跨系统的数据同步通常涉及建立流程，以确保多个数据库、应用或服务之间的数据状态一致。 核心方法围绕识别源系统中的更改，将这些更改传输到目标系统，并可靠地应用它们。 常见的方法包括批处理（计划的数据传输）、事件驱动更新（由更改触发）或混合方法。 例如，零售应用程序可以通过批处理作业每晚在中央数据库和区域服务器之间同步库存数据，而实时订单更新可以使用事件驱动的消息传递来立即保持系统同步。
具体的同步技术取决于系统要求。 对于事务一致性，数据库复制或分布式事务等工具可确保跨系统的原子更新。 当最终一致性是可以接受的时候，事件溯源或基于日志的复制（例如，使用变更数据捕获）可以异步传播更改。 冲突解决策略（如后写胜出、人工干预或特定于应用程序的合并逻辑）对于处理并发更新至关重要。 一个实际的例子是使用像 Apache Kafka 这样的消息中间件来将订单状态更改从支付服务传输到运输系统，如果同一订单在两个系统中同时更新，则使用时间戳来解决冲突。
主要挑战包括处理网络故障、模式不匹配和性能优化。 实施幂等操作（以避免重复更新）和使用退避策略的重试有助于维持可靠性。 JSON Schema 或 Protobuf 等模式验证工具可以在传输过程中强制数据兼容性。 监视同步延迟和实施数据校验和有助于检测数据漂移。 例如，医疗保健应用程序可以使用数据库触发器来捕获患者记录更改，将它们序列化为 Avro 消息，根据模式注册表对其进行验证，并将它们排队以供分析系统处理，并使用死信队列来处理失败的同步尝试。