什麼是複寫 (Replication)？為什麼資料庫需要複寫？

資料複寫 (replication) 是指同一份資料，不只放一份，而是同時放在多個節點、機器、區域當中。舉例來說，內容傳遞網路 (CDN) 會把內容複製到多個地理位置，藉此提高可用性 (因為一個節點故障，還有其他節點可用)，同時降低延遲 (讓資料離使用者更近)。

我們可以把複寫理解成共置的概念再往前一步，共置是指透過把資料放到更接近需求的地方，藉此降低延遲；而複寫則因為代表不同位置有資料的副本，意味著在每個有副本的區域，都能夠從較近的副本中獲得回應，藉此加快回應的速度。

從延遲的角度看常見的資料複寫策略

在實務上，有三種常見的資料複寫策略，分別是單主節點複寫 (single-leader)、多主節點複寫 (multi-leader) 以及無主節點複寫 (leaderless) 這三種策略，以下我們會分別討論這些模式跟延遲的關係。

單主節點複寫是指系統中有個特定節點 (又稱為領導節點 leader)，會負責接受客戶端的寫入，其他節點則會從主節點接收更新，讓自己的資料副本能跟上。從架構的角度來看，單主節點複寫相對簡單，但也會有延遲上的問題。

因為寫入只能送到主節點，所以假如今天主節點在美國，亞洲的使用者要寫入資料，就需要一路傳輸到美國；與此同時，在亞洲其他節點的副本資料庫，需要等美國回傳資料才能同步。如果是全球的系統，在這種情況下，會因為物理距離關係導致延遲變高。

多主節點複寫是單主節點複寫的延伸，會有多個領導節點，每個都能接受寫入，然後再彼此同步。通常在單一資料中心的場景下，因為這種架構比較複雜 (例如不同主節點同時收到相衝突的寫入，要如何解衝突)，且單一資料中心內的機器物理距離都很近，所以不太會用。但是在多資料中心的場景下，從延遲的角度看，這種做法能帶來很大的改善。

以上面的例子來說，亞洲區的使用者要寫入資料，不用一路送到在美國的主節點，而是可以直接寫入在亞洲區的主節點；同樣地，在美國、歐洲區的寫入，也都可以直接寫到當地的主節點。這種做法能夠免去寫入時的長距離傳輸，進而有效降低延遲。

當然，降低延遲背後不是沒有代價，因為主節點數量變多，就需要處理更複雜的寫入衝突、跨區延遲，以及假如有任何故障後主節點要重新恢復與同步的問題。

無主節點複寫是指所有的節點地位都相同，任何節點都能接受寫入。從延遲的角度來看，這很有吸引力，因為客戶端可以寫到最近可用的節點，不用找特定的主節點。只是因為任何節點都能接受寫入，要維持節點間的一致性，所以也會有額外的實作複雜度。

一致性與延遲取捨

從上面的討論來看，複寫並不難理解。但實務上要做到在不同區域維護多份資料副本，就必須面對「副本如何保持同步」的難題。副本的同步牽涉到一致性問題，也就是如果某筆資料寫入後，會立刻在不同的資料副本中看到嗎? 如果不會馬上看到，那要等多久才看到?

從單主節點到無主節點，都是延遲與一致性之間的取捨。不同程度的一致性會對應到不同的延遲，如果要確保所有副本都同步資料後，才能讓使用者讀取，這樣延遲會提高；但如果想要降低延遲，就必須承擔有些副本還沒被同步到的不一致問題。

在實務上沒有標準答案，需要根據不同的情境，選擇合適的取捨。在不同的情境下，都需要問「是否願意為了更快的寫入與讀取速度，接受讀到過期資料的可能」，或是「是否希望使用者永遠看到最新的資料，即使這意味著讀取資料的速度可能會變慢」。

在上面我們談一致性與延遲的取捨，是用一個很概略的方式討論。在實務上，則更像光譜一樣，從比較強的一致性到相對弱的。其中，最常會聽到的一致性是強一致性 (strong consistency) 與最終一致性 (eventual consistency)。

強一致性承諾即使有很多副本，但對於應用程式來說，只會看起來像有一份資料。每次的操作後，都像是在操作同一份資料，使用者不用知道背後其實有多份資料，應用層也不用擔心是否讀到舊資料。雖然這聽起來很不錯，但代價是延遲會比較高，因為系統需要來回確認副本都更新到了，如果有出問題則要重試，這些往返都可能增加延遲。

最終一致性則不保證在當下所有副本資料都一致，但是承諾最終副本之間的狀態會一致。舉例來說，假如遇到網路斷線，可能會讓某一個副本的更新落後，讓使用者可能看到舊的資料；在最終一致性的狀況下，會接受這種狀態，但是強一致性則不會。

雖然從希望使用者永遠看到最新資料的角度，最終一致性相對不理想；但是從降低延遲的角度來看，最終一致性反而是許多低延遲系統的選擇。最主要的原因，是最終一致性省去昂貴的跨節點協調。比起在寫入時就對多節點做確認，最終一致性可以接受先完成本地節點的寫入，其他節點的同步稍後再說。

舉例來說，如果某個寫入在亞洲區發生，在最終一致性的狀況下，更新完亞洲區的副本就可以回傳成功；但強一致性的狀況下，系統在回傳寫入成功前，必須與其他地區的副本完成必要的協調，會增加跨區網路往返所需的時間。相比之下，對使用者來說，前者的延遲就會低許多。

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