现有系统复杂的困境
如今，优惠计算系统面临两大难题。一方面，系统在优惠计算时需解析【优惠对象】符号背后的业务语义，然后判断买家是否符合条件。随着业务规则不断升级，系统变得极其复杂，可扩展性差。比如某电商平台，促销活动规则频繁变动，系统因承载过多判断逻辑，维护难度直线上升。
每次优惠查询都要访问用户的关注、购买等关系，查询过程漫长，系统性能低下。在大流量购物节时，如双十一，系统甚至会陷入瘫痪，严重影响用户体验。原来的系统已难以满足业务发展需求，变革迫在眉睫。
创新解决思路探索
为摆脱当前困境，我们有了新想法。想让优惠计算不再理解【优惠对象】的语义，判定过程也不再查询各业务系统。经过分析，发现优惠对象判定都是在回答“用户是否属于某个群体”，于是可以把这种关系抽象出来，提前制备并存储。虽然这只是简易实现，但为解决问题指明了方向。
中台架构的实际状况
实际上，基于中台的解决方案一开始就是类似架构，不过实际中台架构更复杂。以大型企业的中台建设为例，涉及多个部门和多种业务，数据交互频繁。在这个过程中，核心问题是将业务系统里的关注和购买关系同步到人群中，还要保证数据一致。这就像搭建一座数据桥梁，连接不同系统，让数据顺畅流通。
数据同步的具体方式
数据同步有两种方式。一是离线同步，把离线业务数据通过T+1的方式同步到人群服务中。比如每天晚上服务器空闲时，将前一天的业务数据进行整理和同步，确保数据全面更新。二是实时同步，把当天实时产生的关注、取消关注等行为变动，及时同步更新到人群服务中，保证数据时效性。
数据冲突现象及处理
两种同步方式在实施中会出现数据冲突。例如用户A原本关注用户B，某天较早时取消关注，若离线数据还没同步完，全量同步会再次写入关注关系，造成数据与实际不一致。不过离线T+1的全量同步能及时纠正实时同步产生的不一致，保障数据最终一致。通过全量和实时同步相互配合，不断调整和修正，让数据逐渐趋于准确和统一。
不同场景的数据保障
对于搜索、推荐等大流量导购场景，现有同步方案提供了充分数据一致性保障。绝大多数情况下，数据能实时一致，小概率的实时同步不一致也可通过全量同步解决，满足导购场景需求。而针对交易这种强一致性、访问规模小的场景，我们在下单前对人群同步的数据进行核对，保障数据实时完全一致。像在购买高价值商品时，数据一致能确保交易顺利，避免纠纷。架构选型也不是一刀切，若在小范围快速验证优惠能力，最初架构也许更合适，一切要结合实际情况。
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