数据
互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。
水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。
此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。
例如：订单业务，对用户和商家都有订单查询需求：
Order(oid, info_detail);
T(buyer_id, seller_id, oid);
如果用buyer_id来分库，seller_id的查询就需要扫描多库。
如果用seller_id来分库，buyer_id的查询就需要扫描多库。
此时可以使用数据冗余来分别满足buyer_id和seller_id上的查询需求：
T1(buyer_id, seller_id, oid)
T2(seller_id, buyer_id, oid)
同一个数据，冗余两份，一份以buyer_id来分库，满足买家的查询需求；一份以seller_id来分库，满足卖家的查询需求。
如何实施数据的冗余，是今天将要讨论的内容。
二，服务同步双写
顾名思义，由服务层同步写冗余数据，如上图1-4流程：
- 业务方调用服务，新增数据
- 服务先插入T1数据
- 服务再插入T2数据
- 服务返回业务方新增数据成功
优点：
- 不复杂，服务层由单次写，变两次写
- 数据一致性相对较高（因为双写成功才返回）
缺点：
- 请求的处理时间增加（要插入两次，时间加倍）
- 数据仍可能不一致，例如第二步写入T1完成后服务重启，则数据不会写入T2
如果系统对处理时间比较敏感，引出常用的第二种方案。
三，服务异步双写
数据的双写并不再由服务来完成，服务层异步发出一个消息，通过消息总线发送给一个专门的数据复制服务来写入冗余数据，如上图1-6流程：
- 业务方调用服务，新增数据
- 服务先插入T1数据
- 服务向消息总线发送一个异步消息（发出即可，不用等返回，通常很快就能完成）
- 服务返回业务方新增数据成功
- 消息总线将消息投递给数据同步中心
- 数据同步中心插入T2数据
优点：
- 请求处理时间短（只插入1次）
缺点：
- 系统的复杂性增加了，多引入了一个组件（消息总线）和一个服务（专用的数据复制服务）
- 因为返回业务线数据插入成功时，数据还不一定插入到T2中，因此数据有一个不一致时间窗口（这个窗口很短，最终是一致的）
- 在消息总线丢失消息时，冗余表数据会不一致
不管是服务同步双写，还是服务异步双写，服务都需要关注“冗余数据”带来的复杂性。如果想解除“数据冗余”对系统的耦合，引出常用的第三种方案。
四，线下异步双写
为了屏蔽“冗余数据”对服务带来的复杂性，数据的双写不再由服务层来完成，而是由线下的一个服务或者任务来完成，如上图1-6流程：
- 业务方调用服务，新增数据
- 服务先插入T1数据
- 服务返回业务方新增数据成功
- 数据会被写入到数据库的log中
- 线下服务或者任务读取数据库的log
- 线下服务或者任务插入T2数据
优点：
- 数据双写与业务完全解耦
- 请求处理时间短（只插入1次）
缺点：
- 返回业务线数据插入成功时，数据还不一定插入到T2中，因此数据有一个不一致时间窗口（这个窗口很短，最终是一致的）
- 数据的一致性依赖于线下服务或者任务的可靠性
五，总结
互联网数据量大的业务场景，常常:
- 使用水平切分来降低单库数据量
- 使用数据冗余的反范式设计来满足不同维度的查询需求
- 使用服务同步双写法能够很容易的实现数据冗余
- 为了降低时延，可以优化为服务异步双写法
- 为了屏蔽“冗余数据”对服务带来的复杂性，可以优化为线下异步双写法