过几年国/央/体制内硬件迭代更新 就只能够选择他了。

@wxf666 窗口期可以缩短，但是无法避免。 攒批是常用的技术手段之一，代价多少取决于如何实现。软件上目前很难保证这一点。

redpanda 就吐槽 Kafka 不开 fsync
https://www.redpanda.com/blog/why-fsync-is-needed-for-data-safety-in-kafka-or-non-byzantine-protocols

大致意思是：在 Kafka 或其他非拜占庭（ Non-Byzantine ）分布式协议中，fsync 是保证数据安全性的关键机制，即使系统设计上采用了多副本、持久化存储或高可用策略，仍然需要依赖 fsync 来确保数据真正落盘，避免因操作系统缓存、硬件故障或断电导致数据丢失。

我尝试回答下该问题，下面仅是个人意见。

1. 调整 fsync 频率与事务持久化的权衡，如缩短 fsync 的间隔（如从默认的 1 秒改为 100ms ），可以减少数据丢失的窗口期，但会牺牲一定的吞吐量。
2. 将 WAL 文件放在持久内存（ PMEM 设备）上，每次写入都 fsync ，延迟是非常低的，但 PM 厂商不继续生产了。
3. XFS 文件系统可以开启 data=journal 模式能保护数据，但性能代价极高，通常仅用于特殊场景。
4. 减少脏页在内存中的停留时间或者降低脏页触发刷盘的阈值。
5. [楼上提到] 机房/服务器在硬件上双路电源 + UPS ；服务上支持同城多活等

如果还有其他，也欢迎各位进行补充。

另外回到提到的就是，性能和数据不丢失权衡，没有完美的解决方案。在数据中心中，数据存储就算数据落盘我们也没办法保证数据永远不丢，经常会遇到磁盘掉盘，颗粒（或扇区）损坏导致数据静默错误，还是需要在硬件上层处理尽量保证数据不丢。举个例子，AWS S3 设计为默认提供 99.999999999%（ 11 个 9 ）的数据持久性，也不会保证 100%。

另外，看着类似的 case 比较多，能不能扩散一下，提升大家的认知。

希望这不是新的广告啊

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^C
--- github.com ping statistics ---
23 packets transmitted, 0 packets received, 100.0% packet loss


速度感人😂

哈哈哈哈 在线等…

@wwulfric chrome 确认有继续访问，但 iPhone 抓包 Charles 依旧过不去啊。