架构设计上的实践总结
摘要：解决跨区数据一致问题，如果数据库不支持同步，则在业务层做双读或者双写，双读和双写的使用场景不同 灌库在线数据库，为了减少在线压力，尽量的把压力转移到离线数据库来（例如hbase支持大批量的scan） 对于读和写的权衡，如果是读多写少，则需要保证读优先，写尽量不要影响读；如果是读少写多，则要尽量避免写
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2022-03-25 11:47
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异地多活的数据一致性简单设计
摘要：概述 异地多活，往往意味着夸机房读写延迟的增加，也就增加了读写失败的可能性，最终导致数据的延迟更长，同时，这种场景下也会影响在线系统的性能和时延。本文从数据低延迟、开发复杂度上考虑，总结了两种处理方式，分别是双写和双读，从而保证数据的最终一致性。对于异地多活的业务场景，往往也不需要保证强一致性，允许
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2022-03-16 15:02
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