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随着互联网的不断发展，越来越多的软件编程开发项目都引入了高可用性架构等开发技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，异地多活的作用与应用分析。
异地多活本质上是通过异地的数据冗余，来保证在极端异常的情况下业务也能够正常提供给用户，因此数据同步是异地多活架构设计的核心。但大部分架构师在考虑数据同步方案时，会不知不觉地陷入完美主义误区：我要所有数据都实时同步!
数据冗余是要将数据从A地同步到B地，从业务的角度来看是越快越好，好和本地机房一样的速度好。但让人头疼的问题正在这里：异地多活理论上就不可能很快，因为这是物理定律决定的。
因此异地多活架构面临一个无法彻底解决的矛盾：业务上要求数据快速同步，物理上正好做不到数据快速同步，因此所有数据都实时同步，实际上是一个无法达到的目标。
既然是无法彻底解决的矛盾，那就只能想办法尽量减少影响。有几种方法可以参考：
尽量减少异地多活机房的距离，搭建高速网络
搭建跨城异地的高速网络成本远远超过同城异区的高速网络，成本巨大，一般只有巨头公司才能承担。
尽量减少数据同步，只同步核心业务相关的数据
简单来说就是不重要的数据不同步，同步后没用的数据不同步，只同步核心业务相关的数据。
以前面的“用户子系统”为例，用户登录所产生的token或者session信息，数据量很大，但其实并不需要同步到其他业务中心，因为这些数据丢失后重新登录就可以再次获取了。
这时你可能会想到：这些数据丢失后要求用户重新登录，影响用户体验!
确实如此，毕竟需要用户重新输入账户和密码信息，或者至少要弹出登录界面让用户点击一次，但相比为了同步所有数据带来的代价，这个影响完全可以接受。
保证终一致性，不保证实时一致性
终一致性就是业务不依赖数据同步的实时性，只要数据终能一致即可。例如，A机房注册了一个用户，业务上不要求能够在50毫秒内就同步到所有机房，正常情况下要求5分钟同步到所有机房即可，异常情况下甚至可以允许1小时或者1天后能够一致。
终一致性在具体实现时，还需要根据不同的数据特征，进行差异化的处理，以满足业务需要。例如，对“账号”信息来说，如果在A机房新注册的用户5分钟内正好跑到B机房了，此时B机房还没有这个用户的信息，为了保证业务的正确，B机房就需要根据路由规则到A机房请求数据。
而对“用户信息”来说，5分钟后同步也没有问题，也不需要采取其他措施来弥补，但还是会影响用户体验，即用户看到了旧的用户信息，这个问题怎么解决呢?好像又是一个解决不了的问题，和前面我留下的两个问题一起，在后我来给出答案。
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2025-02-12
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