主要观点：随着时间推移，每个系统都会收集陈旧数据，这不仅是运营问题，更是架构问题，陈旧数据会隐藏在不易察觉的角落，如缓存层、同步作业、历史交易数据、遗留集成和备份中，会影响性能、正确性、一致性和增加成本，可通过观察一些信号来发现陈旧数据，防止陈旧数据需将新鲜度作为架构原则，实时同步和自动化质量检查很关键，数据新鲜应是持续的架构纪律。
关键信息：

• 平均超过一半的组织数据会变陈旧，风险是系统性的。
• 缓存层的间隙、异步同步延迟、长期留存的历史交易数据、遗留集成的盲端和备份中的过时快照等都可能隐藏陈旧数据。
• 可通过滞后现实、幻影错误、不一致真相、流程蔓延和操作提示等信号发现陈旧数据。
• 防止陈旧数据需集中缓存管理、实时同步、自动化质量检查和外部数据源的防故障措施。
  重要细节：
• 在某企业电商平台，产品不一致可追溯到五个重叠的缓存层相互覆盖。
• 珠宝平台用户登录后看到过时的忠诚度积分，是异步更新导致的。
• 欧洲美容零售平台生产数据库因历史交易数据留存过久而出现问题。
• 遗留集成的信号是未记录或无法解释同步作业的运行原因。
• 备份中若默认保留所有数据，陈旧数据会进入灾难恢复计划。