### 实现步骤与策略：

#### 1. 数据监听与捕获
- 首先，系统需要在每个参与数据同步的节点上设置数据变更监听机制。每当数据发生更改时，触发相应的事件通知。

#### 2. 变更数据的广播或传播
- 当节点检测到数据变更后，立即将变更信息封装成消息并通过网络发送给其他节点。这里可以选择点对点、发布/订阅或者全网广播等多种方式进行传播。

- 使用心跳机制和确认回应来确保消息的可靠传输，例如TCP的三次握手或UDP的重传机制。

#### 3. 数据冲突处理
- 实时同步中可能会遇到并发更新导致的数据冲突，需要有一套冲突检测与解决策略。例如，采用乐观锁或悲观锁机制，或者使用基于版本号的冲突解决策略，最新的版本号代表最新的数据。

#### 4. 数据接收与应用
- 接收到变更消息的节点，首先验证消息的合法性，然后将变更应用到本地数据库。
- 如果数据变更可以无冲突地应用，直接更新本地数据。
- 如果存在冲突，根据预先定义的冲突解决策略处理冲突，然后更新数据。

#### 5. 实时性保证
- 为了保证实时性，实时同步算法通常要求数据传播延迟低，可以通过优化网络传输、降低协议开销、提高硬件性能等方式实现。
- 对于极端情况，可以设置超时机制，超过一定时间仍未收到同步响应的节点可以采取主动查询或其他补救措施。

#### 6. 状态同步
- 部分实时同步算法还涉及到状态同步，即不仅仅同步数据，还包括业务逻辑状态的同步。这就需要在设计算法时考虑到状态转移的正确性和实时性。

### 具体技术实例
在具体实现中，常见的实时同步技术包括：

- Raft一致性算法：通过选举主节点，由主节点负责数据变更的广播和复制，确保集群内所有节点数据一致。
- Google的Percolator和Spanner系统：通过TrueTime API结合两阶段提交实现高精度的分布式事务处理和实时同步。
- MongoDB的OpLog：通过操作日志记录数据库的所有变更，其他副本集成员通过实时复制OpLog实现数据同步。