企业级Django数据同步策略踩坑记录

在企业级Django应用开发中，数据同步是一个常见但容易出错的环节。最近项目中遇到了一个典型的同步问题：多个微服务同时操作同一张表导致的数据不一致。

问题场景

我们使用Django + PostgreSQL架构，有三个服务需要同步用户数据。最初采用简单轮询方式，代码如下：

from django.db import transaction

def sync_users():
    users = User.objects.filter(last_synced__lt=timezone.now() - timedelta(hours=1))
    for user in users:
        # 同步逻辑
        user.sync_status = 'completed'
        user.save()

踩坑过程

1. 并发冲突：多进程同时执行导致数据竞争
2. 事务问题：未使用事务导致部分更新丢失
3. 性能瓶颈：全表扫描效率低下

解决方案

from django.db import transaction, models

class User(models.Model):
    # 添加乐观锁字段
    version = models.IntegerField(default=0)
    
@transaction.atomic
def safe_sync_user(user_id):
    user = User.objects.select_for_update().get(id=user_id)
    # 执行同步逻辑
    user.version += 1
    user.save(update_fields=['version'])

最佳实践

1. 使用select_for_update()避免并发冲突
2. 添加版本控制字段
3. 考虑使用消息队列如Celery进行异步处理

通过这些改进，我们成功解决了数据同步问题，建议企业级项目务必重视此环节。