Eventual consistency thường giúp ứng dụng nhanh hơn và khả dụng hơn. Tìm hiểu khi nào chấp nhận được, cách thiết kế xung quanh nó, và khi nào bạn cần đảm bảo mạnh hơn.
“Nhất quán” là một câu hỏi đơn giản: nếu hai người nhìn cùng một mẩu dữ liệu, họ có thấy cùng một thứ vào cùng một thời điểm không? Ví dụ, nếu bạn thay đổi địa chỉ giao hàng, trang hồ sơ, trang thanh toán và màn hình hỗ trợ khách hàng có hiển thị địa chỉ mới ngay lập tức không?
Với eventual consistency, câu trả lời là: không phải luôn ngay lập tức—nhưng sẽ hội tụ. Hệ thống được thiết kế sao cho, sau một khoảng chờ ngắn, mọi bản sao đều ổn định về cùng giá trị mới nhất.
Khi bạn lưu một thay đổi, cập nhật đó cần di chuyển. Trong các ứng dụng lớn, dữ liệu không chỉ lưu ở một chỗ. Nó được nhân bản—giữ nhiều bản sao (gọi là replica) trên các server hoặc vùng khác nhau.
Tại sao phải giữ nhiều bản sao?
Những bản sao đó không cập nhật hoàn toàn đồng thời. Nếu bạn thay đổi tên người dùng, một bản sao có thể áp dụng thay đổi ngay lập tức trong khi bản sao khác áp dụng chậm hơn một chút. Trong khoảng cửa sổ đó, một số người dùng (hoặc chính bạn trên màn hình khác) có thể tạm thời thấy giá trị cũ.
Eventual consistency có thể khiến người ta nghi ngờ vì chúng ta quen nghĩ máy tính phải chính xác. Nhưng hệ thống không mất đi cập nhật của bạn—nó ưu tiên khả dụng và tốc độ, rồi để các bản sao còn lại bắt kịp.
Một khung nhìn hữu ích là:
“Sớm” có thể là mili-giây, giây, hoặc thỉnh thoảng lâu hơn khi có sự cố hoặc tải cao. Thiết kế sản phẩm tốt khiến độ trễ này dễ hiểu và hiếm khi đáng chú ý.
Đồng thuận ngay lập tức nghe lý tưởng: mọi server, ở mọi vùng, luôn hiển thị cùng dữ liệu cùng lúc. Với ứng dụng nhỏ, một cơ sở dữ liệu đơn lẻ có thể đạt được điều đó. Nhưng khi sản phẩm lớn lên—nhiều người dùng hơn, nhiều server hơn, nhiều vùng hơn—“đồng bộ hoàn hảo mọi nơi” trở nên tốn kém và đôi khi không thực tế.
Khi app chạy trên nhiều server hoặc vùng, dữ liệu phải di chuyển qua mạng có độ trễ và đôi khi thất bại. Dù hầu hết yêu cầu nhanh, các liên kết chậm nhất (hoặc một vùng tạm thời mất kết nối) quyết định mất bao lâu để xác nhận rằng mọi nơi đã có cập nhật mới nhất.
Nếu hệ thống cố yêu cầu đồng thuận ngay, nó có thể phải:
Điều đó có thể biến một vấn đề mạng nhỏ thành trải nghiệm người dùng tồi tệ.
Để đảm bảo độ nhất quán ngay lập tức, nhiều thiết kế yêu cầu phối hợp—về cơ bản là quyết định theo nhóm—trước khi dữ liệu được coi là đã cam kết. Phối hợp mạnh mẽ nhưng làm tăng số vòng đi lại và khiến hiệu năng ít dự đoán hơn. Nếu một bản sao quan trọng chậm, toàn bộ thao tác có thể bị kéo chậm theo.
