坚定目标，超越自我

选择合适的缓存策略需要根据具体的业务场景和系统需求来决定。

DTS（Data Transfer Service）是一个广泛用于数据迁移和数据同步的术语，它可以指代多种不同的技术和服务。在不同的上下文中，DTS可能有不同的含义，但通常它涉及到在不同的数据库、存储系统或应用之间迁移和同步数据。

TiDB 是一个适用于互联网和传统行业大规模数据处理需求的分布式数据库解决方案。它结合了传统 RDBMS 的易用性和 NoSQL 的可扩展性，提供了一种新的数据库技术选择。

TSO（Timestamp Oracle，时间戳预言机）是分布式系统中用于生成全局唯一且递增的时间戳的服务或组件。在分布式数据库和事务管理系统中，TSO扮演着至关重要的角色，它确保了事务的顺序性和一致性，是实现分布式事务一致性算法（如Google的Percolator、Apache HBase中的时间戳管理等）的关键。

在客户端和服务器端交互的过程中，这四个时间戳（T1, T2, T3, T4）来计算网络延迟（Delay）和时钟偏差（Offset）。在分布式架构中，由于网络延迟、不同机器的时钟偏差等因素，保持系统内各个节点之间的时钟同步是一个挑战。时钟同步对于事务处理、日志记录、数据一致性等多个方面都至关重要。

在分布式系统中，缓存策略对于提高系统性能、减少数据库压力、提升用户体验至关重要。

通过这个示例，我们可以看到Saga模式如何在分布式系统中通过一系列本地事务和补偿事务来管理长事务，确保业务流程的最终一致性。在实际应用中，Saga的实现可能需要依赖于消息队列、事件总线或专门的Saga协调器来协调各个服务间的操作。

架构意识不仅仅局限于技术层面的考虑，它还涉及到如何在团队内部和利益相关者之间进行有效沟通，以及如何在项目初期就预见并解决潜在的问题。

选择合适的异地多活部署模式需要根据业务需求、成本预算、法律法规要求以及对延迟和灾难恢复能力的具体要求来综合考虑。同城异区适合对延迟敏感的应用，跨城异地平衡了灾难恢复能力和成本，而跨国异地则为全球服务提供了最强的支持和最广的覆盖范围。优点简单易实现。性能好，不需要额外的存储或计算资源。缺点可能会丢失数据，因为较早的写入会被后来的写入覆盖。需要精确的时间同步。应用场景对数据一致性要求不高的场景，如用户个人设置。具体示例。