当你把业务拆分到多个服务中去后，数据如何共享，可能是最易面临的问题。
最简单粗暴的方法是通过消息传递数据。如果 A 服务需要 B 服务中的数据，可以由 B 服务发送一个消息，将数据打包携带过去。如果是一份数据，很多地方都需要获得它，那么用一个服务装下这组数据，提供一组查询接口即可。DataCenter 模块对此做了简单的封装。
如果你仅仅需要一组只读的结构信息分享给很多服务（比如一些配置数据），你可以把数据写到一个 lua 文件中，让不同的服务加载它。Cluster 的配置文件就是这样做的。注意：默认 skynet 使用自带的修改版 lua ，会缓存 lua 源文件。当一个 lua 文件通过 loadfile 加载后，磁盘上的修改不会影响下一次加载。所以你需要直接用 io.open 打开文件，再用 load 加载内存中的 string 。
另一个更好的方法是使用 sharedata 模块。
当大量的服务可能需要共享一大块并不太需要更新的结构化数据，每个服务却只使用其中一小部分。你可以设想成，这些数据在开发时就放在一个数据仓库中，各个服务按需要检索出需要的部分。
整个工程需要的数据仓库可能规模庞大，每个服务却只需要使用其中一小部分数据，如果每个服务都把所有数据加载进内存，服务数量很多时，就因为重复加载了大量不会触碰的数据而浪费了大量内存。在开发期，却很难把数据切分成更小的粒度，因为很难时刻根据需求的变化重新切分。
如果使用 DataCenter 这种中心式管理方案，却无法避免每次在检索数据时都要进行一次 RPC 调用，性能或许无法承受。
sharedata 模块正是为了解决这种需求而设计出来的。sharedata 只支持在同一节点内（同一进程下）共享数据，如果需要跨节点，需要自行同步处理。
datasheet：
它能做的是：把一个复杂的有一定限制的 lua 表，转换为一块 C 内存，由多个 lua 服务共享读取。
参考：