資料一致性

資料一致性：從早午餐到軟體，美味的關鍵！

Latte Pal

Apr 16, 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，分享著彼此的生活點滴。但這看似完美的早午餐，卻也隱藏著一個潛在的危機：餐點的資訊是否一致？

例如，你點了份酪梨吐司，朋友點了班尼迪克蛋。你以為的酪梨吐司是厚切吐司搭配成熟的酪梨，但上菜時卻發現是薄片吐司，而且酪梨似乎有點過熟。朋友點的班尼迪克蛋，醬汁的濃稠度卻和上次不同。這看似微不足道的小事，卻反映了資料一致性問題的本質。

資料庫的廚房：多個系統的挑戰

在軟體開發的世界裡，資料庫就像餐廳的廚房，負責儲存和管理各種資訊。想像一下，餐廳有不同的部門：前台訂位、廚房烹飪、服務人員送餐、會計部門結帳。每個部門都需要用到餐廳的資料，例如菜單、食材庫存、顧客資訊。如果每個部門都各自維護一份資料，就會出現問題。

例如，前台訂位系統記錄了顧客的訂位資訊，但廚房卻不知道有多少客人要來。服務人員不知道哪些菜品已經賣完。會計部門不知道哪些菜品是盈利的。這就會導致訂位錯誤、菜品短缺、成本控制失控等問題。

ACID原則：廚房的品質保證

為了確保資料的一致性，資料庫系統遵循一套稱為ACID的原則。這就像廚房的品質保證，確保每一道菜品的品質都符合標準。

原子性 (Atomicity)：就像做一份義大利麵，所有的步驟必須同時完成。如果其中一個步驟失敗了，整份義大利麵就不能出鍋。在資料庫中，表示一個交易（Transaction）中的所有操作必須全部成功或全部失敗。

一致性 (Consistency)：就像做一份蛋糕，必須遵循食譜的步驟，才能確保蛋糕的口感和味道。在資料庫中，表示一個交易必須將資料庫從一個有效狀態轉換到另一個有效狀態。

隔離性 (Isolation)：就像廚師在做菜時，不會互相干擾。在資料庫中，表示一個交易的執行不應該影響其他交易的執行。

持久性 (Durability)：就像做好的蛋糕必須保存好，才能在客人點用時供應。在資料庫中，表示一個交易一旦提交，其結果就應該永久保存，即使系統發生故障也不會丟失。

CAP理論：早午餐的選擇困境

在分散式系統中，我們面臨一個更嚴峻的挑戰：CAP理論。CAP理論指出，在一個分散式系統中，我們只能同時滿足CAP三個特性中的兩個。

一致性 (Consistency)：所有節點看到的数据必须相同。

可用性 (Availability)：每个请求都必须能够得到响应，即使某些节点发生故障。

分区容错性 (Partition Tolerance)：系统必须在网络分区的情况下继续运行。

想像一下，你的早午餐餐廳有兩家分店，分別位於台北和台中。如果網路出現問題，台北和台中分店無法互相通信，你必須做出選擇：是確保兩家分店的菜單資訊完全一致，還是確保兩家分店都能正常營業？

如果選擇一致性，台北分店的菜單資訊更新後，台中分店必須暫停服務，直到同步完成。如果選擇可用性，台北和台中的菜單資訊可能會出現差異，導致顧客感到困惑。

最終一致性：等待美味的過程

在許多情況下，我們選擇採用「最終一致性」的策略。這就像等待一份特別的菜品，廚師需要時間準備，但最終你一定能吃到美味的料理。

最終一致性表示，資料在不同節點之間可能存在延遲，但最終會達到一致狀態。例如，當你在台北分店點了一份班尼迪克蛋時，台北分店的訂位系統會將訂位資訊同步到台中的分店。但由於網路延遲，台中分店可能需要幾分鐘才能收到訂位資訊。在這幾分鐘內，台中分店可能無法準確地判斷是否有足夠的班尼迪克蛋供應。

事件驅動架構：餐點的即時更新

為了更好地處理資料一致性問題，我們可以採用事件驅動架構。這就像餐廳的廚房，當有新的訂單時，廚師會立即開始準備，並將進度告知服務人員。

在事件驅動架構中，當資料發生變化時，系統會發布事件，其他系統可以訂閱這些事件並做出相應的反應。例如，當顧客在台北分店點了一份班尼迪克蛋時，訂位系統會發布一個「訂單建立」事件，廚房系統會收到這個事件並開始準備班尼迪克蛋，服務人員系統會收到這個事件並通知顧客準備上菜。

資料一致性：美味早午餐的關鍵

資料一致性就像美味早午餐的關鍵，確保每一道菜品的品質都符合標準，讓顧客感到滿意。在軟體開發的世界裡，我們必須理解資料一致性的重要性，並選擇合適的策略來解決資料一致性問題，才能打造出穩定可靠的系統。

無論是遵循ACID原則，還是採用最終一致性策略，或是採用事件驅動架構，我們都必須根據實際情況做出選擇，才能確保資料的一致性，讓使用者獲得良好的體驗。

持續監控：品嚐美味的保證

就像餐廳需要定期檢查廚房設備，確保其正常運作，我們也需要持續監控資料一致性的狀態。這包括監控資料同步的延遲、檢查資料的完整性、以及分析資料的錯誤。透過持續監控，我們可以及早發現問題，並採取相應的措施，確保資料的一致性，讓使用者獲得良好的體驗。

資料一致性不是一次性的任務，而是一個持續的過程。只有透過持續的努力，才能確保資料的一致性，讓使用者獲得良好的體驗，就像品嚐一份美味的早午餐，享受其中的每一個細節。