Đây là đánh đổi thường được tóm tắt bởi định lý CAP: khi có phân vùng mạng, hệ thống phải chọn giữa khả dụng (phục vụ yêu cầu) và nhất quán nghiêm ngặt (không bao giờ hiển thị mâu thuẫn). Nhiều ứng dụng thực tế ưu tiên giữ phản hồi.
Nhân bản không chỉ để xử lý nhiều lưu lượng. Nó còn là bảo hiểm khi có lỗi: server sập, vùng suy giảm, triển khai sai. Với các bản sao, app vẫn có thể chấp nhận đơn hàng, tin nhắn và upload ngay cả khi một phần hệ thống không khỏe.
Chọn eventual consistency thường là quyết định cân bằng giữa:
Nhiều đội chấp nhận khác biệt ngắn vì lựa chọn thay thế là trải nghiệm chậm hơn hoặc ngưng trệ vào thời điểm tệ nhất—như cao điểm, khuyến mãi hay sự cố.
Eventual consistency dễ nhận thấy nhất khi bạn dùng cùng một app từ nhiều nơi.
Bạn “like” một bài trên điện thoại. Biểu tượng trái tim đổi ngay và số like có thể tăng từ 10 lên 11.
Một phút sau, bạn mở cùng bài trên laptop và… nó vẫn hiển thị 10 like. Hoặc trái tim chưa được tô. Không có gì “hỏng” về lâu dài—chỉ là cập nhật chưa tới mọi bản sao.
Hầu hết thời gian độ trễ rất ngắn (thường là phần nhỏ của giây). Nhưng nó có thể tăng khi mạng chậm, khi một trung tâm dữ liệu tạm thời không truy cập được, hoặc khi dịch vụ chịu tải rất cao. Trong những lúc đó, các phần khác nhau của hệ thống có thể tạm thời mâu thuẫn.
Từ góc nhìn người dùng, eventual consistency thường biểu hiện dưới một vài dạng:
Những hiệu ứng này rõ nhất ở những mục như bộ đếm (like, view), feed hoạt động, thông báo và kết quả tìm kiếm—những nơi dữ liệu được nhân rộng rộng rãi để tăng tốc.
Eventual consistency không phải là “bất cứ thứ gì cũng được”. Nó có nghĩa là hệ thống được thiết kế để hội tụ: khi gián đoạn tạm thời qua đi và cập nhật có thời gian lan truyền, mọi bản sao sẽ ổn định về cùng trạng thái cuối.
Trong ví dụ like, cả hai thiết bị cuối cùng sẽ đồng ý rằng bạn đã like bài và số là 11. Thời điểm có thể khác nhau, nhưng đích đến là cùng.
Khi các app xử lý các bất đồng ngắn này một cách chu đáo—feedback UI rõ ràng, hành vi refresh hợp lý, tránh thông báo lỗi đáng sợ—hầu hết người dùng gần như không nhận ra điều đang diễn ra phía sau.
Eventual consistency là một đánh đổi: hệ thống có thể hiển thị dữ liệu khác nhau ở những nơi khác nhau trong thời gian ngắn, nhưng đổi lại bạn có các lợi ích rất thực tế. Với nhiều sản phẩm, lợi ích này quan trọng hơn việc đồng thuận tức thì—đặc biệt khi có người dùng phân tán qua các vùng và nhiều bản sao.
Với nhân bản, dữ liệu tồn tại ở nhiều nơi. Nếu một node hoặc toàn bộ vùng gặp vấn đề, các bản sao khác vẫn có thể phục vụ đọc và chấp nhận ghi. Điều đó nghĩa là ít sự cố “rớt hoàn toàn” và ít tính năng bị vỡ hoàn toàn khi có sự cố cục bộ.
Thay vì chặn tất cả cho tới khi mọi bản sao đồng ý, app vẫn hoạt động và hội tụ sau đó.
