canal otter 现在支持oracle吗

做个数据库链接，A表插入数据以后就往B表插入,用触发器实现 在任何实时数据同步和复制中，需要考虑如下几个关键问题： 事务一致性：在复制目标端需要按照源端相同的事务环境进行提交，确保目标上数据一致性

虚幻勇士

虚幻勇士（又称《兰科行动》、《虚幻勇士》、《代号：兰科》（意译）、《密码：兰科》（意译）、《至Net奇兵》（港译）），本片是法国出产的动画。由Antefilms（第一季）和门士戈夫（Moonscoop）（第二季开始）动画公司联合制作，而Moonscoop的前身便是Antefilms。本片融合日本动画与电脑合成动画CGI的特色，将现实世界用日本动画（2D）形式，虚拟世界用CGI形式（3D）分别呈现出来。目前共推出121集（加上前传一共123集），每集约长24分钟，目前共分五季。

动画

由动画公司与France 3（法国）和Canal J（法国）这两间电视台合作与播映，除这两间电视台外还曾在青年电视台（加拿大）、Cartoon Network（美国）、无线电视台（中国香港）等多个不同国家地区电视台译出多种不同国家语言播映。当然不包括中国大陆，中国大陆因为在报批发行证的时候把法国的说成是国产的，所以被广电总局查出来后禁播。本片在外国有一定的受欢迎程度。第一、二季已在法国、美国、中国大陆、中国香港等多个国家与地区播映完毕，第三季已在美国、法国播映完毕至于第三季是否会播在香港，仍是未知之数。第四季共有30集，第五季共有26集，总共推出123集（包括前传），每集约长24分钟，共分五季。现第五季已开始播出，于每周六在法国首播！第五季在地球的场景（Kadic学校等）用真人版，而Lyoko将仍然采用动画。[1]2011年10月20日发生了一个不幸的事件，由于某公司的恶性投诉，tudou、youku等多家视频网站禁播了所有关于code lyoko的视频。

推荐语

动漫剧情(20张)

关于虚幻勇士这部动画

《虚幻勇士》整部作品都带有浓郁的浪漫气息，叙事流畅、语言生动。不同于日本精细极致的画风，本片中无论是人物造型还是设定处处体现着一种“写意不写实”的格调，线条粗犷，极富张力，更具卡通特质，这在3D动画中并不多见，特别是五个小主人公各自不同的鲜明个性，更留给观众以深刻的印象。

2剧情简介

《虚幻勇士》这部动画讲述的是凯德学院的4位学生：任杰（Jeremy）、陈迪（Odd）、李奇（Ulrich）、尤慧子（Yumi）与邪恶的人工智能程序夏之纳（XANA）对抗的故事。任杰在离凯德学院不远的一座废弃工厂里发现了一台神秘的超级计算机，并且在好奇心的驱使下开启了它，之后发现了这台计算机运行着一个被称为兰科（Lyoko）的虚拟世界，并在虚拟世界内发现了一位神秘女孩。任杰给她起了一个名字叫Maya，后来Maya从圆塔中得知自己叫董美娃（Aelita），就在超级计算机被开启后，凯德学院发生了各种奇怪事件，如要使这些奇怪事件不再发生就必须关闭超级计算机，但是这样做的话董美娃也会消失，任杰不希望这样，他要想办法让董美娃脱离超级计算机，在任杰想办法的这段时间里，夏之纳不断的向地球发动进

漫画版(8张)

攻，各种威胁人类生命的事情发生了，就在这时，任杰结识了同班同学陈迪、李奇以及李奇在体育馆认识的尤慧子，他们共同抵抗着夏之纳的进攻，为了阻止夏之纳对地球的威胁，董美娃必须进入由夏之纳启动的圆塔中，并把它锁定，只有这样才能阻止夏之纳的攻击。在兰科中夏之纳制造了许多怪兽（攻击性程序）阻止董美娃进入圆塔，陈迪，李奇，尤慧子则要通过扫描仪虚拟化后进入兰科帮助董美娃消灭怪兽。任杰则在现实世界这边 *** 作着计算机并给在兰科的他们提供各种战术信息，在成功锁定圆塔后，任杰会启动时间倒转程序让时间回到夏之纳发动攻击之前的状态，但前提是在夏之纳发动攻击时没有人类伤亡，时间倒转程序并不能让死去的人复活。

