資料一致性

早午餐的崩壞？教你搞定資料一致性大作戰！

Latte Pal

Jun 3, 2025 — 7 min read

週末早午餐的困境：關於資料一致性的故事

週末的早午餐，是犒賞自己一週辛勞的最好方式。想像一下，陽光灑進窗邊，空氣中瀰漫著咖啡的香氣，你和朋友們圍繞著豐盛的餐盤，享受著美食和歡笑。但如果這場早午餐的體驗，卻因為點餐系統的錯誤，讓你的餐點遲遲不出現，甚至上錯菜，那種挫折感可不是鬧著玩的。這就像資料一致性問題，看似微不足道，卻可能讓整個系統崩盤。

點餐系統的迷航：資料孤島的危機

那間早午餐店的點餐系統，其實是個複雜的集合體。廚房、服務生、收銀台，各自擁有自己的資料庫，點餐資訊在這些系統之間傳遞，就像服務生在廚房和餐桌之間來回奔波。但如果廚房的系統顯示「鮭魚班尼迪克蛋」已經準備好，而服務生的系統卻顯示還沒上菜，或者收銀台的系統顯示客人已經結帳，但廚房卻還在準備餐點，就會產生混亂。這就是資料孤島的現象，每個系統各自為政，資料無法順暢流通，導致資訊不一致，影響使用者體驗。

鮭魚班尼迪克蛋的消失：交易一致性的挑戰

你點了鮭魚班尼迪克蛋，但它卻遲遲沒出現。你問服務生，他卻說廚房正在準備。你又問廚房，他們卻說已經準備好了。這就像金融交易中的一致性問題。想像一下，你轉帳給朋友，但你的銀行系統顯示轉帳成功，而你朋友的銀行系統卻顯示還沒收到。這不是小問題，而是交易一致性的挑戰。如果交易無法確保成功或失敗，就會造成金錢的損失和信任的崩塌。

服務生的失誤：悲觀封鎖的教訓

服務生拿錯了你的餐點，把一份美式炒蛋送給你。你趕緊糾正他，但他卻忘了記錄，導致廚房又做了一份美式炒蛋。這就像悲觀封鎖（Pessimistic Locking）的應用。在資料庫中，當一個交易需要修改資料時，會先鎖定該資料，防止其他交易同時修改。但如果鎖定時間過長，或者鎖定範圍過大，就會導致其他交易無法進行，造成系統效能下降。服務生忘了記錄，就像悲觀封鎖沒有妥善管理，導致重複作業和資源浪費。

廚房的忙亂：樂觀封鎖的考驗

廚房裡一片忙碌，廚師們同時準備著多道菜餚。他們假設其他廚師不會同時修改同一份菜單，因此沒有特別鎖定任何資料。這就像樂觀封鎖（Optimistic Locking）的應用。在樂觀封鎖中，假設交易不會發生衝突，因此沒有鎖定任何資料，而是等到提交時才檢查是否有衝突。如果廚房的廚師們同時修改同一份菜單，並且沒有檢查是否有衝突，就會導致資料不一致。這就像樂觀封鎖沒有妥善驗證，導致資料錯誤。

結帳時的驚喜：原子性的重要性

結帳時，收銀機顯示你應該付 1200 元，但你卻只記得自己點了一份鮭魚班尼迪克蛋和一杯咖啡。你懷疑收銀機可能出現了錯誤。這就像原子性（Atomicity）的應用。原子性是指一個交易必須全部成功或全部失敗，不能只執行一部分。如果收銀機的結帳過程沒有原子性，例如先計算總金額，再記錄交易，中間可能發生錯誤，導致總金額不正確。這就像原子性沒有得到保障，導致交易結果不一致。

解決方案：微服務架構的曙光

為了改善早午餐店的點餐系統，老闆決定引入微服務架構。將原本的單一系統拆分成多個獨立的服務，例如點餐服務、廚房服務、結帳服務等。每個服務擁有自己的資料庫，並且通過 API 進行通訊。這樣可以減少系統的耦合度，提高系統的靈活性和可擴展性。就像微服務架構，每個服務專注於特定的功能，並且可以獨立部署和更新。這就像早午餐店的每個服務，可以獨立運作，並且可以根據需求進行調整。

API 的橋樑：訊息佇列的應用

點餐服務將點餐資訊發送給廚房服務，廚房服務將準備好的餐點資訊發送給點餐服務。這些資訊通過 API 進行傳輸。如果 API 出現錯誤，例如網路斷線，或者 API 發生故障，就會導致資訊無法傳輸。為了確保資訊的可靠傳輸，可以使用訊息佇列（Message Queue）。點餐服務將點餐資訊發送給訊息佇列，廚房服務從訊息佇列中讀取資訊。即使 API 出現錯誤，訊息佇列仍然可以保存資訊，直到 API 恢復正常。

分散式交易的挑戰：兩階段提交的策略

如果點餐服務需要同時更新廚房服務和結帳服務的資料，例如更新廚房的庫存和記錄消費者的交易資訊，就需要進行分散式交易。為了確保這些交易的原子性，可以使用兩階段提交（Two-Phase Commit，2PC）策略。在第一階段，所有參與者準備好提交交易，但在第二階段，協調者要求所有參與者提交交易。只有當所有參與者都成功提交交易，協調者才會提交交易。如果任何一個參與者失敗，協調者會回滾所有參與者的交易。

最終一致性：擁抱不確定性

即使採用了微服務架構和兩階段提交策略，仍然無法保證所有資料在所有時間點都保持一致。例如，由於網路延遲或者系統故障，資料的同步可能需要一些時間。這就是最終一致性（Eventual Consistency）的概念。在某些情況下，可以容忍資料的不一致性，只要最終資料能夠保持一致。就像早午餐店的點餐系統，即使資料在短時間內不一致，只要最終資料能夠保持一致，就可以接受。

從早午餐到資料一致性：持續優化的旅程

早午餐的經驗，讓我們意識到資料一致性的重要性。就像早午餐店的點餐系統，資料一致性問題可能會影響使用者體驗，甚至導致系統崩潰。通過引入微服務架構、使用訊息佇列、採用兩階段提交策略，以及擁抱最終一致性，可以提高資料一致性的可靠性。這是一個持續優化的旅程，需要不斷地學習和改進，才能確保系統的穩定性和可靠性。

原文

標題：How Do I Co-Lead with a Challenging Partner?
網址：https://hbr.org/podcast/2025/06/how-do-i-co-lead-with-a-challenging-partner

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