随着业务的增长和技术的演进，在应用架构上，我们经历了单一用用架构->垂直应用架构->分布式应用架构的发展。对应的，后台数据库也出现了分布式的解决方案。读写分离，负载均衡读写以及两点双写集群甚至于多点多写集群这些，都离不开数据库的同步。一般的，这些同步都是在同一机房内的。
渐渐的，我们的业务扩展到了全国各地甚至与全世界各地。我们不能也不再满足于将应用和数据库部署在一个机房之中。在多个机房中，我们部署相同的服务。那么一个比较严峻的问题就是数据库跨机房的镜像如何做，也就是我们如何保证不同机房间的数据一致性？
举个例子，假设我们在北京和深圳各部署了一个机房。快递员和客户都按照所在位置来接入离自己最近的机房。假设我从北京发了一票快递到深圳，那我快递员在收件时，我的这票快递的数据在北京的机房。经过收件入仓，中转到深圳时，在深圳的机房必须有这条快递的记录，这样快递员才会被分配这个运单并更新这个运单的状态。同时，对这个运单的更新在深圳机房完成，我访问的北京机房也必须同步到这个运单的最新状态。
CAP理论在这里，P已经是背景条件，我们肯定要做。接下来就是在C和A中取得平衡。
可能有人会想到通过应用去访问这两个机房，去双写，这个是一个明显的重C轻A的方案。或者通过微服务去实现双写。但是对于未来多个机房，一个运单可能跨越多个机房，应用双写很难做，并且建立一个新机房，我们就要修改应用，这不是一个
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