go等待异步操作失败了怎么办

话说回来，你有没有遇到过这种情况，系统跑的好好的，突然间，砰，整个数据库像被卡住了一样，用户开始抱怨，电话响个不停。记得前年在一客户做系统升级的时候，遇到了这个头疼的问题。 那是个生产管理系统，涉及到原料采购、生产调度、质量检测等多个环节。表面上看，每个模块都运行正常，但一到高峰期，系统就开始抽风。很多开发者对 sql server 的 事务隔离级别理解不够透彻，他们以为设置了 read connected 就 万事大吉了， 却不知道，这恰恰是很多死锁的源头。在那个客户的案例中，问题出现在原料库存管理模块，当生产车间同时请求多种原料时，系统会启动嵌套事物来确保数据一致性。听起来很合理，对吧？但实际情况是这样的， 事务 a 先锁定了铁矿石记录，然后准备更新焦碳库存。事务 b， 几乎同时锁定了焦碳记录，接着想要更新铁矿石数据，你看出问题了吗？经典的循环等待 red committed， 听起来安全， 实际上它允许在事务执行过程中独取其他已提交的更改。这种善意的设计在高病发场景下反而成了麻烦制造者。更要命的是，很多人不知道， sql server 默认使用基于锁的病发控制。当你的业务逻辑包含嵌套事物时，变数 比如一个主流程调用多个子流程，每个子流程又有自己的事物边界，锁的持有时间会大大延长。我见过一个荒谬的例子， 某个 e r p 系统的销售模块，为了保证数据完整性，盘操了库存检查、信用额度验证、价格计算等七八个次事务结果 高峰期的时候，系统几乎瘫痪。不是所有业务都需要 serializable 级别的严格性。对于那个客户的案例，我们将大部分查询操作改为 read committed snapshot。 这个改变看起来微不足道， 实际上是治本之策。它起用了行版本控制读操作，不再需要等待写操作的所释放，就像给拥堵的道路修了个地下通道。 嵌套事物往往是设计上的问题，而非技术限制。在重构时，我们将原来的大事务包小事务模式改为职责单一化的设计。每个业务操作只负责自己的数据修改，通过应用层的补偿机制来保证最终一致性。这听起来可能有些不太透彻， 但在实际生产环境中效果显著。这个技巧很简单，却很有效，确保所有事物以相同的顺序获取锁。在这个案例中，我们制定了一个锁定协议， 所有涉及多表更新的操作，必须按照表的字母顺序来获取锁听起来有些刻板，但杜绝了循环等待的可能性。光解决问题还不够，我们需要建立预警系统。 sql server 提供了死锁图， 但大多数人不知道怎么有效利用。我们在生产环境中部署了自动化监控脚本，当检测到死锁模式时，立即发送告警。更进一步，我们还分析了业务高峰期的事物模式，发现原来每天下午三点到四点是库存盘点时间 与生产调度的时间窗口重叠，简单调整了作业调度时间，死锁发生频率下降了百分之七十。我见过开发者在事务中调用内部服务、 发送邮件，甚至做文件操作，这简直是在自找麻烦。事务应该尽可能快进快出，就像高速公路上的岔道，停留时间越短，交通越顺畅。 no lock 不是 万能药，但在某些止读查询中确实有效，关键是要理解业务容错性。在报表查询中，我们大胆使用了 no lock， 因为数据的实时性要求并不高，有时候技术问题需要业务逻辑来解决。我们与业务部门协商，将一些非实时性要求的操作改为异步处理，大大减轻了数据库的压力。解决 sql server 死锁问题，需要的不仅仅是技术手段，更需要对业务流程的深入理解。 每个系统都有自己的脾气，没有一成不变的解决方案，关键是要保持学习的心态。数据库技术在发展，业务需求在变化，我们的思维方式也要与时俱进，毕竟技术是为业务服务的，而不是相反。 有时候我想做技术这行，就像是在解一个永远没有标准答案的谜题。每次以为找到了完美解决方案，新的挑战又出现了，但这也许正是这个职业的魅力所在，不是吗？