Phối hợp mọi ghi qua các server xa làm tăng độ trễ. Eventual consistency giảm bớt yêu cầu phối hợp, nên hệ thống có thể:
Kết quả là cảm giác nhanh hơn—tải trang, làm mới timeline, số like, tra cứu tồn kho đều có độ trễ thấp hơn. Có thể xảy ra đọc lỗi thời, nhưng các mẫu UX xung quanh điều này thường dễ quản lý hơn là yêu cầu chặn chậm.
Khi lưu lượng tăng, đồng thuận toàn cầu có thể biến coordination thành nút cổ chai. Với eventual consistency, các bản sao chia sẻ tải: lưu lượng đọc phân tán, thông lượng ghi cải thiện vì node không luôn chờ xác nhận chéo vùng.
Ở quy mô lớn, đây là khác biệt giữa “thêm server thì nhanh hơn” và “thêm server làm coordination khó hơn”.
Phối hợp toàn cầu liên tục có thể đòi hỏi hạ tầng đắt tiền và tuning cẩn thận (khóa toàn cục, nhân bản đồng bộ). Eventual consistency có thể giảm chi phí bằng cách cho phép dùng chiến lược nhân bản tiêu chuẩn hơn và ít cơ chế “mọi người phải đồng ý ngay” hơn.
Ít yêu cầu phối hợp cũng có nghĩa ít chế độ lỗi phải debug—giúp giữ hiệu năng dễ dự đoán hơn khi bạn mở rộng.
Eventual consistency phù hợp nhất khi người dùng có thể chịu đựng một khoảng nhỏ giữa “tôi đã làm” và “mọi người khác nhìn thấy”, đặc biệt khi dữ liệu có khối lượng lớn và không mang tính an toàn.
Like, view, follower count và impression là ví dụ điển hình. Nếu bạn bấm “Like” và số cập nhật ngay cho bạn, thường thì người khác thấy số cũ trong vài giây (hoặc vài phút khi tải cao) không gây hại.
Những bộ đếm này thường được cập nhật theo lô hoặc qua xử lý không đồng bộ để giữ ứng dụng nhanh. Điều quan trọng là lệch vài phần nhỏ hiếm khi thay đổi quyết định của người dùng một cách đáng kể.
Hệ thống nhắn tin thường tách biên nhận giao hàng (“đã gửi”, “đã nhận”, “đã xem”) khỏi thời điểm mạng thực tế chuyển tin. Tin nhắn có thể hiện “đã gửi” ngay trên điện thoại bạn, trong khi thiết bị người nhận nhận sau đó vì kết nối, hạn chế nền hoặc tuyến đường.
Tương tự, push notification có thể đến trễ hoặc lệch thứ tự, ngay cả khi nội dung đã có trong app. Người dùng thường chấp nhận điều này miễn là app hội tụ và tránh trùng lặp hay mất tin nhắn.
Kết quả tìm kiếm và carousel đề xuất thường phụ thuộc vào chỉ mục được làm mới sau khi ghi. Bạn có thể đăng sản phẩm, cập nhật hồ sơ hoặc chỉnh sửa bài viết mà không thấy ngay trong tìm kiếm.
Độ trễ này thường chấp nhận được vì người dùng hiểu tìm kiếm là “cập nhật sớm” chứ không phải “hoàn hảo ngay lập tức”. Hệ thống đổi một chút độ mới mẻ lấy khả năng ghi nhanh và tìm kiếm có thể mở rộng.
Phân tích thường xử lý theo lô: mỗi phút, giờ hoặc ngày. Dashboard có thể hiện “cập nhật lúc …” vì số liệu thời gian thực chính xác tốn kém và thường không cần thiết.
Đa số nhóm chấp nhận biểu đồ trễ so với thực tế miễn là có thông báo rõ ràng và đủ tin cậy để nhìn xu hướng và đưa ra quyết định.
Eventual consistency là đánh đổi hợp lý khi “chậm một chút” không làm thay đổi kết quả. Nhưng một số tính năng có yêu cầu an toàn cao: hệ thống phải đồng ý ngay, không phải sau.
