宽松地解释约束：补偿性事务与无协调数据系统

执行严格的唯一性约束终究需要共识（通常靠把特定分区的事件汇聚到单个节点决策），流处理也不能例外。但许多真实应用其实可以接受远弱于此的约束语义：两人同时抢注同一用户名或预订同一座位，可以给其中一人道歉并要求换一个（补偿性事务）；客户订购的商品数超过库存，可以补货加道歉折扣（既然叉车轧坏货物这类物理事故本就要求这套道歉流程存在，那对库存数目施加线性一致约束就未必必要）；航空公司超卖机票、酒店超卖客房都是故意违反”一人一座”来对赌部分人会取消；银行允许账户超额取款、靠透支费和每日限额控制风险。道歉的成本通常远低于严格约束的协调成本（发一封更正邮件、退一笔重复扣款），这类应用真正需要的是完整性（不能弄丢预订、不能借贷不平）而非及时性（约束可以事后修正）——这与[[写冲突的检测时机与收敛策略最后写入胜利的数据丢失代价]]所属的多主复制冲突解决思路相通。由此得出一个更一般的观察：数据流系统能在不需要原子提交、线性一致性或同步跨分区协调的前提下维持衍生数据的完整性保证；同时很多应用能接受约束被临时违反、事后修复。两者叠加意味着无协调数据系统对许多应用是可行的——性能与容错能力都优于需要同步协调的系统，可以用多领导者配置跨多个数据中心异步复制运维，同步协调仍可以留给真正需要严格约束（如不可挽回操作前的强制校验）的局部场景，没必要让所有操作都承担协调的代价。