我们为何很难对超大规模应用与分布式架构进行备份？

简而言之：在任何拥有最终一致性特征的非关系数据库架构当中，我们几乎都不可能捕捉到具备一致性状态的备份副本。而以此为基础实现成功的数据恢复更是几近不可能。

究其原因，首先应考虑到分布式架构的基本性质。此类架构旨在扩展并抵御节点故障，尽可能降低停机机率。而在对分布式架构进行备份时，主要存在以下几项挑战：

• 数据被写入至某一可用节点。数据的首个着陆点无法预测，因此无法在数据被写入节点的同时对其进行捕捉。
• 此后，数据被复制到至少一个其它节点当中，而后方进行验证。这确保了有效写入，同时亦立即为数据创建副本。
• 接下来将数据复制到更多节点中以实现可用性。这一步完成后，同一数据可快速连续进行更新。
• 意味着任意时段同一数据都至少拥有3到4套副本。
• 且各节点始终不存在即时一致性。
• 如果对各套副本进行分别备份，则效率明显极为低下。
• 而在任一节点发生故障时，其拓扑结构也将立即发生变化。

在理论上，出色的DevOps团队能够编写对应脚本，确保在80%到90%的时段内成功实现数据库备份（不过考虑到多节点故障、拓扑变更、数据库压缩等情况的存在，脚本编写难度极大）。