分布式数据同步

分布式数据同步


多数据中心
1.在金融行业，都必须部署多个数据中心，避免在一个数据库机房故障之后，全部数据都不可用。(异地备份,主从备份)
2.数据一次写一份，日志写两份。由于日志文件实时同步，A服务器写完B服务器的日志文件，B服务器马上就写自己的数据文件。


分布式系统数据一致性
数据复制的主要难题是保持各个副本的一致性。即在更新一个副本时，必须确保同时更新其他的副本，否则数据的各个副本将不再相同。


保证分布式系统数据一致性的6种方案
强一致
当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。

弱一致性
系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。

最终一致性
弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS 是一个典型的最终一致性系统。


（保证分布式系统数据一致性的6种方案）： http://www.cnblogs.com/soundcode/p/5590710.html