在虚拟世界兰科中陈迪、李奇、尤慧子分别拥有100点生命点数，一旦生命点数归零，扫描器程序会自动把他们实体化并送回现实世界，但（第一、二季中）董美娃的生命点数一旦归零则会被删除而不复存在。（从第三季开始董美娃可以自由进出兰科，生命点数归零后也会和其他人一样被实体化）

3主要人物

董美娃

英文：Aelita Stone（Aelita Schaeffer、Aelita Hopper） 大陆翻译：董美娃 香港翻译：亚烈达CV：林元春（粤语） CV：林兰（大陆）

年龄：12（实际上是22岁，原因：被困在兰科十年，十年后再次苏醒。）

可爱的董美娃

性格：温柔，善良，执著，聪明

爱好：混音

外貌：粉红色的头发、精灵的耳朵。

武器：能量球、保护场

交通工具：与其他人一起乘坐的（第二、三、四季）；通过手上的星星手镯变成的翅膀（第四季）

能力：

1，能根据脉动波判断是否有圆塔启动并确定圆塔的大致位置，还可以锁定圆塔。

2，她能小范围的改变兰科的地貌，制作土墙、让冰原区的浮冰消失等。

3，在基因数据恢复完整后能发出能量球攻击敌人，被击中者损失大量生命点。

4，在能使用能量球后，还可以同时用两个能量球防御敌人攻击。

5，自身可以删除冰川，沙漠，高原，森林区域。

6，可以通过需要复制另外一个“自己”做诱饵（21、86集有）

7，有特殊的能力，比如在7，10，24集消除了守护者；82集中破除了XANA设计的假世界

工作：锁定圆塔（只有拥有LYOKO钥

匙才有这个能力）、驾驶skid、在第五空间的 *** 作台进行 *** 作

《虚幻勇士》女主角，兰科的创造者霍兰的女儿，母亲早亡（在一到四季保持这个身份），在第五季中存在，是tyrone的妻子。父女因为遭受政府追杀而逃进兰科，因为霍兰与夏之纳的和平谈判不成功迫使霍兰关闭超级计算机，董美娃在超级计算机里面一关就是十年（在任杰打开超级计算机时醒了），后来拿回人类基因序列才渐渐地想起自己的身世。在现实世界里谎称身份是陈迪的表妹，和陈迪一样喜欢玩混音和滑板，有幽默感。

任杰

英文：Jeremy Belpois 大陆翻译：任杰 香港翻译：杰里明

聪明的任杰

CV：林丹凤（粤语） CV：姜广涛（大陆）

年龄：13

性格：开朗，冷静

武器：无

交通工具：无

能力：未知

工作： *** 纵电脑

在霍兰关闭超级计算机十年之后发现兰科的第一个人，能够熟练 *** 作超级计算机以及设计程序。他在学校里的成绩极度优异，所以有了个“爱因斯坦”的绰号。进入兰科却没成功，后来再也不愿进入。有点顽固。只进过3次：1第19集，去找董美娃道歉，结果程序有误，被困住了。2第24集，到平行世界救陈迪他们。3第31集，怕被夏之纳控制，又一次去兰科。

陈迪

英文：Odd Della Robbia 大陆翻译：陈迪 香港翻译：阿奇 CV：第一季：卢素娟第二季：谢洁贞CV：王明亚（大陆）

年龄：13

性格：幽默，勇敢

外貌：一只紫色的猫咪

武器：激光箭、保护盾

交通工具：喷射滑板

幽默的陈迪(1张)

能力：

⒈拥有预知未来的能力，能不自觉的看到不久的将来会发现的危险事情，但是很少使用。而且也不是主动技能，最后因为有问题而被任杰删除了。（第一季第六集曾经看到尤慧子掉下数据海，在某集中看到圆塔和董美娃）

