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  • 强一致性和顺序一致性
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    2018-11-19 17:30:52

        在分布式数据系统中,也有一个帽子原理(CAP Theorem),不过此帽子非彼帽子。CAP原理中,有三个要素,CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾:

    • 一致性(Consistency)
    • 可用性(Availability)
    • 分区容忍性(Partition tolerance)

        一致性就是数据保持一直,可以理解为多个节点中数据的值是一致的,一致性又可以分为强一致性与弱一致性。对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。

        从客户端来看:一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。多进程并发访问时,更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略,决定了不同的一致性。

        从服务端来看:则是更新如何复制分布到整个系统,以保证数据最终一致。一致性是因为有并发读写才有的问题,因此在理解一致性的问题时,一定要注意结合考虑并发读写的场景。对于关系型数据库,要求更新过的数据能被后续的访问都能看到,这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到,则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据,则是最终一致性。

     

        1.强一致性:也称为原子一致性、线性一致性。强一致性可以理解为在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。同一时间点,你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据,系统中的所有进程,看到的操作顺序,都和全局时钟下的顺序一致。

     

        2.顺序一致性:任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据,系统的所有进程的顺序一致,而且是合理的。即不需要和全局时钟下的顺序一致,错的话一起错,对的话一起对。

     

        3.弱一致性:弱一致性包含很多种不同的实现,目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。

        最终一致性是弱一致性的一种特例,保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。但是随着时间的迁移,不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致状态。对于最终一致性最好的例子就是DNS系统,由于DNS多级缓存的实现,所以修改DNS记录后不会在全球所有DNS服务节点生效,需要等待DNS服务器缓存过期后向源服务器更新新的记录才能实现。最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同,又可以区分为:

            1.因果一致性:如果进程A通知进程B它已更新了一个数据项,那么进程B的后续访问将返回更新后的值,且一次写入将保证取代前一次写入。与进程A无因果关系的进程C的访问遵守一般的最终一致性规则。

            2.读己之所写一致性:当进程A自己更新一个数据项之后,它总是访问到更新过的值,绝不会看到旧值。这是因果一致性模型的一个特例。

            3.会话一致性:这是上一个模型的实用版本,它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中。只要会话还存在,系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止,就要建立新的会话,而且系统的保证不会延续到新的会话。

           4.单调读一致性:如果进程已经看到过数据对象的某个值,那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。

           5.单调写一致性:系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。要是系统不能保证这种程度的一致性,就非常难以编程了。

        同时最终一致性的不同方式可以进行组合,从服务端角度,如何尽快将更新后的数据分布到整个系统,降低达到最终一致性的时间窗口,是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。对于分布式数据系统:

    • N — 数据复制的份数
    • W — 更新数据是需要保证写完成的节点数
    • R — 读取数据的时候需要读取的节点数

        1.如果W+R>N:则是强一致性,写的节点和读的节点重叠。例如对于典型的一主一备同步复制的关系型数据库。N=2,W=2,R=1,则不管读的是主库还是备库的数据,都是一致的。

        2.如果W+R<=N:则是弱一致性。例如对于一主一备异步复制的关系型数据库,N=2,W=1,R=1,则如果读的是备库,就可能无法读取主库已经更新过的数据,所以是弱一致性。

        对于分布式系统,为了保证高可用性,一般设置N>=3。不同的N,W,R组合,是在可用性和一致性之间取一个平衡,以适应不同的应用场景。

    • 如果N=W,R=1,任何一个写节点失效,都会导致写失败,因此可用性会降低,但是由于数据分布的N个节点是同步写入的,因此可以保证强一致性。
    • 如果N=R,W=1,只需要一个节点写入成功即可,写性能和可用性都比较高。但是读取其他节点的进程可能不能获取更新后的数据,因此是弱一致性。这种情况下,如果W<(N+1)/2,并且写入的节点不重叠的话,则会存在写冲突  

     

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  • 一致性、顺序一致性、弱一致性和共识

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    可以分为一致性、顺序一致性与弱一致性。 1.1 一致性(Strict Consistency) 也称为: 原子一致性(Atomic Consistency) 线性一致性(Linearizability Consistency) 两个要求: 任何一次读...