Thanh toán, chuyển tiền và số dư không thể dựa vào “sẽ ổn định sau”. Nếu hai bản sao tạm thời mâu thuẫn, bạn có rủi ro chi tiêu đôi (double-spend) hoặc trừ vượt số dư. Người dùng có thể thấy số dư cho phép giao dịch dù tiền đã được cam kết ở nơi khác.
Với mọi thứ liên quan tiền, đội thường dùng độ nhất quán mạnh, giao dịch serializable hoặc một dịch vụ sổ cái có quyền hạn duy nhất với thứ tự nghiêm ngặt.
Duyệt catalog có thể chịu được số lượng tồn kho hơi cũ. Checkout thì không. Nếu hệ thống hiện “còn hàng” dựa trên bản sao lỗi thời, bạn có thể bán quá số lượng, rồi xoay xở hủy đơn, hoàn tiền và xử lý hỗ trợ.
Một quy tắc phổ biến: eventual consistency cho trang sản phẩm, nhưng phải có đặt chỗ được xác nhận (hoặc decrement nguyên tử) ở bước checkout.
Quyền truy cập có khoảng chấp nhận rất nhỏ—gần như là zero. Nếu quyền của người dùng bị thu hồi, việc thu hồi đó phải có hiệu lực ngay. Nếu không, sẽ có cửa sổ để người đó vẫn tải xuống dữ liệu, chỉnh sửa hoặc thực hiện hành động admin.
Bao gồm reset mật khẩu, thu hồi token, thay đổi vai trò và khóa tài khoản.
Nhật ký kiểm toán và hồ sơ tuân thủ thường cần thứ tự nghiêm ngặt và tính bất biến. Một log “eventually” phản ánh hành động hoặc sắp xếp lại sự kiện giữa các vùng có thể làm hỏng điều tra và yêu cầu pháp lý.
Trong các trường hợp này, đội ưu tiên lưu theo dạng append-only, log có thể kiểm chứng và timestamp/sequence số ổn định.
Nếu một mâu thuẫn tạm thời có thể gây hậu quả không thể đảo ngược (tiền chuyển, hàng đã giao, quyền được cấp, hồ sơ pháp lý thay đổi), đừng chấp nhận eventual consistency cho nguồn sự thật. Dùng nó cho các view dẫn xuất—như dashboard, đề xuất, hoặc chỉ mục tìm kiếm—nơi trễ một chút được chấp nhận.
Eventual consistency không nhất thiết phải khiến người dùng cảm thấy “ngẫu nhiên”. Bí quyết là thiết kế sản phẩm và API để bất đồng tạm thời là điều mong đợi, thấy được và có thể khôi phục. Khi người dùng hiểu chuyện gì đang xảy ra—và hệ thống có thể thử lại an toàn—mức độ tin cậy tăng lên dù dữ liệu đang bắt kịp phía sau.
Một chút chữ nhỏ có thể tránh nhiều ticket hỗ trợ. Dùng các tín hiệu trạng thái thân thiện như “Đang lưu…”, “Vừa cập nhật”, hoặc “Có thể mất một lúc để đồng bộ.”
Việc này hiệu quả nhất khi UI phân biệt được:
Ví dụ, sau khi thay đổi địa chỉ, bạn có thể hiển thị “Đã lưu—đang đồng bộ tới các thiết bị” thay vì giả vờ rằng cập nhật đã có ở mọi nơi ngay lập tức.
Optimistic UI nghĩa là bạn hiển thị kết quả mong đợi ngay—vì đa số trường hợp nó sẽ thành sự thật. Nó làm cho ứng dụng có cảm giác nhanh ngay cả khi việc nhân bản mất vài giây.
Để giữ cho nó tin cậy:
Điểm mấu chốt không phải là lạc quan, mà là có “biên nhận” hiển thị sớm.
Với eventual consistency, timeouts và retry là bình thường. Nếu người dùng bấm “Thanh toán” hai lần hoặc app mobile retry sau mất tín hiệu, bạn không muốn bị charge hoặc đặt hàng đôi.
