如何实现双写一致呢?

双写一致性的简介

由于涉及多个系统同时操作，
   那么如何保证双写的准确性
      和一致性呢?
下文笔者将一一道来，如下所示
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1.两阶段提交
2.异步双写
3.事件驱动架构
4.补偿性事务
5.版本控制

两阶段提交（Two-Phase Commit):
  两阶段提交是一种分布式事务协议
  用于确保多个参与者在进行提交或回滚之前达成一致意见
    它包括准备阶段和提交（或回滚）阶段。
     在准备阶段，所有参与者都同意是否可以提交。
      如果所有参与者同意，则进入提交阶段，否则进入回滚阶段。
     虽然这种方法确保了一致性，但它也引入了一些分布式系统的挑战，如单点故障和性能问题。

异步双写： 
   在异步双写模式下，系统首先将写操作应用于一个存储（例如主数据库），
   然后异步地将相同的写操作应用于另一个存储（例如备份数据库）。
  这种方式可以提高性能，但在出现故障时可能导致数据不一致。
   为了解决这个问题，可以在异步双写中引入一些机制
    例:
     在主数据库确认写操作成功后再进行备份数据库的写操作，或者通过定期校验来确保一致性。

事件驱动架构:
    使用事件驱动架构，将写操作转换为事件
     并通过消息队列将事件传递给不同的存储系统。
     每个存储系统都有自己的事件处理器，用于处理接收到的事件。
    这样可以确保写操作在不同存储系统之间的一致性。此模式还支持松散耦合，使得系统更加灵活和可扩展。

补偿性事务： 
    当在两个存储系统中写入数据时，
     可以使用补偿性事务的方式。
      首先，执行第一个存储系统的写操作。
      如果第二个存储系统的写操作失败，
      那么在第一个存储系统上执行回滚或删除操作，以确保数据一致性。
      这种方式较为灵活，但需要处理失败的场景。

版本控制:
     使用版本控制来确保数据的一致性。
      每次写操作都附带一个版本号，
      系统在写操作时检查版本号，以确保写操作不会覆盖较新的数据。
       这需要对数据模型进行适当的设计，以支持版本控制