1.1 还有哪些问题需要考虑？
每个模块的设计目标并不一样，在做这次重建之前，有一个至关重要的前提是，新建系统要兼容旧系统，那就意味着有些组件不能被替换掉，尤其是数据库部分。
哪些组件不能被替换掉呢？
- 数据库，目前用的mysql，如果你说我就要替换掉，那也不是不可能，但就是成本比较高，但又有什么理由去做一个费力不讨好的事儿呢？
- 数据库主键生成策略目前采用的是分布式id生成器，系统已经运行了好几年了，但我们目前的数据库表的记录不到100w，我真不知道当时为啥选择分布式id生成器，用主键不香吗？一般用分布式ID主要是分库分表，但我们目前的业务增长量好像近期也不需要分库分表啊。而且分布式id生成器需要进行网络通讯，万一网络抖动了导致无法生成主键id，那岂不是很麻烦？凡是依赖于网络的都存在不可靠的因素。
有哪些可以被替换掉的？
代码，代码还是代码，代码做好兼容性就好了，也许会费点时间，那又何妨，换来一个清爽的，简约的结构不爽吗？
2. 技术方案选型
先讲个故事，我有三个朋友，他们是大C，M，和小D。
大C做事情非常麻利从来不拖泥带水，交给他的事情他都能帮你办的妥妥的。
小D慢性子，社恐，但做事情非常仔细，循规蹈矩，不出格，你交给他的事情除了慢一点，没别的毛病。
M呢，和事佬，经常调节大C和小D之间的矛盾，大C总是嫌小D做事情拖拖拉拉，慢慢腾腾的，他们两个一旦有矛盾，M总会出现。
我这三个朋友他们分别是 CPU，Memory，Disk。
我偷偷的告诉你，后来大C觉得总是麻烦M，很不落忍，于是他经常把自己和小D的矛盾积攒在一起，然后一次性交给M来帮忙解决，积攒在一起的这个地方叫 L Cache。
如果要做到高性能，业内通常的做法是加缓存，在快和慢之间。
如果要做到高并发，那肯定不能一个人全把活干了，需要多个像CMD这样的组合，这就是横向扩展。
在上边的故事中，我们捋清楚了他们各自的角色，但有一点需要特别注意，小D的工作任务怎么能有条不紊的交给M呢，他们之间是不是得有条航线啊，这条航线叫操作系统。 万一这条航线断掉怎么办呢？
2.1 mysql和Redis如何保持一致性
说了半天，其实我想跟你探讨如果小D是mysql，M是Redis，怎么保证mysql和Redis的数据一致性呢，我调研了业内的一些做法，别嫌麻烦，看一看也许能让你年薪50w，当然也有可能100w，总之祝福你。
经典的缓存方式有三种：
- read/write Through ： 读/写直接操作缓存，如果缓存未命中，读/写把数据库数据加载到缓存。整个操作有缓存中间件去完成。
- write behind ：先写缓存，后写数据库，会带来不一致。
- cache aside：
失效：应用程序从缓存中取，如果未命中，则从数据库中取，然后放到缓存。
命中： 缓存命中，直接取缓存中数据
更新：先更新数据库，然后让缓存失效。
根据cache aside的几种情况，详细拆解为以下几种情况。
ini
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策略1：先写数据库，后更新缓存
case1：数据库成功，缓存失败：
数据库值最新的，缓存值是旧的； 这将导致不一致。
解决方法：重试一直到缓存更新成功，在重试之前会存在短暂的不一致，但会最终一致。
case2：并发场景：:
线程A更改数据库FieldA=1，线程B更改数据库FeildA=2， 线程B对缓存的更改晚于线程A，
导致缓存结果是FieldA=1而数据库结果是FieldA=2 --不一致。
解决方法：数据按照更新的顺序同步到缓存，在更新到缓存之前会出现短暂的不一致，但最终会一致。
case3：大量更新操作
如果存在大量的更新操作会影响性能；会出现非热点数据长期在缓存中，浪费内存空间的问题。
解决方法：适用于低频的写操作；同时给缓存数据设置过期时间
css
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策略2：先写数据库，后删缓存
case1：数据库成功，缓存失败：
数据库值是最新的，缓存是旧值：-不一致。
解决方法：重试机制会最终一致，但在重试成功之前会有短暂的不一致。
case2：并发场景：
线程A更改FieldA=1，线程B更改FeildA=2， 线程B对缓存的更改晚于线程A；
不会出现不一致场景，此刻是缓存被删除了，最终数据一致
case3：并发场景：
读取FieldA，这个时候缓存恰好失效，线程A需要从数据库中读取数据，同时有个并发的写操作对FieldA进行更改，
数据库更新完成后，使缓存失效，
恰好这个时候读操作把旧值放到缓存，导致数据不一致。
解决方法：这种场景发生需要具备 读的速度要慢于写的速度并且有并发写操作下，
一般这种数据库读速度是远大于写的速度，这种事情发生的概率很小
case4：网络抖动
线程A更改FieldA=1，线程B更改FeildA=2；数据库目前最新值是FeildA=2，
由于网络抖动导致缓存未同步，读操作取的还是缓存旧值，等待网络恢复，缓存被删除。- 最终一致
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策略3：先写缓存，后写数据库
case1： 缓存成功，数据库失败：此时缓存的数据是脏数据
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策略4： 先删除缓存，后更新数据库
case1： 缓存成功，数据库失败：丢失新的请求
猜猜按照我们的业务场景，最终选择了哪一种呢？
奖券的修改属于读多写少的场景，同时写操作属于低频操作，并不会存在因大量更新导致的性能低下。
如果采用策略2，如果有大量缓存失效，那将会有大量请求分发到数据库中，导致数据库压力上升，目前在读多写少的场景中，希望更多的命中缓存的方式。
如果采用策略1需要解决的问题是：消息的顺序性；容忍短暂的不一致
通过调研canal在同步binlog的机制中可以按照顺序进行同步 在高并发场景中不会出现错误，所以在业务场景中，我们选择了策略1。