    1. 一致性(Consistency)

    一致性(Consistency)是指多副本(Replications)问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。

    1.1 强一致性(Strict Consistency)

    也称为:

    原子一致性(Atomic Consistency)

    线性一致性(Linearizable Consistency)

    两个要求:

    • 任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
    • 系统中的所有进程,看到的操作顺序,都和全局时钟下的顺序一致。

    简言之,在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。

    例如,对于关系型数据库,要求更新过的数据能被后续的访问都能看到,这是强一致性。

    1.2 顺序一致性(Sequential Consistency)

    the result of any execution is the same as if the operations of all the processors were executed in some sequential order, and the operations of each individual processor appear in this sequence in the order specified by its program. - - Lamport

    两个要求:

    • 任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
    • 系统的所有进程的顺序一致,而且是合理的。即不需要和全局时钟下的顺序一致,错的话一起错,对的话一起对。

    举个栗子:
    这里写图片描述

    Write(x, 4):写入x=4
    Read(x, 0):读出x=0

    1)图a是满足顺序一致性,但是不满足强一致性的。原因在于,从全局时钟的观点来看,P2进程对变量X的读操作在P1进程对变量X的写操作之后,然而读出来的却是旧的数据。但是这个图却是满足顺序一致性的,因为两个进程P1,P2的一致性并没有冲突。从这两个进程的角度来看,顺序应该是这样的:Write(y,2) , Read(x,0) , Write(x,4), Read(y,2),每个进程内部的读写顺序都是合理的,但是这个顺序与全局时钟下看到的顺序并不一样。

    2)图b满足强一致性,因为每个读操作都读到了该变量的最新写的结果,同时两个进程看到的操作顺序与全局时钟的顺序一样,都是Write(y,2) , Read(x,4) , Write(x,4), Read(y,2)。

    3)图c不满足顺序一致性,当然也就不满足强一致性了。因为从进程P1的角度看,它对变量Y的读操作返回了结果0。那么就是说,P1进程的对变量Y的读操作在P2进程对变量Y的写操作之前,这意味着它认为的顺序是这样的:write(x,4) , Read(y,0) , Write(y,2), Read(x,0),显然这个顺序又是不能被满足的,因为最后一个对变量x的读操作读出来也是旧的数据。因此这个顺序是有冲突的,不满足顺序一致性。

    1.3 弱一致性

    数据更新后,如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到,则是弱一致性。

    最终一致性就属于弱一致性。

    最终一致性

    不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的,但是随着时间的迁移,不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。

    简单说,就是在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致状态。

    最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同,又可以区分为:

    • 因果一致性(Casual Consistency)。如果进程A通知进程B它已更新了一个数据项,那么进程B的后续访问将返回更新后的值,且一次写入将保证取代前一次写入。与进程A无因果关系的进程C的访问,遵守一般的最终一致性规则。
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    • 会话(Session)一致性。这是上一个模型的实用版本,它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中。只要会话还存在,系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止,就要建立新的会话,而且系统的保证不会延续到新的会话。
    • 单调(Monotonic)读一致性。如果进程已经看到过数据对象的某个值,那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。
    • 单调写一致性。系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。要是系统不能保证这种程度的一致性,就非常难以编程了。

    2. 共识(Consensus)

    共识问题中所有的节点要最终达成共识,由于最终目标是所有节点都要达成一致,所以根本不存在一致性强弱之分。

    例如,Paxos是共识(Consensus)算法而不是强一致性(Consistency)协议。共识算法没有一致性级别的区分。

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  • 一致性、弱一致性、最终一致性、读写一致性、单调读、因果一致性 的区别与联系什么是一致性一致性的种类导致一致性出现的原因一致性 与 弱一致性一致性两个要求弱一致性强一致性和弱一致性举例顺序一致性最终...

    什么是一致性

    在分布式系统中,一致性(Consistency)是指多副本(Replications)问题中的数据一致性。

    一致性的种类

    • 事务一致性
    • 数据一致性

    本文主要讨论数据一致性(事务一致性指ACID)

    导致一致性出现的原因

    • 数据的分布式存储是导致出现一致性的唯一原因

    强一致性 与 弱一致性

    数据一致性的种类

    • 强一致性(线性一致性):即复制是同步的
    • 弱一致性:即复制是异步的

    强一致性两个要求

    • 任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
    • 系统中的所有进程,看到的操作顺序,都和全局时钟下的顺序一致。

    简言之,在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。

    弱一致性

    数据更新后,如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到,则是弱一致性。

    最终一致性就属于弱一致性。

    强一致性和弱一致性举例

    例如,对于关系型数据库,要求更新过的数据能被后续的访问都能看到,这是强一致性
    用户更新网站头像,在某个时间点,用户向主库发送更新请求,不久之后主库就收到了请求。在某个时刻,主库又会将数据变更转发给自己的从库。最后,主库通知用户更新成功。

    如果在返回“更新成功”并使新头像对其他用户可见之前,主库需要等待从库的确认,确保从库已经收到写入操作,那么复制是同步的,即强一致性。如果主库写入成功后,不等待从库的响应,直接返回“更新成功”,则复制是异步的,即弱一致性。

