今天几乎每个人都会使用多台设备，例如有手机，有ipad，也有pc，例如我们使用微信、使用钉钉、使用多闪等聊天软件进行聊天，或者使用各种购物软件，会发现数据在几个设备上都能同步显示，你在手机上进行聊天，在电脑上也会同步显示，在ipad上购买东西，在手机上也能查询到相关记录，有没有想过，这个是怎么实现的呢？多台设备之间是如何同步数据的呢？现在我们就来简单地讲讲这个问题。
推模型还是拉模型
推消息跟拉消息，首先我们先了解下什么是观察者模式，观察者模式，就是不同类不同系统之间，形成一定的依赖，单有一个类变更的时候，其他类就能感知到。简单地说，大家可以理解为订阅与关注，大家关注了沙茶敏，如果沙茶敏发布了一条动态，关注的人都能感知的到。而没关注的人，就不知道啦。观察者模式，又分了两种模型，分别是推送模型跟拉取模型。
推送模型，就是当被观察的人有新的数据的时候，就会向观察的人推送消息。举个简单的例子，例如沙茶敏写了一篇新的文章，里面查看他的粉丝列表，跟每一个粉丝说，我写了新文章了，已经放到你的消息列表里面了，可以查看了！
拉取模型，就是观察者每隔一段时间去跟被观察者询问，问他有没有新消息，如果有的话，就把消息拉取下来。例如粉丝每天都来询问沙茶敏，问他今天更新了没有，说了那么久的AI相关的分享也不更新！突然有一天发现他已经更新了，就把他的数据拉取下来。
至于什么时候采用推送模型，什么时候采用拉取模型呢？！大部分移动互联网场景采用的都是拉取的模型，定时去服务器那边询问服务器，我这个账号有没有新的数据。为什么呢，因为维护大量的用户在线状态是非常难的，需要消耗大量的资源，而且协议会非常复杂。
分页协议还是增量更新协议
常见的拉取协议又分两种，分别是分页协议跟增量更新协议。这两者又有什么不同呢？
分页拉取，就是客户端告诉服务器，我要第几页的数据，常见的应用场景有查询订单上面的购买记录，或者查询自己订阅记录之类的。这种常常是应用在客户端不保存服务器数据的场景，每次都直接跟服务器询问数据。
增量更新，每隔客户端都会询问告诉服务器，我这边的版本号是多少，服务器有没有数据更新，如果有的话，就下发给我。例如客户端A的数据版本是4，客户端B的数据版本是6，如果服务器的数据版本是8，他们都去服务器询问，服务器会给客户端A下发5，6，7，8而给客户端B下发7，8的数据。
我们再来回到一开始的问题，用户在多个客户端为什么能够保持数据是一致的呢？因为他们最终拉取的都是服务器的数据，客户端自己不会凭空捏造出其他数据出来。所有的数据，都必须是客户端有，如果某个设备断网了，产生了一些存在本地的临时数据，那么在其他客户端是看不到的。
那么为什么订单、订阅记录这种通常采用分页拉取协议，而聊天记录为什么却常采用增量更新协议呢？这是因为场景不一样！订单、记录这种，写场景会少很多，更多都是读的场景，所以每次都可以全量把数据读下来。而聊天这种，变更非常频繁，假设我们每秒拉取10条记录，那么如果存在有一秒有11条记录，岂不是就读取不到了，非常容易造成丢消息。而sync协议则没有这个问题，并且可以把数据保存在客户端，后面客户端可以直接使用本地的数据。
今天的介绍我们就讲到这里，如果你有兴趣，欢迎关注我，除了分享算法相关的，最近主要会讲一些redis的原理与应用。近期还准备了一些AI相关的知识，整理后会和大家继续分享。大家的支持是我继续唠嗑的动力。同名公众号（沙茶敏碎碎念）
