问题：
数据库是读写分离架构，事务中的读操作没有强制走主库，这个时候是不是会有读延迟，读的操作比写操作慢，导致没有及时读到其他事务写的数据
总结
- 读写分离和主从架构是一个概念，主库写，从库读，主从同步
- 主从同步分成异步、半同步两种方式
- 产生事务时，会强制走主库，事务中的读操作和写操作都会强制走主库
https://blog.csdn.net/qq_46371374/article/details/149513968
https://www.cnblogs.com/wxg1990/articles/19465535
https://www.jianshu.com/p/8b43bbf52dc6
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29166694
在读写操作处于同一事务时，读写分离通过事务绑定主库 和强制读主库策略运作，确保事务的原子性和一致性。以下是具体运作机制和解决方案：
一、核心运作机制
- 事务绑定主库
当事务开始时，所有读写操作（包括SELECT查询）均路由到主库执行。例如：- 用户提交订单（写操作）和查询订单状态（读操作）在同一个事务中，系统会强制将查询请求也发送到主库，避免从库数据延迟导致的不一致。
- 事务结束后，后续非事务性读操作可重新路由到从库。
- 主从数据同步
主库执行完事务后，通过异步复制 （默认）或半同步复制 （可选）将数据变更同步到从库：- 异步复制：主库写入binlog后立即返回成功，不等待从库确认。性能高，但可能丢失少量数据（如主库崩溃时未同步的日志）。
- 半同步复制：主库至少等待一个从库确认收到binlog后才返回成功。牺牲少量性能，但提升数据安全性。
二、事务中的读写分离解决方案
方案1：强制读主库（推荐）
- 适用场景：对数据一致性要求极高的业务（如支付、订单状态查询）。
- 实现方式 ：
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代码层面 ：通过注解或框架配置，强制事务中的读操作走主库。例如：
java`@Transactional // 开启事务 public void submitOrder(Order order) { orderMapper.insert(order); // 写操作（主库） Order result = orderMapper.selectById(order.getId()); // 强制读主库 }` -
中间件层面：使用ShardingSphere等中间件，自动识别事务中的读操作并路由到主库。
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方案2：同步复制（牺牲性能保一致）
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适用场景：金融交易等绝对不允许数据丢失的场景。
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配置示例 （MySQL）：
ini`# 主库配置 sync_binlog=1 # 每次事务提交前将binlog刷盘 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 # 每次事务提交前将redo log刷盘 # 从库配置（半同步复制） rpl_semi_sync_master_enabled=1 rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count=1` -
缺点：主库响应时间增加，吞吐量下降。
方案3：延迟读取（折中方案）
- 适用场景：对实时性要求不高，但需避免主从延迟的业务（如用户评论展示）。
- 实现方式 ：
- 写操作后，延迟一段时间（如500ms）再执行读操作，给从库留出同步时间。
- 通过缓存（如Redis）暂存写操作结果，读操作优先从缓存获取。
三、关键问题与对策
- 主从延迟导致的数据不一致
- 问题：事务提交后，从库未同步完成，此时读从库会得到旧数据。
- 对策 ：
- 强制读主库（方案1）。
- 使用**GTID（全局事务标识）**追踪事务同步状态，确保读操作只发生在已同步的从库上。
- 事务跨主从库的分布式事务问题
- 问题：若事务涉及多个主库或跨库操作，需保证ACID特性。
- 对策 ：
- 使用XA协议 （两阶段提交）或TCC模式（补偿事务）实现分布式事务。
- 避免跨库事务，通过业务设计将操作限制在单个库内。
四、实际案例
电商平台订单支付场景：
- 用户提交订单（写主库）。
- 系统扣减库存（写主库）。
- 查询订单状态（强制读主库，避免从库延迟）。
- 支付成功后，异步更新从库数据（如用户积分、商品销量）。
技术栈：
- 数据库：MySQL（主从复制+半同步）。
- 中间件：ShardingSphere（读写分离+事务路由）。
- 缓存：Redis（暂存热点数据，减轻数据库压力）。