数据同步用于在分布式系统中保持数据的一致性,使用Socket编程可以简单实现如下:
- 节点注册:数据节点启动时将自身信息注册到注册中心,用于其他节点发现。
- 节点发现:数据节点从注册中心获取其他数据节点信息,并建立Socket连接。
- 数据变更:数据节点对本地数据进行增删改操作后,将数据变更信息同步到其他数据节点。
- 数据接收:数据节点接收到其他节点同步过来的数据变更信息,更新本地数据。
- 锁协调:在同步操作前,数据节点需要通过锁来协调同步顺序,防止并发冲突。
- 版本控制:数据同步信息中包含数据版本号,接收端验证版本号确保数据一致性。
- 异常处理:如果同步过程中部分节点无法达成一致,需要回滚已执行操作,保证数据最终一致。
- 增量同步:不是全部数据同步,而是增量同步数据的变更部分,减少同步流量。
- 强一致性:通过数据节点间的双向同步通信,最终达成数据强一致的状态。
代码示例:
// 数据节点
Map<String, String> data = new HashMap<>(); // 本地数据
int version = 0; // 数据版本
// 数据变更
data.put("key", "value");
version++;
// 同步其他节点
for (Socket node : nodes) {
OutputStream out = node.getOutputStream();
out.write(version); // 同步版本号
out.write("key=value"); // 同步数据变更
}
// 接收同步信息
InputStream in = node.getInputStream();
int syncVersion = in.read();
if (syncVersion > version) { // 对方版本更高,更新本地数据
String syncData = readData(in);
updateData(syncData);
version = syncVersion;
}
// 注册中心
Map<Integer, Socket> nodeMapping = new HashMap<>();
// 节点注册
InputStream in = socket.getInputStream();
int id = in.read();
nodeMapping.put(id, socket);
// 节点发现
Set<Socket> nodes = nodeMapping.values();
// 返回节点连接
数据同步涉及到的更复杂问题还有数据一致性 hash 算法、故障转移、事务处理等,但基本实现了数据的异步同步功能。