面试题：分布式系统下数据分区与数据分片对一致性的影响及应对策略

Question

当分布式系统采用数据分区或数据分片方式存储数据时，会对数据一致性产生不同程度的影响。请分析这些影响，并分别说明针对数据分区和数据分片，如何通过技术手段来保障数据一致性。

Answer 1

数据分区对数据一致性的影响及保障手段

1. 影响
   • 跨分区事务一致性挑战：当一个事务涉及多个分区的数据时，确保所有分区数据同时提交或回滚变得复杂，容易出现部分分区成功，部分失败的情况，导致数据不一致。
   • 副本同步延迟：为了提高可用性和容错性，每个分区可能存在多个副本。副本之间的数据同步需要时间，在同步过程中可能出现数据版本不一致的问题。
2. 保障手段
   • 分布式事务协议：如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）协议。2PC 协议通过协调者先询问所有参与者是否准备好提交事务，若所有参与者都准备好，则再通知提交。3PC 在 2PC 基础上增加了预提交阶段，降低了协调者单点故障导致的数据不一致风险。
   • 日志复制：采用类似 Paxos、Raft 等一致性算法，通过日志复制确保所有副本按相同顺序应用更新，以达到数据一致性。例如 Raft 算法通过选举领导者，领导者接收客户端请求并将日志条目复制到其他副本，只有大多数副本确认后才提交日志。

数据分片对数据一致性的影响及保障手段

1. 影响
   • 分片间数据一致性：与数据分区类似，当一个操作涉及多个分片的数据时，维护一致性较困难。例如，在电商系统中，订单数据和库存数据可能分在不同分片，下单操作需同时更新这两个分片的数据，可能出现不一致。
   • 数据倾斜：如果数据分片不均匀，部分分片负载过高，可能影响数据同步和一致性维护的效率。例如，按用户 ID 分片时，某些热门用户的数据量过大，导致所在分片压力大，数据更新延迟，影响一致性。
2. 保障手段
   • 分布式缓存同步：使用分布式缓存如 Redis 来缓存热点数据，并通过缓存一致性协议确保缓存数据的一致性。例如，采用写后失效策略，在更新数据库时同时失效相关缓存，下次读取时从数据库重新加载最新数据到缓存。
   • 数据迁移与负载均衡：定期监测各分片的负载情况，当出现数据倾斜时，通过数据迁移算法将部分数据从高负载分片迁移到低负载分片，以保证系统整体性能，利于一致性维护。例如，采用一致性哈希算法结合虚拟节点技术，使数据更均匀地分布在各分片上，减少数据倾斜问题。