概述

很多服务依赖数据版本迭代。如搜索系统，每天会产生一个全量索引版本。路网系统，每天会加载新版本的路网数据。一个简单的做法是每次更新数据版本时，都停止服务，重新加载最新的数据（通常在流量最低的时间点）。但这种做法显然不够优雅。更常用的方案是加载双版本数据，动态切换，而不需要停止服务。本文介绍这种方案的一种实现方式。

架构图

核心环节

1. 数据推送服务将最新版本的数据推送到各个服务器上，并将数据同步状态同步到版本管理中心；
2. 当版本管理中心接收到所有服务均收到最新版本数据时，会下发加载该数据版本的命令；
3. 服务接收到新加载数据版本命令时，先对数据进行校验（md5），然后在加载进内存中；
4. 版本管理中心同样会下发卸载命令，将某一版本中的数据从内存中卸载；
5. 版本管理中心还会下发数据删除命令，将某一版本中的数据从磁盘上删除；
6. 当版本管理中心接收到所有服务均完成最新版本数据加载后，可以切换稳定版本id；

问答

1、数据推送如何保障数据的完整性？

答：一般数据推送会由专门的团队负责，主要会考虑各机器的流量均衡，使用p2p的方式加速传输。

2、服务端如何保证数据的完整性？

答：通过md5校验能确保完整性。会消耗一定的性能。最简单的方式可以在推送完成后，添加一个标签文件，但这种方式的容错性较低。

3、数据加载与卸载的顺序

答：先加载的方式。好处：加载失败后容易回退到之前的状态；坏处：会消费很多的内存。先卸载的方式。好处：内存使用不会超过平时状态；坏处：一旦后续加载新版本失败，处理比较麻烦。

4、版本中心提供sdk与client的区别

答：使用client的方式部署比较麻烦。在大数据交互的场景，使用sdk的性能更高（直接加载到进程中）。Client的方式可以做到与服务的隔离，对于服务的稳定性有好处。

5、如果有数据分片，如何控制每台机器加载哪几个分片？

答：添加了分片维度，对系统的复杂度提升了一个量级，不过基本的流程还是一样的，都是由版本管理中心来进行中心控制。

6、数据拉取由各服务自己拉取，还是有单独的推送服务推送？

答：数据由服务自己拉取，这样的好处是架构简单，数据统一存储在数据中心。坏处是所有的机器可能同一时间都向数据中心要数据，会造成数据中心异常繁忙，网络传输的效率低下。使用单独的数据推送服务，整体系统的复杂度上升，推送服务需要和版本管理中心保持通信，实时同步推送状态。