    强一致性可以保证从库有与主库一致的数据。如果主库突然宕机,我们仍可以保证数据完整。但如果从库宕机或网络阻塞,主库就无法完成写入操作。

    在实践中,我们通常使一个从库是同步的,而其他的则是异步的。如果这个同步的从库出现问题,则使另一个异步从库同步。这可以确保永远有两个节点拥有完整数据:主库和同步从库。 这种配置称为半同步。

    顺序一致性

    两个要求:

    • 任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
    • 系统的所有进程的顺序一致,而且是合理的。即不需要和全局时钟下的顺序一致,错的话一起错,对的话一起对。(强一致性的要求比顺序一致性更严格)

    顺序一致性参考

    最终一致性

    不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的,但是随着时间的迁移,不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。

    最终两个字用得很微妙,因为从写入主库到反映至从库之间的延迟,可能仅仅是几分之一秒,也可能是几个小时

    • 简单说,就是在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致状态。

    最终一致性的种类

    最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同,又可以区分为:

    • 因果一致性(Casual Consistency)。如果进程A通知进程B它已更新了一个数据项,那么进程B的后续访问将返回更新后的值,且一次写入将保证取代前一次写入。与进程A无因果关系的进程C的访问,遵守一般的最终一致性规则。
    • “读己之所写(read-your-writes)”一致性。当进程A自己更新一个数据项之后,它总是访问到更新过的值,绝不会看到旧值。这是因果一致性模型的一个特例。
    • 会话(Session)一致性。这是上一个模型的实用版本,它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中。只要会话还存在,系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止,就要建立新的会话,而且系统的保证不会延续到新的会话。
    • 单调(Monotonic)读一致性。如果进程已经看到过数据对象的某个值,那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。
    • 单调写一致性。系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。要是系统不能保证这种程度的一致性,就非常难以编程了。
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  • ZooKeeper能保证任何时刻读到的数据绝对一致吗? Zookeeper的特点就是,分布式,高可用,...也就是说可用性和一致性是Zookeeper的关键特性,作为一个消息的中间商,做了一个可靠的信息传递和存储的角色。 但是了解下ZooKeep

    Zookeeper能保证任何时刻读到的数据绝对一致吗?

    Zookeeper的特点就是,分布式,高可用,自带容错,所有节点读到的数据都是一致的。使用的场景通常是微服务的注册中心,或者一些分布式的开源软件用来保存元数据,或者监测生命状态。

    这些使用场景默认Zookeeper永远是可用的,而且去Zookeeper集群旗下的每家分号,获取的数据都是一样的,通常情况下也确实如此。
    也就是说可用性一致性是Zookeeper的关键特性,作为一个消息的中间商,做了一个可靠的信息传递和存储的角色。

    但是了解下Zookeeper的ZAB协议,特别是写入部分和读部分,发现了一点细节,Zookeeper不能保证永远读到最新的数据,这里简述下Zookeeper读写过程、

    写过程
    Leader接收Client的写请求,广播给其他Follower节点,其他节点将消息加入待写队列,向Leader发送成功消息,过半的Follower同意后,Leader向所有节点发送提交消息,Follower会落实写请求

    读过程
    Client直接访问一台 Zookeeper获取信息

    也就是说,如果在写的过程中,过半的follower同意了,这条消息通过写入,但有一台Zookeeper和Leader无法通信了,或者因为磁盘,内存等原因拒绝写入了此时一个client来这个zookeeper节点取数据,那么取的和最新版本的就不一致

    Zookeeper保证了怎样的一致性

    有些地方会写Zookeeper不保证强一致性,保证了最终一致性。
    只是从字面来看,最终一致性听上去也没错,但是从细节来看,还是不准确或者说不对。

    首先,CAP中,Zookeeper保证的是CP还是AP。
    随便搜一个科普CAP理论和Zookeeper关系的文章
    Zookeeper和CAP理论及一致性原则
    可以知道,Zookeeper保证的是CP,即一致性(Consistency)分区容错性(Partition-Tolerance)
    牺牲了部分可用性(Available),
    强一致性的条件下,必须先暂停服务,达成一致性再提供服务,这个同步过程中,请求得不到回应,降低了可用性
    而Zookeeper作为协调服务,需要在大部分情况下都可用,不能出现太明显的不可用,因此明显不可用的时段只有Leader选举阶段,此时无法写入,
    Zookeeper选举机制本身是一种快速选举的机制,触发选举的时候有崩溃恢复启动选举 两种情况,所以这个问题也可以控制。

    从上文简述的写入机制来看,Zookeeper是通过Leader来让各节点的写入达到一致性
    而达成的一致性,但是这个过程中为了快速响应客户端,只要follower过半回应即可。
    下面说一下几种一致性的概念
    强一致性:又称线性一致性(linearizability ),
    1.任意时刻,所有节点中的数据是一样的,
    2.一个集群需要对外部提供强一致性,所以只要集群内部某一台服务器的数据发生了改变,那么就需要等待集群内其他服务器的数据同步完成后,才能正常的对外提供服务
    3.保证了强一致性,务必会损耗可用性