Hành động idempotent giải quyết vấn đề này bằng cách khiến “lặp lại cùng một yêu cầu” ra kết quả giống nhau. Cách phổ biến:
Điều này cho phép retry an toàn mà người dùng không sợ “thử lại” sẽ gây hậu quả.
Xung đột xảy ra khi hai thay đổi xảy ra trước khi hệ thống đồng ý—ví dụ hai người cùng sửa một trường profile cùng lúc.
Bạn thường có ba lựa chọn:
Dù chọn gì, hãy làm cho hành vi đó có thể dự đoán được. Người dùng chịu được độ trễ; họ khó chịu với sự bất ngờ.
Eventual consistency thường được chấp nhận—nhưng chỉ khi người dùng không cảm thấy app “quên” hành động họ vừa làm. Mục tiêu ở đây đơn giản: làm cho những gì người dùng mong đợi phù hợp với những gì hệ thống có thể đảm bảo an toàn.
Nếu người dùng sửa hồ sơ, đăng bình luận hoặc cập nhật địa chỉ, màn hình sau đó của họ nên phản ánh thay đổi đó. Đây là ý tưởng read-your-writes: sau khi ghi, bạn nên đọc được chính ghi đó.
Các đội thường hiện thực bằng cách đọc từ cùng nơi đã chấp nhận ghi (hoặc tạm thời phục vụ giá trị cập nhật từ cache gắn với người dùng) cho tới khi nhân bản bắt kịp.
Dù hệ thống không thể khiến mọi người đều thấy cập nhật ngay, nó có thể làm cho cùng một người thấy câu chuyện nhất quán trong suốt phiên.
Ví dụ, khi bạn “liked” một bài, phiên của bạn không nên nhảy qua lại giữa liked/unliked chỉ vì các bản sao hơi lệch nhau.
Khi có thể, định tuyến yêu cầu của người dùng tới một bản sao “đã biết”—thường là bản sao đã xử lý ghi gần đây của họ. Đôi khi gọi là sticky sessions.
Nó không làm cho database nhất quán ngay lập tức, nhưng giảm các lần chuyển giữa các bản sao có thể mâu thuẫn.
Các thủ thuật này cải thiện cảm nhận và giảm nhầm lẫn, nhưng không giải quyết mọi trường hợp. Nếu người dùng đăng nhập trên thiết bị khác, chia sẻ liên kết với người khác hoặc làm mới sau failover, họ vẫn có thể thấy dữ liệu cũ trong thời gian ngắn.
Một chút thiết kế sản phẩm giúp: hiển thị “Đã lưu” rõ ràng, dùng optimistic UI có kiểm soát và tránh nói như “Mọi người sẽ thấy ngay” khi điều đó không chính xác.
Eventual consistency không phải là “bật rồi quên”. Các đội tin vào nó coi độ nhất quán như một thuộc tính độ tin cậy có thể đo lường: họ định nghĩa “đủ mới” nghĩa là gì, theo dõi khi thực tế lệch khỏi mục tiêu đó, và có phương án khi hệ thống không theo kịp.
Bắt đầu thực tế bằng một SLO cho độ trễ lan truyền—mất bao lâu để một ghi ở nơi này xuất hiện ở mọi nơi khác. Các đội thường định nghĩa mục tiêu theo phần trăm (p50/p95/p99) thay vì trung bình, vì phần đuôi dài là thứ người dùng nhận thấy.
Ví dụ: “95% cập nhật hiển thị giữa các vùng trong 2 giây, 99% trong 10 giây.” Những con số đó rồi hướng dẫn quyết định kỹ thuật (batching, retry policy, kích thước hàng đợi) và quyết định sản phẩm (có hiện chỉ báo “đang đồng bộ” hay không).
