什么是最终一致性，有点混淆，谢谢

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V2EX 提问指南

这是一个创建于 1708 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

是指一个业务中，不同数据譬如下单和扣钱这两个不同的数据，随着时间推移达到一致（即下单和扣钱都执行了，刚开始可能只是先扣钱，然后通过本地消息表来下单）

还是指，同一个数据，在不同节点中，随着时间的推移，如果没有新的写入的话，达到同一个值

查资料的时候，碰到这篇文章 https://juejin.im/post/5c9443406fb9a070fe0dd9a9#heading-23 感觉就有点奇怪，像两阶段、tcc 、补偿之类的应该和最终一致性没有关系

下单

推移

同一个

数据

5 条回复 • 2020-04-28 05:24:52 +08:00

xstmjh

2020-04-28 01:06:42 +08:00

后者

ruandao

2020-04-28 01:07:12 +08:00

@xstmjh 谢谢

coldear

2020-04-28 01:11:24 +08:00

分布式系统的特性，读写可能发生在不同的节点，存在在一定时间内，读到的不是最新数据的问题，但最终各个节点的数据应该是一致的。

ruandao

2020-04-28 01:22:33 +08:00

@coldear

具体到业务场景呢？感觉平常开发大多都是，做无状态化，然后 wrap 一下数据库，然后读写不在同一个节点，基本上，就是主库写入，从库读

但是，两阶段提交，tcc，补偿之类的，都是写操作，主库写入，主库写入数据是一致的，感觉和最终一致性没有关系

coldear

2020-04-28 05:24:52 +08:00

@ruandao 有主从节点结构的不一定都是最终一致性，也可是是强一致性的。主节点可以设置为在所有节点同步后在返回，但这样延迟就比较高。

业务场景主要是针对需要高可靠性，低延迟，但又不太需要特别高的数据即时性。
比如微博，发微博的操作需要高可靠性，但你的粉丝不需要在发微博的那一时刻全部看到你的最新微博，可以允许一部分用户先看到，最终所有人都看到就可以。

在比如订票系统，订票操作需要高可靠和低延迟，但网页上显示的剩余票量不需要 100%精确，