提到 数据一致性 ，分为强一致性，最终一致性； 强一致性 很容易对应到分布式事务对数据一致性的保证，各种模式，seata框架。 框架很完整，但是落地成本高，对软件系统的性能和吞吐量影响也大； 最终一致性就是各种补偿，事后对比过程数据一致； 很多公司都会采用这种，站在已经发生的事情上，后面做补偿，难度没那么高，也不影响软件系统核心业务的性能和吞吐量； 只要业务方满意，不违背商业本质，数据一致性用啥方式都行。 数据一致性 跟这个相关的还有CAP理论中的C(一致性)。还有就是对软件系统做设计的时候， AP 还是CP的决策； 1. 强调一致性（CP系统） 场景示例：银行系统的账户余额管理 银行账户数据必须保证严格一致，任何时候查询账户余额，都要保证是最新且准确的数据。系统网络发生分区时，不能因为保证可用性而返回错误余额，宁愿拒绝服务或等待恢复。 决策： 优先保证一致性和分区容错性，牺牲部分可用性。 例如：使用分布式锁或共识算法（如Paxos、Raft）来确保数据一致。 2. 强调可用性（AP系统） 场景示例：社交媒体点赞计数 点赞数即使有短时间的不一致也不会造成严重影响，用户体验更重视响应速度和系统持续可用。即使发生网络分区，系统也会继续响应请求，稍后同步数据。 决策： 优先保证可用性和分区容错性，允许短暂的数据不一致。 例如：使用最终一致性模型，异步数据同步和冲突解决机制。 感觉这个是个投资回报率的问题，追求绝对的一致往往要付出巨大的成本，在业务容忍的范围内选择性能、成本、可用性的平衡，才能最大化回报率； 设计分层的一致性策略： 核心账务：强一致 用户行为：最终一致 统计分析：弱一致... 展开详请