哈喽，大家好，我是白里。过去几年，我们为了追求灵活性，把单体应用拆成了几十个微服务，但请大家诚实的审视一下现在的系统，我们真的解偶了吗？还是说我们只是把一个巨大的单体拆成了一堆封不死单体？ 如果你的系统里一个边缘夫的抖动依然能让核心电路报警，如果一次简单的发布，依然需要小心翼翼的协调上下游，那么我们并没有解决问题，只是把函数调用变成了更不可靠的网络调用。 今天我们要讨论的事件驱动架构 e、 d a 就是 为了解决这个根本矛盾，从强行同步的幻觉中醒来，转向真正的异步自治。 先看清问题的根源。在请求驱动模式下，五个吊运链本质上是一条导火索，但又被迫锁死资源，等待下游。 这种同步依赖最可怕的地方在于故障的传染性，将有任何微小的延迟或错误都会沿着吊运链反向放大，瞬间耗尽上游的现成时，导致整个系统发生急连旋风。 而事件驱动是切断这条导火索的唯一方式。通过控制反转，上游不再关心下游的存在，只负责广播状态。 这种设计让服务之间彻底断开了运行时的强依赖，即使下游全挂了，上游依然能正常接触请求处理。核心逻辑，这才是我们拆封微服真正想要达到的目的。故障隔离 除了稳定性，再看资源效率。在同步模型中，我们的服务器资源往往是被浪费掉的，而不是被用掉的。大量的现存处于 blocky 的 状态，仅仅是在等待 io 返回，这意味着你的 cpu 利率可能只有百分之十，但系统已经无法响应新请求了。 一波架构彻底改变了资源的使用方式，渗透者投递即走，消费者按需拉取。这种模式下，没有现存在空等，系统能够以极低的资源消耗维持极高的变化吞吐， 特别是在面对秒杀或大促这种脉冲式流量时。这种抗压能力是保护后端数据库不被瞬间击穿的最后一道防线。当然，解偶不代表混乱， 要驾驭这种灵活性，必须建立严格的基础设施。这间总线在这里不仅仅是传输通道，而是系统的持久化缓冲区，必须保证在消费者档期的一小时里消息一条都不丢，并且在消费者恢复后能有序回放。 同时，我们必须引入企业中心。在业务协助中，没有了兵役式的强类型检查，数据结构的管理并能事关重要。 what's gamer 是 机制强制管控数据格式，我们防止了因上游随意变更质段而导致下游的静默失败。 接下来再看 e d a 在 业务迭代上的降维打击。以用户注册为例，在传统架构中，每增加一个后续动作，比如发卷、封控、分析，你都要去改核心代码，重新发布。但在 e d a 中，核心服务只需要注册成功，这个事件广播出去， 后续无论是接入营销系统还是对接大数据平台，都只是增加一个新的订阅方，核心服务对此毫无感知。这种架构让业务的横向扩展变得几乎零成本，真正实现了对修改、关闭、扩展、开放。针对不同的业务形态，我们需要不同的治理策略。 对于交易链路这种对顺序和状态要求极高的场景，我们采用薄亭者模式，用一个中心化的状态机来收敛复杂度，会把每一笔订单的状态流转都是可追踪可回滚的。 而对于数据链路，我们采用管道模式，数据在各个处理节点间的单向流转互不干扰，自动去中心化的设计能够最大化利用极权的并行计算能力，也是处理海量日制和实时分析的最佳实践。 最后，作为架构师，我们必须诚实的面对缺德负权衡。一跌并不是银弹，引入它，那意味着你必须放弃 a c i d 的 舒适区去处理最终一致性。你必须习惯数据在不同服务间存在短暂的延迟，并为此设计复杂的长逻辑， 同时把观测线的门槛被大幅拉高，将请求链路变成了离散的消息流，传统的监控手段基本失效， 没有全链路追踪体系的支撑，而且一个消息却哪了的问题将会成为运为团队的噩梦。总结一下，最近驱动架构的本质是用复杂度的上升换取了系统的韧性和存存量的质变， 也许不是所有场景的默认选项，但如果你正在被微服的几年故障折磨，或者正在为大流量下的资源瓶颈发愁，那么是时候迈出这一步，构建一个真正异步自治的系统了。 i love you！