Để giữ hệ thống minh bạch, đội liên tục log và đo:
Các metric này giúp phân biệt độ trễ bình thường với vấn đề sâu hơn như consumer bị kẹt, queue quá tải hoặc liên kết mạng thất bại.
Cảnh báo tốt tập trung vào các mẫu dự đoán ảnh hưởng người dùng:
Mục tiêu là phát hiện “chúng ta đang tụt lại” trước khi thành “người dùng thấy trạng thái mâu thuẫn”.
Các đội cũng lên kế hoạch cách degrade an toàn trong phân vùng: tạm thời định tuyến đọc tới bản sao “có khả năng tươi nhất”, tắt các luồng nhiều bước rủi ro, hoặc hiển thị trạng thái rõ ràng như “Thay đổi có thể mất một lúc để xuất hiện.” Playbook giúp các quyết định lặp lại được dưới áp lực thay vì ứng biến giữa sự cố.
Eventual consistency không phải là lựa chọn toàn bộ hay không cho cả sản phẩm. Những app thành công thường trộn nhiều mô hình: vài thao tác cần đồng thuận ngay, số khác có thể ổn định sau vài giây.
Cách thực tế để quyết định là hỏi: hậu quả khi sai trong chốc lát là gì?
Nếu người dùng thấy số like hơi cũ, hậu quả nhẹ. Nếu họ thấy số dư tài khoản sai, hậu quả có thể gây hoảng loạn, ticket hỗ trợ hoặc tệ hơn—mất tiền.
Khi đánh giá một tính năng, trả lời bốn câu hỏi:
Nếu trả lời “có” cho an toàn/tiền/niềm tin, nghiêng về độ nhất quán mạnh cho thao tác đó (hoặc ít nhất bước “commit”). Nếu khả năng đảo ngược cao và tác động thấp, eventual consistency thường là lựa chọn tốt.
Mẫu phổ biến là giữ giao dịch lõi nhất quán mạnh, trong khi để các tính năng xung quanh theo kiểu eventual:
Khi đã chọn, viết rõ bằng ngôn ngữ đơn giản: cái gì có thể lỗi thời, trong bao lâu, và người dùng nên mong đợi gì. Điều này giúp product, support và QA phản hồi đồng nhất (và tránh tình trạng “đây là bug” hay “nó sẽ bắt kịp” trở thành mê cung).
Nếu bạn chạy nhanh, chuẩn hoá quyết định sớm có lợi. Ví dụ, các đội dùng Koder.ai để tạo dịch vụ thường bắt đầu bằng mô tả (trong giai đoạn lập kế hoạch) endpoint nào phải nhất quán mạnh (thanh toán, quyền) và endpoint nào có thể eventual (feed, analytics). Có hợp đồng được viết sẵn giúp tạo ra các pattern đúng—như idempotency key, handler an toàn retry và trạng thái UI “đang đồng bộ”—trước khi hệ thống tăng quy mô.
Eventual consistency không phải là “độ nhất quán tồi hơn”—mà là một đánh đổi có chủ đích. Với nhiều tính năng, nó có thể cải thiện trải nghiệm người dùng thực tế: trang tải nhanh, thao tác hiếm khi fail và app vẫn hoạt động ngay cả khi một phần hệ thống căng thẳng. Người dùng thường đánh giá “hoạt động và nhanh” hơn là “mọi màn hình cập nhật đồng thời ngay lập tức”, miễn là sản phẩm cư xử nhất quán.
Một số loại dữ liệu cần quy tắc chặt vì chi phí sai là cao. Dùng độ nhất quán mạnh (hoặc giao dịch kiểm soát) cho:
Còn lại—feed, số lượt xem, kết quả tìm kiếm, phân tích, đề xuất—eventual consistency thường là mặc định hợp lý.
Sai lầm lớn nhất là đội giả định hành vi nhất quán mà không định nghĩa nó. Hãy rõ ràng về “đúng” cho mỗi tính năng: độ trễ chấp nhận được, người dùng nên thấy gì trong khoảng chờ, và chuyện gì xảy ra nếu cập nhật đến trễ hoặc lệch thứ tự.