⒉猫爪可以抓伤敌人，但是似乎并不致命，可以控制Manta

⒊在后期陈迪可以用双手制造能量护盾进行防御，但是却不能坚持太久。

⒋心灵传送，在第三季中，陈迪因为不满自己在兰科的能力太小而要求任杰开发新技能，但是新的技能有严重的错误，它把陈迪复制了因此制造了很多麻烦，事情过后虽然任杰可以修复这个错误，但陈迪还是坚持不要这个技能了。

成绩在五人组里面不算很好，上课有时候要睡觉。陈迪爱和自己的狗（基维）玩，甚至违反学校的规定，把基维带到宿舍。陈迪喜欢摇滚乐这类的音乐，还有自己的MV。滑板玩得很好，是个无论在任何危险环境下都能保持幽默感和乐观精神、没心没肺的人，有时冲动又一往直前，但他比任何人都要清楚自己的使命，脸红的样子很可爱。而且，从某些集看来，他还是蛮喜欢董美娃的。

李奇

英文：Ulrich Stern 大陆翻译：李奇 香港翻译：治狼 CV：黄凤英CV：张铠（大陆）

帅气的李奇

年龄：13

性格：勇敢，认真

外貌：日本武士

武器：武士剑，第四季有2把

交通工具：摩托车

能力：

⒈超级冲刺，显著提升自己的移动速度，发动时背后会有**的残影，在后期超级冲刺是李奇比较常用的技能。（多形态克隆体复制的李奇在使用超级冲刺时残影为橙红色）

⒉幻影魔阵，这个技能有两种用法，同时分出3个身体，其中只有一个是真身，3个身体可以分别行动。在对付一个敌人的时候还可以配合急速冲刺使用，以三角形阵法快速围绕敌人移动使敌人迷惑，再趁其不备时给以其敌人致命的一击。（在被威廉（夏之纳控制时）破解后就极少再使用）

李奇是五人组里面第三个知道兰科的人，同时也是第二个进入兰科的人。他的体育非常棒，不过成绩令他的父亲极其不满。在学校里李奇很受女孩子欢迎。他喜欢的人是尤慧子，为了尤慧子他可是什么都敢做，但就是不敢表白- -（被文茜喜欢，常常在陈迪面前说她是黏胶）但实际上也不是很讨厌文茜。

尤慧子

英文：Yumi Ishiyama 大陆翻译：尤慧子 香港翻译：尤美 CV：陆惠玲（香港） CV：刘秀云（大陆）

冷酷的尤慧子

注：中国翻译中Yumi成了尤慧子，一般日本人名字中是只有"惠"而没有"慧"的

日文中Ishiyama一般翻译为石山，由此推测尤慧子的全名直译应为石山尤美

年龄：14

性格：勇敢，自信

外貌：日本艺妓

武器：一对扇子

交通工具：飞行车

能力：

⒈移动魔咒，可以移动的物体或人，但使用的时候必须非常集中精神。常用于移动重物进行防御或控制扇子进行攻击。

⒉在第二季尤慧子快速的旋转并用两把扇子作全方位防御。

尤慧子是日本人，父母亲是职员，家里还有个淘气的弟弟。尤慧子没有在学校寄宿，有时如果遇上夏之纳在晚上攻击尤慧子就只能跑到工厂去了，因为不能让她的父母发现她的行踪。尤慧子是第三个进入兰科的人，曾经被钵水母纲夺走人类基因数据而不能回地球，后来董美娃到第五空间拿回了尤慧子的人类基因数据。

小威

英文：William Dunbar 大陆翻译：小威 香港翻译：威廉 CV：黄丽芳（香港） CV：苏刚（大陆）

年龄：15岁

外貌：狂战士的外形，发型和现实一样，身穿灰色衣服，手上拿着一把巨大的刀。

武器：一把巨大的刀，拥有厚而锋利的刀刃，大刀很重，因此需要

酷酷的小威

扛在肩膀上，使用时要用双手。大刀的攻击力也很强，任何物体都能被它劈开，甚至是第五空间的几何体地形构造。唯一的缺点就是很大程度影响了移动速度。

交通器：飞鹞（被夏之纳控制后可以召唤各种夏之纳的怪兽，自己也可以握着刀柄飞），超级烟雾（被夏之纳后经常使用的技能，摆脱夏之纳控制后，即第五季中仍然可以使用此技能，有可能是他自己固有的技能）

