要做到全球异地多活， 一定要在数据层支持多机房写入， 并且对大多数业务场景提供最终一致性的解决方案。原因如下：
跨洲的网络延迟在100ms的数量级，如果只有单点写， 对于用户体验是种灾难
对于高频操作来说, 如果做强一致性，那么任然受限于网络延迟， 对于用户体验是种灾难
既然决定要选择最终一致性， 那么随之而来就有两个问题需要解决：
跨机房的数据同步
多点写入时的数据冲突处理
一 、数据同步
数据的同步有几个核心问题需要考虑：
1.获取数据变更以及重放
2.不丢不重不乱序
3.避免数据回环同步
获取数据变更以及重放
这个问题比较好解决， 可以通过存储提供的增量日志（比如mysql的binlog，redis的AOF）来获取本机房的数据变更。 如果用到的存储没有提供这个功能， 也可以考虑在业务层做类似的事情。 比如写入成功后， 把变更操作发到消息队列。（但是对于数据一致性要求比较高的场景， 要考虑到[变更存储+发消息]这个操作的事务性，很麻烦）。
一般来说，我们用的存储都会提供主从方案，所以思路都是通过fake成主存储的一个slave来获取数据变更。
获取到变更之后，可以写入消息队列再mirror到别的DC(比如Kafka MirrorMaker), 在别的DC重放这些变更。
不丢不重不乱序
这时候引入了新问题， 消息的写入和消费，是否需要exactly once和消息的有序？
这个需要具体问题具体分析，比如mysql的binlog会带上数据before和after的镜像，因此我们可以接受消息的重复，只需要保证at least once即可； 而对redis而言， set操作可以接受重复， 但是incr等就不能接受。
但是一般来说， 消息的有序都是需要的。我们无法容忍[set a=v1， set a=v2]的序列被处理成[set a=v2， set a=v1]。 这个问题相对比较简单，假设我们用kafka做消息队列， 那么只要用key做partitioner即可做到这一点。
避免数据回环同步
按我们目前所讨论的方案， 获取变更日志之后再重放， 那么一条变更就会在多个机房之间来回同步， 也就是产生了回环问题。
那么如何解决回环问题呢？ 其实思路很简单， 就是提供一个机制，让我们在解析重放日志时， 可以判断这个变更是否来自本机房。
以mysql为例， 我们可以利用mysql的事务机制， 在事务的开头和结尾插入同步标志， 在解析时，发现有这个同步标志， 就过滤掉， 不同到别的机房。 落实到具体实现的话， 则是在同步的数据库中创建辅助表， 每次从对端机房同步过来的数据， 都在事务的开头和结尾对辅助表进行相关标志的update操作， 这样就可以在binlog中做区分了。
二、冲突处理
既然我们允许多个数据中心对一条数据进行写入， 那么必然会产生这么一种情况： 在数据中心A对数据X进行变更，V从v0->v1 , 当我们把这个变更同步到数据中心B时， 我们期望update X from v0 to v1, 结果发现在数据中心B，X的值已经是v1’了， 这时候， 就产生了数据冲突。 为了多机房数据的一致性，我们需要处理这种冲突。
LWW策略
比较经典的策略是Last Write Wins， 具体的说， 就是为数据的变更加上时间戳， 在同步到别的机房时，如果发现有冲突， 则比较时间戳， 选取时间戳大的那个版本。
这种策略需要注意的问题是，本地机器的时间是不准确的， 各个机器生成的时间戳的大小可能和真实世界中的变更顺序不一致。
Google Spanner利用原子钟和GPS提供了TrueTime API（可以理解为一个全局时钟）， 全球各个数据中心的spanserver产生的时间戳都是基于同一参考系，是单调递增的。（不过也不是完全准确，它保证误差在一个范围之内 )
逻辑主DC
有了LWW就够了吗？ 当然不是。 即使概率很低， 仍然可能发生两个数据的变更时间戳完全一致的情况。 因此我们需要在多个DC中指定一个逻辑主DC， 发生时间戳完全一致的情况时， 用逻辑主DC的数据覆盖别的DC。
冲突报告订阅
对于一些敏感数据的变更（比如facebook需要下线一些恐怖主义的帖子），当发生数据冲突时，则不能简单的通过时间戳来决定选择哪个数据版本。 否则，可能会发生被审核人员下线的帖子， 又被重新放出的情况。
这时候，我们需要提供数据冲突报告， 比如在发生数据冲突时，把冲突情况发送到消息队列， 下游根据具体的业务逻辑来处理这种冲突， 决定选用哪个版本的数据。
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