Rồi đo. Theo dõi độ trễ nhân bản thực tế, đọc lỗi thời, tỷ lệ xung đột và mâu thuẫn thấy được bởi người dùng. Giám sát biến “có thể chấp nhận” thành quyết định có thể kiểm tra.
Để thực tế hoá, lập ma trận nhu cầu nhất quán theo tính năng, ghi lại lựa chọn, và thêm các rào chắn:
Nhất quán không phải là một lựa chọn một cỡ cho tất cả. Mục tiêu là một hệ thống đáng tin cậy với người dùng—nhanh ở nơi có thể, nghiêm ngặt ở nơi cần.
Eventual consistency nghĩa là các bản sao khác nhau của cùng một dữ liệu có thể hiển thị giá trị khác nhau trong thời gian ngắn sau khi có cập nhật, nhưng chúng được thiết kế để hội tụ về cùng một trạng thái mới nhất sau khi cập nhật lan truyền xong.
Trong thực tế: bạn có thể lưu một thay đổi trên màn hình này và thấy giá trị cũ trên màn hình khác trong một khoảng nhỏ, rồi nó sẽ cập nhật sau đó.
Dữ liệu thường được nhân bản qua nhiều server/vùng để đảm bảo khả dụng và tốc độ. Cập nhật phải di chuyển qua mạng và được áp dụng trên nhiều bản sao.
Vì các bản sao không cập nhật đồng thời hoàn hảo, sẽ có một khoảng thời gian mà một bản sao đã có giá trị mới trong khi bản sao khác vẫn giữ giá cũ.
“Eventual” không phải là một con số cố định. Nó phụ thuộc vào độ trễ nhân bản, độ trễ mạng, tải, cơ chế retry và sự cố.
Một cách thực tế là định nghĩa mục tiêu như:
…và thiết kế giao diện cùng hệ thống giám sát dựa trên mục tiêu đó.
Strong consistency hướng tới “mọi người đồng ý ngay bây giờ”, thường cần phối hợp giữa các vùng trước khi xác nhận ghi.
Sự phối hợp đó có thể:
Nhiều hệ thống chấp nhận mâu thuẫn ngắn để giữ cho trải nghiệm nhanh và phản hồi tốt.
Triệu chứng người dùng thường thấy nhất là:
UX tốt sẽ khiến những điều này có cảm giác bình thường hơn là bị hỏng.
Read-your-writes nghĩa là sau khi bạn thay đổi thứ gì đó, màn hình tiếp theo bạn nhìn thấy nên phản ánh chính thay đổi của bạn, ngay cả khi phần còn lại của hệ thống đang bắt kịp.
Nhóm kỹ sư thường hiện thực bằng cách:
Thường phù hợp với các trải nghiệm khối lượng lớn, ít hệ quả nếu lệch một chút, ví dụ:
Điều then chốt là sai lệch ngắn không làm thay đổi quyết định không thể hồi phục của người dùng.
Tránh dùng eventual consistency cho nguồn dữ liệu cần tính chính xác ngay lập tức khi sai lệch tạm thời có thể gây hậu quả không thể đảo ngược, ví dụ:
Bạn vẫn có thể dùng eventual consistency cho các view dẫn xuất (ví dụ dashboard) lấy dữ liệu từ lõi nhất quán mạnh.
Xảy ra khi hai cập nhật diễn ra trước khi các bản sao đồng ý (ví dụ hai người cùng sửa một trường). Các chiến lược phổ biến:
Dù chọn gì, hãy làm cho hành vi đó dễ dự đoán và hiển thị rõ khi nó ảnh hưởng đến người dùng.
Retry xảy ra bình thường (timeout, mất kết nối), nên hành động phải an toàn khi lặp lại.
Các cách làm thường thấy:
Cách này biến “thử lại” từ hành động rủi ro thành thao tác bình thường.