能力：

⒈刀刃冲击波，大刀发出的一种能量冲击波，威力巨大，使用的时候需要储蓄能量。

⒉旋风斩，以自身为中心快速挥动大刀旋转，可以同时攻击多个目标，威力不可小视。

⒊超级烟雾，被夏之纳控制后经常使用，第五季仍然可以使用，和李奇一样，显著提高自身移动速度，并不会受到地形或攻击的影响。

⒋凌空移物，被夏之纳控制后才有，手部放出一种黑色物质，可以移动物体。

在第二季新加入的人物，因为在校内乱贴海报而被原来的学校开除，性格直率，体育也很棒，和李奇不相上下，给人一种坏坏的感觉，样貌很酷，喜欢尤慧子，似乎尤慧子也被他的外表所吸引。李奇为此吃了不少醋，有时会因此而变的不理智。小威害怕蜘蛛，曾经嘲笑李奇的恐高症，李奇以此作为反击，其实李奇知道小威害怕蜘蛛是尤慧子告密的。小威曾经多次帮助过兰科小队，在第三季夏之纳变得更强大，众人考虑之下让小威加入了兰科小队并数字化进入了兰科。但很不幸，小威的强大被夏之纳看中了，他被夏之纳用钵水母纲控制并毁灭了兰科，从此成为了夏之纳的一个强力傀儡，在93集“重返地球”中小队把威廉实体化，送回地球。于第五季重返Code小队。

4反派角色

夏之纳

英文：XANA，大陆译名：夏之纳 ， 港澳译名：山拿

属性：人工智能程序，具有破坏性，能自我更新升级。数据库位于兰科中的第五空间，动画中的反派角色，由前凯德学院科学教授霍兰制造，原本是作为毁灭其为军方提供军事项目证据之用，但因其具有人工智能和破坏性而失控，开始有了自主思考能力，继承了兰科的控制权，拥有庞大的人类理论信息，可以自行编写程序。其最初的定义导致了它思考得出了逃离超级计算机与控制全世界的结论。开始的夏之纳比较弱小，但霍兰并未察觉。夏之纳可以通过启动兰科中的圆塔来对现实世界进行破坏，启动圆塔后夏之纳制造的类似幽灵体的物质会透过电缆进入现实世界，这些类幽灵体物质可以控制很多物体，让它们变成杀人工具。再后来夏之纳强大到可以用幽灵体控制人类。被夏之纳控制的物体或者人类都会呈现出兰科那类似于眼睛的标志。被控制的人类会具有非凡的能力，穿透墙壁、移动的飞快、发出高压电流等。夏之纳于第二季最后拿到兰科的钥匙并逃离了超级计算机变得空前强大，甚至可以同时控制好几个人，它可以游荡于互联网之中，位置大概在美国，它对现实世界的攻击依然要靠启动圆塔，因此它打算毁灭兰科，它派出怪兽对兰科心脏进行攻击，为防止兰科小队进入第五空间干扰它的计划，它再次控制Aelita进入圆塔先后删除了除第五空间外的四大空间。最后夏之纳又控制了新加入兰科小队的小威，并成功利用他毁灭了兰科的心脏，兰科不复存在，夏之纳的计划再次得逞。最后被霍兰的程序消灭掉。但它在第五季中复活，寄存在tyron的超级计算机中，通过多形态克隆体来抽取兰科小队身上的源代码来不断增强自己，让自己获得自由，控制世界，控制网络。

Tyron

董美娃的继父，曾背叛了霍兰，和XANA、虚幻小队势不两立。拥有时间倒流的能力，有超级计算机和实验室，和董美娃的妈妈工作，可以传送忍者到Cortex。

大致为两种措施：

一、脚本同步：

1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。

二、业务层实现：

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。

2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

redis实现数据库缓存的分析：

对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。

但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。

MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易 *** 作。

对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。

鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读 *** 作数量高出写 *** 作多个数量级的情况。因此， 在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力 ，提升数据读写性能、减少数据库访问压力，从而提升业务的稳定性和访问体验。

根据 CAP 原理，分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得，通常由于分区容错无法避免，所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说， 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。

