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# 在中管理数据一致性 CloudTrail
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CloudTrail 使用一种名为[最终一致性的](https://en.wikipedia.org/wiki/Eventual_consistency)分布式计算模型。您对 CloudTrail 配置（或其他 AWS 服务）所做的任何更改，包括[基于属性的访问控制 (ABAC)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction_attribute-based-access-control.html) 中使用的标签，都需要一段时间才能从所有可能的端点中看见。有些延迟是由于将数据从一个服务器发送到另一个服务器以及从一个区域发送到另一个地区所花费的时间造成的。 CloudTrail 还使用缓存来提高性能，但在某些情况下，这可能会增加时间。在之前缓存的数据超时之前，更改可能不可见。

 您在设计应用程序时，必须考虑到这些可能的延迟。确保应用程序可以按预期工作，即使在一个位置进行的更改不能立即在其他位置可见。此类更改包括[启用选择加入区域](cloudtrail-multi-region-trails.md#cloudtrail-multi-region-trails-optin)、创建或更新跟踪或事件数据存储、更新事件选择器，以及启动或停止日志记录。创建或更新跟踪或事件数据存储时，会根据最新的已知配置将日志传 CloudTrail 送到 S3 存储桶或事件数据存储，直到更改传播到所有位置。

 有关这会如何影响其他人的更多信息 AWS 服务，请参阅以下资源：
+  **Amazon DynamoDB**：*DynamoDB 常见问题*中的[什么是 DynamoDB 的一致性模型？](https://aws.amazon.com/dynamodb/faqs/)，以及**《Amazon DynamoDB 开发人员指南》中的[读取一致性](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.ReadConsistency.html)。
+  **亚马逊 EC2**：《*亚马逊弹性计算云 API 参考*》中的[最终一致](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/query-api-troubleshooting.html#eventual-consistency)性。
+  **亚马逊 EMR**：在*AWS 大*数据博客中[使用 Amazon S3 和 Amazon Elastic MapReduce 处理 ETL 工作流程时确保一致](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/ensuring-consistency-when-using-amazon-s3-and-amazon-elastic-mapreduce-for-etl-workflows/)性。
+  **AWS Identity and Access Management (IAM)**：[我所做的更改并不总是立即显示](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/troubleshoot_general.html#troubleshoot_general_eventual-consistency)在 *IAM 用户指南*中。
+  **Amazon Redshift**：**《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的[管理数据一致性](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/managing-data-consistency.html)。
+  **Amazon S3**：**《Amazon Simple Storage Service 用户指南》中的 [Amazon S3 数据一致性模型](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html#ConsistencyModel)。