如何在Firebase Realtime Database中处理强依赖关联关系？

方案1：云端安全规则+写入校验双兜底，先保证云端无非法数据 #

你担心的半同步非法状态，首先可以从云端侧彻底堵死：

• 给Firebase Realtime Database配置安全规则，写入Foo节点时强制校验关联的bar_id对应的Bar节点必须已存在，删除Bar节点时强制校验不存在关联的Foo节点，从规则层面保证云端永远不会出现孤立数据。
• 本地提交关联变更时用multi-path updates（和fan-out是同一种方案的不同叫法），所有关联节点的写入操作打包成一个原子请求，要么全部成功要么全部失败，不会出现半写状态。你担心的冗余写入问题完全没必要：multi-path updates只需要传实际变更的字段即可，不需要把完整的Bar对象塞进去，如果Bar本身没有变更，你甚至不需要把它放到更新包里，只要安全规则做了校验，单独写入Foo时如果Bar不存在云端会直接拒绝，本地捕获错误后再触发Bar同步即可。

方案2：本地同步队列做优先级管控，从源头避免半同步 #

如果不想改现有数据结构，本地加一层轻量的同步队列即可：

• 所有变更先入队列，Bar类数据的同步优先级永远高于Foo类数据，队列执行时必须等当前Foo关联的所有Bar都同步成功，才会执行Foo的同步请求。
• 网络中断恢复后，优先同步队列中所有Bar类的待执行任务，再同步Foo类任务，从本地层面就不会出现Foo先同步到云端的情况。
• 这个方案对现有本地SQL的关联逻辑零侵入，尤其适合你有多组类似关联关系的场景。

方案3：局部字段冗余，无需全量嵌套 #

嵌套结构不需要全量实现，只需要在Foo里冗余展示Foo时必须用到的Bar核心字段即可，比如Bar的名称、状态等，同步Foo的时候一起更新这些冗余字段，Bar的完整字段还是存在独立节点下，单独编辑时单独更新。这样既保证展示Foo时不需要等Bar加载，也不需要把完整Bar嵌套到所有关联它的结构中，冗余成本极低。

针对你提到的聊天场景：你对multi-path updates的理解是对的，但不需要每次发消息都更新完整的用户、聊天室节点，只需要在更新包里带上聊天室的last_msg_time、用户的last_active_time这种本身就需要更新的字段即可，既没有冗余写入，也能保证如果聊天室/用户不存在时整个更新直接失败，不会出现孤立消息。

你担心的资源浪费问题完全可以忽略：Firebase本地SDK会自动对比更新包的前后值，未变更的字段不会走网络传输；本地查询关联数据的开销也可以通过加一层内存缓存解决，不需要每次都查全量本地SQL，性能影响可以忽略。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zoltish