需要明确的是，缓存系统的数据一致性通常包括持久化层和缓存层的一致性、以及多级缓存之间的一致性，这里我们仅讨论前者。持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份。

对于一致性来说，包含强一致性和弱一致性 ，强一致性保证写入后立即可以读取，弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值，而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到，在弱一致性中应用最为广泛的模型则是最终一致性模型，即保证在一定时间之后写入和读取达到一致的状态。对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。

为了达到最终一致性，针对不同的场景，业界逐步形成了下面这几种应用缓存的策略。

— 1 —

Cache-Aside

Cache-Aside 意为旁路缓存模式，是应用最为广泛的一种缓存策略。下面的图示展示了它的读写流程，来看看它是如何保证最终一致性的。在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ）。在写请求中，先更新数据库，再删除缓存（write-invalidate）。

1、为什么删除缓存，而不是更新缓存？

在 Cache-Aside 中，对于读请求的处理比较容易理解，但在写请求中，可能会有读者提出疑问，为什么要删除缓存，而不是更新缓存？站在符合直觉的角度来看，更新缓存是一个容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新缓存则可能会导致一些不好的后果。

首先是性能 ，当该缓存对应的结果需要消耗大量的计算过程才能得到时，比如需要访问多张数据库表并联合计算，那么在写 *** 作中更新缓存的动作将会是一笔不小的开销。同时，当写 *** 作较多时，可能也会存在刚更新的缓存还没有被读取到，又再次被更新的情况（这常被称为缓存扰动），显然，这样的更新是白白消耗机器性能的，会导致缓存利用率不高。

而等到读请求未命中缓存时再去更新，也符合懒加载的思路，需要时再进行计算。删除缓存的 *** 作不仅是幂等的，可以在发生异常时重试，而且写-删除和读-更新在语义上更加对称。

其次是安全 ，在并发场景下，在写请求中更新缓存可能会引发数据的不一致问题。参考下面的图示，若存在两个来自不同线程的写请求，首先来自线程 1 的写请求更新了数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求再次更新了数据库（step 3），但由于网络延迟等原因，线程 1 可能会晚于线程 2 更新缓存（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入数据库的结果是来自线程 2 的新值，写入缓存的结果是来自线程 1 的旧值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。

2、为什么先更新数据库，而不是先删除缓存？

另外，有读者也会对更新数据库和删除缓存的时序产生疑问，那么为什么不先删除缓存，再更新数据库呢？在单线程下，这种方案看似具有一定合理性，这种合理性体现在删除缓存成功。

但更新数据库失败的场景下，尽管缓存被删除了，下次读 *** 作时，仍能将正确的数据写回缓存，相对于 Cache-Aside 中更新数据库成功，删除缓存失败的场景来说，先删除缓存的方案似乎更合理一些。那么，先删除缓存有什么问题呢？

问题仍然出现在并发场景下，首先来自线程 1 的写请求删除了缓存（step 1），接着来自线程 2 的读请求由于缓存的删除导致缓存未命中，根据 Cache-Aside 模式，线程 2 继而查询数据库（step 2），但由于写请求通常慢于读请求，线程 1 更新数据库的 *** 作可能会晚于线程 2 查询数据库后更新缓存的 *** 作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存的结果是来自线程 2 中查询到的旧值，而写入数据库的结果是来自线程 1 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（ step 5 ），读取到的便是旧值。

另外，先删除缓存，由于缓存中数据缺失，加剧数据库的请求压力，可能会增大缓存穿透出现的概率。

3、如果选择先删除缓存，再更新数据库，那如何解决一致性问题呢？

为了避免“先删除缓存，再更新数据库”这一方案在读写并发时可能带来的缓存脏数据，业界又提出了延时双删的策略，即在更新数据库之后，延迟一段时间再次删除缓存，为了保证第二次删除缓存的时间点在读请求更新缓存之后，这个延迟时间的经验值通常应稍大于业务中读请求的耗时。

