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读写分离差点搞挂项目？这3个“隐形大坑”不得不防

2018年，我负责重构一个电商后台，当时为了追求所谓的“高性能架构”，在QPS刚破千的时候就强行上了读写分离。

配图

结果上线第一周，客服电话被打爆了。用户刚下的订单在列表里找不到，运营修改了活动配置前台却不生效，开发团队查日志查到怀疑人生，因为数据库里明明有数据。

那时候我才意识到，很多架构书上只教你怎么配置主从复制，却没告诉你复制延迟带来的“数据幽灵”有多要命。

对于中小团队来说，读写分离往往不是性能救星，而是复杂度噩梦的开始。今天我想复盘一下，在不具备大厂完善中间件支撑的情况下，我们在落地读写分离时最容易踩的三个坑，以及低成本的填坑方案。

刚写完就读不到？别让“主从延迟”背锅

这是最经典的场景，也是最容易引发信任危机的坑。

真实案例： 当时我们的用户注册流程是这样的：用户提交注册信息（写主库） -> 跳转到登录页 -> 自动登录并获取用户信息（读从库）。 但在网络波动或从库负载稍高时，主从同步会有毫秒级甚至秒级的延迟。结果就是：用户明明刚注册成功，系统却提示“账号不存在”。

当时的临时方案是让前端在跳转前强制等待1秒，但这简直是用户体验的灾难。

硬核解法： 别指望MySQL能做到强一致性的实时同步，必须要从代码层面规避。我们后来制定了一个**“强制路由原则”**：

  1. 核心业务强制读主： 对于注册、下单、支付回调、库存扣减后立即查询等强一致性场景，直接在代码或注解中标注，强制走主库查询。
  2. 缓存标记法（Cache Aside Latch）：

如果不想改动太多老代码，可以用Redis做一个“写后标记”。

// 伪代码示例
public User getUser(long userId) {
    // 1. 检查Redis里是否有“刚更新”的标记
    if (redis.hasKey("user_update_" + userId)) {
        // 2. 有标记，说明刚写过，强制走主库
        return masterDb.selectUser(userId);
    }
    // 3. 没标记，走从库（默认）
    return slaveDb.selectUser(userId);
}

public void updateUser(User user) {
    // 1. 更新主库
    masterDb.update(user);
    // 2. 设置标记，过期时间设为预估的主从延迟时间（如2秒）
    redis.setEx("user_update_" + user.id, 2, "1");
}

这个方案我用了三年，成本极低，完美解决了99%的“写完读不到”问题，而且对从库的压力分担影响很小。

事务里的“隐形杀手”：所有请求都去了主库

很多资深开发在做代码Review时，容易忽略框架层的默认行为，导致读写分离形同虚设。

真实案例： 有一次大促，我们监控到主库CPU飙升到95%，而三台从库的负载只有5%。排查代码发现，一位新来的兄弟为了省事，在一个涉及复杂查询的Service方法上直接加了 @Transactional 注解。

在Spring等主流框架中，一旦开启了事务，为了保证读视图的一致性，默认连接上下文会绑定到主库。 这意味着，在这个事务方法里，哪怕你做了99次查询，只有1次写入，这99次查询也全部打到了主库上！

硬核解法： 这是架构师必须对团队进行的规范教育。

配图

  1. 缩小事务粒度： 坚决禁止在Controller层或大Service方法上直接加 @Transactional。只在真正执行 save/update/delete 的原子操作上加事务。
  2. 使用编程式事务： 对于复杂的业务逻辑，建议手动控制事务边界，把耗时的查询操作剥离在事务之外。
// 错误示范：整个方法都在事务中，查询也走主库
@Transactional
public void processOrder() {
    User user = userMapper.selectById(uid); // 走了主库！
    List<Product> products = productMapper.selectList(ids); // 走了主库！
    orderMapper.insert(order);
}

// 修正方案
public void processOrder() {
    // 查询走从库
    User user = userMapper.selectById(uid); 
    List<Product> products = productMapper.selectList(ids);
    
    // 只有写入逻辑开启事务
    transactionTemplate.execute(status -> {
        orderMapper.insert(order);
        return null;
    });
}

真的需要读写分离吗？有时候“钞能力”更好用

这一点可能比较反常识。很多架构师觉得上了读写分离才显得技术有深度。

真实案例： 2020年，我帮一个朋友的初创团队做咨询。他们日活才2万，数据量不到500万行，但技术负责人规划了一套“一主四从 + 读写分离中间件 + 分库分表”的豪华架构。结果运维成本极高，经常因为中间件bug导致服务不可用。

我给的建议是：全砍掉。 直接买一台高配置的RDS（比如32核64G），把MySQL调优做好，加个Redis缓存热点数据。

硬核解法： 对于中小团队，硬件成本往往比人力成本和维护成本低得多。

  • 算笔账： 搞读写分离，你需要引入中间件（ShardingSphere/MyCat等），需要处理同步延迟，需要防范主从切换的数据丢失。这至少需要消耗你团队里最资深的那个人20%的精力。
  • 替代方案： 在QPS未破5000，单表未破1000万之前，“升级硬件 + Redis缓存 + 索引优化” 才是性价比最高的方案。

不要为了架构而架构，架构的本质是解决问题，而不是引入新问题。

写在最后

读写分离在流量增长期确实是提升吞吐量的利器，但它不是免费的午餐。它牺牲了数据的一致性（虽然是暂时的）来换取可用性，同时也引入了系统复杂性。

如果你正准备在团队落地读写分离，建议先问自己三个问题：

  1. 现在的数据库真的到瓶颈了吗？加内存能不能解决？
  2. 你能容忍数据延迟带来的业务客诉吗？
  3. 团队有能力处理主从切换时的数据不一致吗？

落地行动指南：

  1. 盘点现状： 检查现有项目中 @Transactional 的使用范围，是否存在大事务包裹大量查询的情况。
  2. 监控先行： 在上线读写分离前，必须先部署“主从延迟监控”，一旦延迟超过阈值（如1秒），报警给开发人员。
  3. 制定规范： 明确哪些业务场景必须强制读主库，并落实到代码Review清单中。

你在项目中遇到过因为主从延迟导致的“灵异事件”吗？或者是用过哪些好用的读写分离中间件？欢迎在评论区分享你的填坑经历。

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