原文

標題：The Nuqul Group Works to Preserve Its Founder’s Legacy
網址：https://hbr.org/podcast/2025/04/the-nuqul-group-works-to-preserve-its-founders-legacy

AI風險大哉問？跟阿嬤採蓮心學AI安全！

還記得上次去宜蘭採蓮心嗎？那種濕漉漉、泥濘的田埂，加上阿嬤教我們如何小心翼翼地將蓮心撈起，那種成就感，真的難以忘懷。AI的發展，就像那片蓮田，看似充滿希望，但也潛藏著許多挑戰。如果沒有適當的引導，就像蓮心一樣，容易長出雜草，甚至淹沒在泥濘中。現在，我們來聊聊Adobe如何看待AI風險，以及如何確保AI的發展方向。 AI的風險就像田埂上的雜草 AI現在無所不在，從幫你推薦旅遊行程，到診斷疾病，甚至幫你畫圖，簡直是個萬能助手。但就像蓮田裡會長出雜草一樣，AI也存在風險。有些AI模型可能產生錯誤資訊，甚至造成傷害。更可怕的是，現在出現了「agentic AI」，就像放生了一隻聰明的蓮心採摘者，它能自主執行任務，但如果沒有人好好監督，它可能會做出我們意想不到的事情。品質不能打折，就像蓮心不能有泥沙現在AI發展速度快，廠商們都想搶佔市場，但有些產品為了快速推出，犧牲了品質和安全性。就像蓮心一樣，如果沒有經過仔細清洗，裡面可能混雜著泥沙，影響口感。Adobe認為，創新不能以犧牲品質為代價。就像阿嬤教我們，蓮心要仔細清洗，才能做出美味的蓮子羹。

資料一致性：從早午餐店的班尼迪克蛋，學資料庫的保證撇步！

週末早午餐的困境：關於資料一致性的故事週末早午餐，是許多人放鬆心情的儀式感。想像一下，你和朋友約在一家新開的早午餐店，店裡人聲鼎沸，氣氛熱絡。你點了一份酪梨吐司，朋友點了班尼迪克蛋。然而，當餐點上桌時，你發現你的酪梨吐司上的酪梨，跟網路上照片的顏色差了十倍！朋友的班尼迪克蛋，醬汁淋得亂七八糟，蛋白也散得像一團棉絮。你朋友崩潰地說：「這根本不是我期待的班尼迪克蛋啊！」這時候，你可能會想：「早午餐店的廚師是不是偷懶了？還是食材品質不好？」但其實，這跟資料一致性有很大的關聯。在資料庫的世界裡，資料一致性就像是早午餐店的廚師遵循食譜，確保每一份餐點都符合標準。如果廚師隨意更改食譜，或者使用不合格的食材，那麼餐點的品質就會參差不齊，甚至讓人大失所望。資料一致性的重要性：就像一份完美的班尼迪克蛋資料一致性，簡單來說，就是指資料在不同時間點、不同地點、不同使用者存取時，都應該保持相同的狀態。就像一份完美的班尼迪克蛋，蛋白要滑嫩、蛋黃要完整、麵包要烤得恰到好處，所有元素都必須協調一致，才能呈現出最佳的風味。如果班尼迪克蛋的蛋白是生的，蛋黃是硬的，麵包又烤焦了，那根本無法稱之為

老闆開出不可能任務？教你策略性「不」！

還記得上次跟朋友去那間新開的台菜餐廳嗎？菜色超豐盛，但其中一道菜，滷得油亮亮的豬腳，卻讓我覺得有點…不對味。朋友讚不絕口，說滷汁超入味，但我總覺得少了點什麼，像是少了點那種熟悉的、家常的味道。後來想想，這大概就是因為餐廳的廚師，為了迎合市場需求，把傳統的家常菜，做了些「改良」，結果反而失去了原本的風味。「不可能任務」背後的真實考量職場上，我們常常會遇到類似的情況。老闆或上級，為了追求更高的業績或更快的進度，會給我們設定一些看似「不可能完成」的目標。就像那道被「改良」過的豬腳，雖然看起來很誘人，但吃起來卻少了那種熟悉的美味。當時，我們可能會感到壓力山大，不知道該怎麼辦。是默默地接受，硬著頭皮去完成？還是直接表達異議，冒著得罪人的風險？「不」的藝術：策略性拒絕其實，這時候我們需要的不是一味地逞強，而是要學會「策略性拒絕」。就像一位老廚師，他不會為了迎合一時的流行，而犧牲掉一道菜原本的風味。他會仔細評估，

早午餐亂了？資料不一致的慘痛故事 & 解決方案

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，因為點餐錯誤、上菜混亂、或是帳單結算不清而變得一團糟，那可就失去原本的意義了。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。點餐系統的失靈：不同廚房的資料迷航餐廳的點餐系統，就像一個複雜的資料傳輸管道。你點了「酪梨吐司」和「冰滴咖啡」，這個資訊需要傳送到廚房，讓廚師知道該製作什麼樣的餐點。但如果點餐系統和廚房的系統沒有良好溝通，例如點餐系統顯示「酪梨吐司」，廚房卻收到的是「花生醬吐司」的訂單，那上來的餐點肯定不是你想要的。這就是資料不一致的典型例子。更糟的是，如果餐廳有分店，每個分店的點餐系統和廚房系統之間，又各自有不同的資料格式和傳輸方式，那資料不一致的情況就會更加嚴重。廚房的混亂：不同廚師的理解偏差廚房裡，每個廚師都有自己的烹飪技巧和理解方式。一位廚師可能認為「冰滴咖啡」應該是濃郁的口感，另一位廚師則可能認為應該是清爽的風味。如果沒有統一的標準和流程