延迟的实现可以在代码中 sleep 或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。

4、那么 Cache-Aside 存在数据不一致的可能吗？

在 Cache-Aside 中，也存在数据不一致的可能性。在下面的读写并发场景下，首先来自线程 1 的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求更新数据库（step 2），但由于一些极端原因，线程 1 中读请求的更新缓存 *** 作晚于线程 2 中写请求的删除缓存的 *** 作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程 1 的旧值，而写入数据库中的是来自线程 2 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。

这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。足以见得，这种 不一致场景产生的条件非常严格，在实际的生产中出现的可能性较小 。

除此之外，在并发环境下，Cache-Aside 中也存在读请求命中缓存的时间点在写请求更新数据库之后，删除缓存之前，这样也会导致读请求查询到的缓存落后于数据库的情况。

虽然在下一次读请求中，缓存会被更新，但如果业务层面对这种情况的容忍度较低，那么可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性 *** 作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。 加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期。

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补偿机制

我们在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新数据库成功，但删除缓存失败的场景，如果发生这种情况，那么便会导致缓存中的数据落后于数据库，产生数据的不一致的问题。

其实，不仅 Cache-Aside 存在这样的问题，在延时双删等策略中也存在这样的问题。针对可能出现的删除失败问题，目前业界主要有以下几种补偿机制。

1、删除重试机制

由于同步重试删除在性能上会影响吞吐量，所以常通过引入消息队列，将删除失败的缓存对应的 key 放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。

鉴于上述方案对业务代码具有一定入侵性，所以需要一种更加优雅的解决方案，让缓存删除失败的补偿机制运行在背后，尽量少的耦合于业务代码。一个简单的思路是通过后台任务使用更新时间戳或者版本作为对比获取数据库的增量数据更新至缓存中，这种方式在小规模数据的场景可以起到一定作用，但其扩展性、稳定性都有所欠缺。

一个相对成熟的方案是基于 MySQL 数据库增量日志进行解析和消费，这里较为流行的是阿里巴巴开源的作为 MySQL binlog 增量获取和解析的组件 canal（类似的开源组件还有 Maxwell、Databus 等）。

canal sever 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave，向 MySQL master 发送 dump 协议，MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 对象（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取进行消费，同时 canal server 也默认支持将变更记录投递到 MQ 系统中，主动推送给其他系统进行消费。

在 ack 机制的加持下，不管是推送还是拉取，都可以有效的保证数据按照预期被消费。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依赖 ZooKeeper 作为分布式协调组件来实现 HA ，canal 的 HA 分为两个部分：

那么，针对缓存的删除 *** 作便可以在 canal client 或 consumer 中编写相关业务代码来完成。这样，结合数据库日志增量解析消费的方案以及 Cache-Aside 模型，在读请求中未命中缓存时更新缓存（通常这里会涉及到复杂的业务逻辑），在写请求更新数据库后删除缓存，并基于日志增量解析来补偿数据库更新时可能的缓存删除失败问题，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。

另外需要注意的是，还应该隔离事务与缓存，确保数据库入库后再进行缓存的删除 *** 作。 比如考虑到数据库的主从架构，主从同步及读从写主的场景下，可能会造成读取到从库的旧数据后便更新了缓存，导致缓存落后于数据库的问题，这就要求对缓存的删除应该确保在数据库 *** 作完成之后。所以，基于 binlog 增量日志进行数据同步的方案，可以通过选择解析从节点的 binlog，来避免主从同步下删除缓存过早的问题。

3、数据传输服务 DTS

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Read-Through

Read-Through 意为读穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 类似，不同点在于 Read-Through 中多了一个访问控制层，读请求只和该访问控制层进行交互，而背后缓存命中与否的逻辑则由访问控制层与数据源进行交互，业务层的实现会更加简洁，并且对于缓存层及持久化层交互的封装程度更高，更易于移植。

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Write-Through

Write-Through 意为直写模式，对于 Write-Through 直写模式来说，它也增加了访问控制层来提供更高程度的封装。不同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直写模式在写请求更新数据库之后，并不会删除缓存，而是更新缓存。

这种方式的 优势在于读请求过程简单 ，不需要查询数据库更新缓存等 *** 作。但其劣势也非常明显，除了上面我们提到的更新数据库再更新缓存的弊端之外，这种方案还会造成更新效率低，并且两个写 *** 作任何一次写失败都会造成数据不一致。

