源库与目标库之间的数据完整性

在企业级数据集成领域，数据一致性（Consistency） 是技术决策者最为关注的核心问题之一。然而，这一看似简单的需求背后， 却隐藏着复杂的技术挑战和架构设计。当使用SeaTunnel进行批流一体数据同步时，企业用户通常最关心以下问题：🔍 "如何保证源库与目标库之间的数据完整性？" "任务中断或故障恢复后，能否避免数据重复或丢失？
"⚙️ "全量与增量数据同步过程中的一致性如何保障？"
本文将以Apache SeaTunnel最新版本为基础，深入剖析SeaTunnel如何通过其先进的读取一致性、写入一致性和状态一致性三维架构
，实现企业级数据同步的端到端一致性保障。解读数据一致性的三维模型在数据集成领域，"一致性"并非一个单一概念，
而是涵盖多个维度的系统性保障。SeaTunnel基于多年实践经验，
将数据一致性细化为三个关键维度：
读取一致性读取一致性确保从源系统获取的数据在某一时间点或事件序列上保持逻辑完整性。这一维度解决的是"捕获什么数据"的问题：
全量读取：获取某一时间点的完整数据快照增量捕获：精确记录所有数据变更事件（CDC模式）无锁快照一致性：通过低水位点和高水位点机制确保全量快照和增量变更之间的数据