在异构系统之间同步数据需要确保使用不同数据格式、协议或存储技术的系统之间的数据一致性。核心方法通常结合了标准化通信协议、数据转换和冲突解决。例如，REST API 或消息中间件（如 Apache Kafka）可以促进系统之间的数据交换。数据转换工具（例如 Apache NiFi）或自定义脚本可以将数据格式（从 JSON 到 XML，从 SQL 到 NoSQL）转换以满足目标系统要求。冲突检测机制，如时间戳比较或版本向量，有助于解决多个系统同时发生更新时的差异。
实际实现中可以使用中间件层来处理转换和路由。假设一个零售应用需要同步传统 SQL 数据库和基于云的 NoSQL 系统之间的库存数据。中间件可以轮询 SQL 数据库以获取变更，将行转换为 JSON 文档，并通过 HTTP 将更新推送到 NoSQL 系统。对于实时同步，变更数据捕获 (CDC) 工具（如 Debezium）可以将数据库变更流式传输到 Kafka，消费者在那里处理并将变更转发到下游系统。冲突解决可能采用“最后写入者获胜”策略或根据业务规则合并变更，例如优先选择包含特定字段最准确数据的源系统。
错误处理和监控对于可靠性至关重要。例如，如果同步作业因模式不匹配而失败，系统应记录错误，采用指数退避策略重试，并提醒开发人员。Prometheus 和 Grafana 等工具可以跟踪同步延迟和成功率。为了维护数据完整性，可以定期通过校验和或审计来比较跨系统的数据子集。例如， nightly 作业可以验证 PostgreSQL 数据库中的产品总数是否与 Elasticsearch 中的计数匹配，标记差异以供人工审查。这种自动化、验证和可观察性的组合确保了尽管系统存在差异也能实现强大的同步。