数据冲突类型分析
在单空间多数据库架构中，主要存在四类数据冲突：更新冲突（多个实例同时修改同一数据）、读取冲突（事务隔离级别导致的数据不一致）、插入冲突（重复主键记录生成）以及删除冲突（级联操作导致数据丢失）。这些冲突会破坏ACID特性中的隔离性和一致性。
统一元数据管理
通过建立全局数据字典实现跨库协调，包含以下核心组件：
- 元数据版本控制器（记录各数据库实例的schema版本）
- 数据血缘追踪系统（标记数据来源和修改路径）
- 全局唯一ID生成器（避免主键冲突）
分布式锁机制
基于Redis或Zookeeper实现多级锁管理策略：
- 行级锁：控制单条记录修改权限
- 表级锁：维护结构变更时的排他操作
- 全局事务锁：协调跨库事务的提交顺序
版本控制与冲突合并
采用Git-like的版本管理机制，通过时间戳向量实现：
- 每个修改操作生成commit hash值
- 使用CRDT（无冲突复制数据类型）自动合并差异
- 保留版本树实现数据回滚能力
自动化同步策略
基于CDC（变更数据捕获）技术构建同步管道，包含三种模式：
- 实时同步（延迟<100ms）
- 定时快照（周期性全量比对）
- 混合模式（重要数据实时+非关键数据批量）
通过整合全局锁、版本控制、自动化同步三大技术体系，结合元数据中央仓库的协调作用，可有效解决单空间多数据库架构下的数据冲突问题。实际部署时需根据业务场景选择合适的事务隔离级别，并建立数据校验机制保障最终一致性。