    弱一致性:
    1.系统中的某个数据被更新后,后续对该数据的读取操作可能得到更新后的值,也可能是更改前的值。
    2.即使过了不一致时间窗口,后续的读取也不一定能保证一致。

    最终一致性:
    1.弱一致性的特殊形式,不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的,但是随着时间的迁移,不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化
    2.存储系统保证在没有新的更新的条件下,最终所有的访问都是最后更新的值

    顺序一致性:
    1.任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
    2.系统的所有进程的顺序一致,而且是合理的。即不需要和全局时钟下的顺序一致,错的话一起错,对的话一起对
    (目前网上能查到的原话)

    前三种应该都好理解。强一致性就是在任意时刻,所有节点中的数据都是一样的

    弱一致性就是可能访问的到更新后的值,也可能访问不到。

    最终一致性,不保证任何节点都是相同的,也就是说各节点的数据版本可能完全是混乱的,a节点是1,b节点是2,c节点是3,然后a节点更新到2,b节点更新到3,但能保证在没有更新后达成一致。

    顺序一致性第一句比较好理解,第二句就比较抽象了,字看的懂,但还是不知道具体说啥,经过查阅资料

    123
    来看这张水印重重的图,
    最上面的(a),
    两个进程p1和p2,p1先写了x=4,然后进行读操作,读了y=2,
    p2写了y=2,然后进行读操作,读了x=0

    从全局时钟来看,p2对x的读取在P1的写操作之后,但是数值却是旧的,也就是说这个系统中两个进程并不是每个时刻都能保持数值的一致,不满足强一致性。
    但是如果从进程角度来看,我p2执行的操作,与p1并不冲突,如果p2先执行,p1后执行,
    p2写了y=2,读到x=0,之后p1才写了x=4,并且读到的y确实也是2
    ,
    那他就符合顺序一致性,而且也确实读到了某个数据的最近一次写的数据

    (b)图b满足强一致性,因为每个读操作都读到了该变量的最新写的结果,同时两个进程看到的操作顺序与全局时钟的顺序一样,都是Write(y,2) , Read(x,4) , Write(x,4), Read(y,2)

    ©可以看出,假如p2在先,那么p1读到的y值应该是2而不是0。假如p1在先,那么p2读到的x值应该应该是4而不是0。所以他不符合顺序一致性,更不符合强一致性。

    再说下Java内存模型中顺序一致性,如果对多线程并发有理解,可以结合下来理解

    顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型,它为程序员提供了极强的内存可见性保证。顺序一致性内存模型有两大特性:
    一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行
    (不管程序是否同步)所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序。在顺序一致性内存模型中,每个操作都必须原子执行且立刻对所有线程可见

    这里的顺序一致性,讲的是一种多线程并发执行下理想情况,包含两种要求
    1.线程中的操作必须按照程序的顺序执行,也就是说,不能自己自作主张,更换执行顺序
    2.线程中的操作是原子性的,执行了就是执行了,没执行就是没执行,不存在中间状态,而且一旦执行,其他变量应该立刻可见

    联系到zookeeper,说点结论
    1.各节点的数据更新必须按照顺序进行
    2.数据写入执行情况,数据版本应对其他节点可见(leader能知道写入是否成功)。

    结合以上,你会发现,zookeeper并不是最终一致性,而是顺序一致性。
    1.最终一致性的特点是,无法保证任意节点在同一时间某份数据是相同的,但是最终在没有新的更新时会达成一致
    而Zookeeper所有节点的数据版本都是递增的,可能会有某个节点因故障版本低于大多数,但是是有序的,不会出现各自增长的情况

    比如,Zookeeper节点可能会出现4台数据是version 5,一台数据是version4。但是不会是5台机器各自更新。

    所以这里对顺序一致性的定义是
    1.任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据

    2.对其他节点之前的修改是可见(已同步)且确定的,并且新的写入建立在已经达成同步的基础上

    结论:Zookeeper写入是强一致性,读取是顺序一致性。

    然后这只是基于现有的资料的一点思考,如果以后发现有不对的,随时修改。

    参考:
    Zookeeper并不保证读取的是最新数据
    强一致性、顺序一致性、弱一致性和共识
    深入理解Java内存模型(三)——顺序一致性
    ZooKeeper和CAP理论及一致性原则
    分布式架构之Consistency(一致性、强一致性,弱一致性,顺序一致性,最终一致性)

    ============
    作者:花灯渔火
    版权归作者所有,转载请注明出处

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    千次阅读 2022-05-06 20:27:13
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空空如也

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强一致性和顺序一致性