面试题：分布式系统中ACID隔离性与最终一致性在数据并发访问中的权衡与融合

Question

在大规模分布式系统中，严格遵循ACID隔离性可能会对系统的扩展性和性能产生限制，因此有时会引入最终一致性的概念。请深入探讨在数据并发访问场景下，如何在ACID隔离性和最终一致性之间进行权衡？并举例说明如何将两者融合以满足复杂业务需求。

Answer 1

权衡要点

1. 业务需求分析：
   • 对于涉及金融交易、关键数据修改等不容许数据不一致的场景，优先保证ACID隔离性。例如银行转账，每一笔资金变动都要严格遵循原子性、一致性、隔离性和持久性，确保金额不会凭空增加或减少。
   • 对于一些对数据一致性要求不高，更注重系统扩展性和性能的场景，如社交平台的点赞数统计，可采用最终一致性。因为即使在短时间内点赞数显示略有延迟，对用户体验影响不大。
2. 数据读写模式：
   • 读多写少场景：如果系统主要是大量的读操作，少量的写操作，并且写操作之间不存在强依赖关系，可以在写操作时采用异步处理来实现最终一致性，同时在读操作时提供一定的缓存机制保证读性能。例如电商平台的商品浏览量统计，每次浏览增加浏览量的操作可以异步处理，而商品详情页展示浏览量时从缓存中读取。
   • 写多读少场景：对于写操作频繁且对数据准确性要求高的场景，尽量保证ACID隔离性。但可以通过优化数据库架构，如采用分布式事务处理框架，减少隔离性带来的性能损耗。
3. 系统架构考虑：
   • 采用混合架构，在关键业务模块采用ACID事务保证数据准确性，在非关键模块采用最终一致性提高系统扩展性。例如在订单处理系统中，订单创建和支付过程遵循ACID原则，而订单的一些附属信息（如用户评价后的标签更新）可以采用最终一致性。

融合案例

以电商系统为例，在订单创建和支付流程中，这涉及到资金变动和订单状态的关键改变，必须严格遵循ACID隔离性。当用户下单并支付时，数据库操作需要保证原子性，要么订单创建和支付成功，相关库存减少，要么全部失败回滚。

而在商品评论展示和销量统计方面，可以采用最终一致性。当用户提交评论后，评论数据先异步处理写入数据库，同时更新商品的评论数量。由于评论展示对实时性要求不高，所以可以在一定时间内达到最终一致性。对于销量统计，当订单支付成功后，异步更新商品销量，虽然短时间内可能销量数据在不同展示端有微小差异，但最终会达到一致，满足业务需求。