随着业务规模的扩张，企业系统变得越来越复杂，在这种复杂的分布式系统架构下，难免会出现远程调用失败，消息发送失败，并发 bug 等等问题，这些问题最终会导致系统间的数据不一致，导致用户体验受损，用户利益受损，对平台来说就是产生资损。因此如何持续保障系统的业务稳定性对于企业来说是一个很重要的课题，本文旨在介绍一些常见业务应用场景下的业务数据一致性保障最佳实践。
离线or在线,事前or事后
应对业务数据不一致问题的常规操作是，配置定时任务，在每个固定时间点去拉取历史一段时间的数据出来进行比对，判断是否有数据故障出现，比如利用hadoop做一些批处理MapReduce作业，这种离线计算的方式时效性比较差，对于电商系统或者对于实时性要求较高的系统来说，问题发现的越晚损失也就越大，所以我们需要一种在线的校验模式来实时发现数据不一致问题。
在线的校验