如果要使用这种方案， 最好可以将这两个 *** 作作为事务处理，可以同时失败或者同时成功，支持回滚，并且防止并发环境下的不一致 。另外，为了防止缓存扰动的频发，也可以给缓存增加 TTL 来缓解。

站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式还是 Cache-Aside 模式，理想状况下都可以通过分布式事务保证缓存层数据与持久化层数据的一致性，但在实际项目中，大多都对一致性的要求存在一些宽容度，所以在方案上往往有所折衷。

Write-Through 直写模式适合写 *** 作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。首先，在并发环境下，我们前面提到了先更新数据库，再更新缓存会导致缓存和数据库的不一致，那么先更新缓存，再更新数据库呢？

这样的 *** 作时序仍然会导致下面这样线程 1 先更新缓存，最后更新数据库的情况，即由于线程 1 和 线程 2 的执行不确定性导致数据库和缓存的不一致。这种由于线程竞争导致的缓存不一致，可以通过分布式锁解决，保证对缓存和数据库的 *** 作仅能由同一个线程完成。对于没有拿到锁的线程，一是通过锁的 timeout 时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。

在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。

另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。

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Write-Behind

Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。

在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写 *** 作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。

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Write-Around

如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的 *** 作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。

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总结

在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。

上层的是分布式数据库分表分库中间件，负责和上层应用打交道，对应用可表现为一个独立的数据库，而屏蔽底层复杂的系统细节。分布式数据库中间件除了基本的分表分库功能，还可以丰富一下，比如讲读写分离或者水平扩容功能集成在一起，或者比如读写分离本身也可以作为一个独立的中间件。（Cobar, MyCAT, TDDL, DRDS, DDB）

增量数据订阅和消费，用户对数据库 *** 作，比如DML, DCL, DDL等，这些 *** 作会产生增量数据，下层应用可以通过监测这些增量数据进行相应的处理。典型代表Canal，根据MySQL的binlog实现。也有针对Oracle(redolog)的增量数据订阅与消费的中间件。（Canal, Erosa）

数据库同步中间件涉及数据库之间的同步 *** 作，可以实现跨（同）机房同步以及异地容灾备份、分流等功能。可以涉及多种数据库，处理之后的数据也可以以多种形式存储。（Otter, JingoBus, DRC）

数据库与数据库之间会有数据迁移（同步）的动作，同款数据同步原理比较简单，比如MySQL主备同步，只要在数据库层进行相应的配置既可，但是跨数据库同步就比较复杂了，比如Oracle->MySQL 数据迁移一般包括三个步骤：全量复制，将原数据库的数据全量迁移到新数据库，在这迁移的过程中也会有新的数据产生；增量同步，对新产生的数据进行同步，并持续一段时间以保证数据同步；原库停写，切换新库。将“跨数据库”这个含义扩大一下——“跨数据源”，比如HDFS, HBase, FTP等都可以相互同步。（yugong, DataX）

一Flume收集各数据库日志，准实时抽取到HDFS

  安装HDP，包含Flume

  方案优点：

  1配置简单，不用编程：只要在flumeconf文件中配置source、channel及sink的相关属性

  2采用普通SQL轮询的方式实现，具有通用性，适用于所有关系库数据源

 方案缺点：

  1在源库上执行了查询，具有入侵性

  2通过轮询的方式实现增量，只能做到准实时，而且轮询间隔越短，对源库的影响越大

  3只能识别新增数据，检测不到删除与更新

      4要求源库必须有用于表示增量的字段

二canal

原理：

canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议

mysql master收到dump请求，开始推送(slave拉取，不是master主动push给slaves)binary log给slave(也就是canal)

canal解析binary log对象(原始为byte流)

mysql中需要配置一个用户，专门提供给canal用

canal开源代码中发送端仅仅支持mysql,不支持oracle，接收端由于采用jdbc，mysql、oracle等可以通吃。

三maxwell

优点：

支持bootstrap启动，同步历史数据

集成kafka，直接将数据落地到kafka

已将binlog中的DML和DDL进行了模式匹配，将其解码为有schema的json(有利于后期将其重组为nosql支持的语言)

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