如何构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证？( 八 )
第一，所有数据的吞吐都经过 MQ，所以 MQ 会成为一个吞吐瓶颈。
第二，因为是一个完全的流式架构，所以针对批量同步，你需要引入一些边界消息来实现一些批量控制。
第三，Kafka 是一个有持久化能力的消息队列，这意味着数据留存是有极限的。比如，你将源端的读到 Kafka Topic 里面，Topic 不会无限的大，有可能会造成数据容量超限，导致一些数据丢失。
第四，当批量同步在中间因为某种原因被打断，无法做续传时，你需要进行重传。在重传过程中，首先要将数据进行清理，如果基于消息队列模式，清理过程就会带来额外的工作。你会面临两个困境：要么清空原有的消息队列，要么你创造新的消息队列。这肯定不如像直接使用一些批量同步框架那样来的直接。
二、一致性语义保证
用户需求
先简单介绍一下用户对于数据同步方面的一些基本要求：
第一种需求，批量同步需要以一种事务性的方式完成同步
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