什么是复制 (Replication)？为什么数据库需要复制？

数据复制 (replication) 是指同一份数据不只保存一份，而是同时存放在多个节点、机器或区域中。举例来说，内容分发网络 (CDN) 会把内容复制到多个地理位置，借此提高可用性（因为一个节点发生故障时，还有其他节点可用），同时降低延迟（让数据离用户更近）。

我们可以把复制理解为共置概念的进一步延伸。共置是指通过把数据放到更接近需求的地方来降低延迟；而复制意味着不同位置都有数据副本，因此每个拥有副本的区域都能从距离较近的副本获得响应，进而加快响应速度。

从延迟的角度看常见的数据复制策略

在实务中，有三种常见的数据复制策略，分别是单主节点复制 (single-leader)、多主节点复制 (multi-leader) 和无主节点复制 (leaderless)。下面会分别讨论这些模式与延迟之间的关系。

单主节点复制是指系统中有一个特定节点（也称为领导节点，leader）负责接受客户端的写入，其他节点则从主节点接收更新，让自己的数据副本保持同步。从架构角度来看，单主节点复制相对简单，但也会带来延迟问题。

因为写入只能发送到主节点，所以假如主节点位于美国，亚洲用户写入数据时，就需要一路传输到美国；与此同时，亚洲其他节点上的数据库副本也必须等待美国返回数据才能同步。对于全球性系统来说，这种架构会因为物理距离而增加延迟。

多主节点复制是单主节点复制的延伸，系统中会有多个领导节点，每个节点都能接受写入，再彼此同步。通常在单一数据中心的场景下，由于这种架构较复杂（例如不同主节点同时收到互相冲突的写入时，需要解决冲突），而且同一数据中心内机器之间的物理距离很近，因此不太会采用这种方式。但是在多数据中心场景下，从延迟角度来看，这种做法能带来很大的改善。

以上面的例子来说，亚洲用户写入数据时，不必一路发送到美国的主节点，而是可以直接写入亚洲区的主节点；同样地，美国和欧洲的写入也都可以直接发送到当地的主节点。这种做法省去了写入时的长距离传输，从而有效降低延迟。

当然，降低延迟并非没有代价。主节点数量增加后，系统需要处理更复杂的写入冲突、跨区域延迟，以及发生故障后主节点的恢复与重新同步问题。

无主节点复制是指所有节点的地位都相同，任何节点都能接受写入。从延迟角度来看，这种方式很有吸引力，因为客户端可以写入距离最近的可用节点，不必寻找特定的主节点。不过，由于任何节点都能接受写入，为了维持节点之间的一致性，系统也会面临额外的实现复杂度。

一致性与延迟取舍

从上面的讨论来看，复制并不难理解。但在实务中，要在不同区域维护多份数据副本，就必须面对“副本如何保持同步”的难题。副本同步牵涉到一致性问题：某笔数据写入后，是否会立刻出现在不同的数据副本中？如果不会立即出现，要等多久才能看到？

从单主节点到无主节点，都是延迟与一致性之间的取舍。不同程度的一致性会对应不同的延迟。如果必须等所有副本都同步数据后，用户才能读取，延迟就会提高；但如果想降低延迟，就必须承担部分副本尚未同步所带来的不一致问题。

实务中没有标准答案，需要根据不同情境选择合适的取舍。在每种情境下，都应该思考：“是否愿意为了更快的写入与读取速度，接受读到过期数据的可能？”或者：“是否希望用户永远看到最新数据，即使这意味着读取速度可能变慢？”

前面对于一致性与延迟取舍的讨论比较概括。实际上一致性更像一条光谱，从较强的一致性延伸到相对较弱的一致性。其中，最常听到的是强一致性 (strong consistency) 与最终一致性 (eventual consistency)。

强一致性承诺，即使系统中存在很多副本，对于应用程序来说，看起来仍然只有一份数据。每次操作都像是在同一份数据上进行，用户不需要知道背后其实有多份副本，应用层也不必担心读到旧数据。虽然这听起来很理想，但代价是延迟较高，因为系统需要反复确认副本都已更新，并在出现问题时重试；这些网络往返都可能增加延迟。

最终一致性不保证所有副本在当下都保持一致，但承诺副本之间的状态最终会趋于一致。举例来说，如果网络断线，某个副本的更新可能落后，导致用户看到旧数据。最终一致性可以接受这种暂时状态，而强一致性则不允许。

从希望用户永远看到最新数据的角度来看，最终一致性相对不理想；但从降低延迟的角度来看，它反而是许多低延迟系统的选择。最主要的原因是，最终一致性省去了昂贵的跨节点协调。相比在写入时就确认多个节点，最终一致性允许先完成本地节点的写入，再稍后同步其他节点。

举例来说，如果某次写入发生在亚洲区，在最终一致性的情况下，只要更新完亚洲区的副本就可以返回成功；但在强一致性的情况下，系统必须先与其他地区的副本完成必要协调，才能返回写入成功，这会增加跨区域网络往返所需的时间。相比之下，前者带给用户的延迟会低得多。

加入 E+ 会员方案

如果你觉得这篇分享有帮助，想阅读更深入的内容，欢迎加入 E+ 会员。除了有会员专属的深度文与影片，探讨前后端开发、AI 工程、职业发展，同时有 Discord 社群一同交流与成长。

许多 E+ 会员通过所任职公司的教育训练补助 (E+ 会开立有统编的发票)，不用花自己的钱，也能每周通过深度主题文与社群交流，拓展技术视野、加速职业成长。