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  • 有关一致性,实践中又可以分为:强一致性、单调一致性、最终一致性。 CAP中的C默认就是指:在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)。 1、强一致性...

    我们都了解分布式CAP原则,其中的C就是一致性。有关一致性,实践中又可以分为:强一致性、单调一致性、最终一致性。

    CAP中的C默认就是指:在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)。

    1、强一致性(Strong Consistency)

    在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求,也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。

    2, 单调一致性(Monotonic Consistency)

    单调一致性会从读写两个角度有各自的定义。

    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该值之前的值。(“If a process has seen a particular value for the object any subsequent accesses will never return any previous values”)

    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。(Write operations that must precede other writes are executed before those other writes.)

    3、最终一致性(Eventual Consistency)

    和强一致性相对,在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同,但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。

    额外内容:

    zookeeper的一致性

    我们以官方文档为准:(2019-11-17摘录的)

    ZooKeeper is a high performance, scalable service. Both reads and write operations are designed to be fast, though reads are faster than writes. The reason for this is that in the case of reads, ZooKeeper can serve older data, which in turn is due to ZooKeeper's consistency guarantees:
    
    Sequential Consistency : Updates from a client will be applied in the order that they were sent.
    
    Atomicity : Updates either succeed or fail -- there are no partial results.
    
    Single System Image : A client will see the same view of the service regardless of the server that it connects to.
    
    Reliability : Once an update has been applied, it will persist from that time forward until a client overwrites the update. This guarantee has two corollaries:
    
    If a client gets a successful return code, the update will have been applied. On some failures (communication errors, timeouts, etc) the client will not know if the update has applied or not. We take steps to minimize the failures, but the guarantee is only present with successful return codes. (This is called the monotonicity condition in Paxos.)
    Any updates that are seen by the client, through a read request or successful update, will never be rolled back when recovering from server failures.
    Timeliness : The clients view of the system is guaranteed to be up-to-date within a certain time bound (on the order of tens of seconds). Either system changes will be seen by a client within this bound, or the client will detect a service outage.
    
    Using these consistency guarantees it is easy to build higher level functions such as leader election, barriers, queues, and read/write revocable locks solely at the ZooKeeper client (no additions needed to ZooKeeper). See Recipes and Solutions for more details.
    

    简单总结:zk提供的是单调一致性,最终一致性,不是强一致性。 zk的文档清楚强调了ZooKeeper does not guarantee that at every instance in time, two different clients will have identical views of ZooKeeper data.

    原文链接:https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperProgrammers.html#ch_zkGuarantees

    mongoDB的一致性

    原文链接:https://docs.mongodb.com/manual/core/read-isolation-consistency-recency/

    mongodb提供单调写一致性。
    Monotonic Writes
    MongoDB provides monotonic write guarantees, by default, for standalone mongod instances and replica set.

    For monotonic writes and sharded clusters, see Causal Consistency.
    Write operations that must precede other writes are executed before those other writes.

    后记:我们实际开发业务分布式系统,必须在强一致性和最终一致性中间进行tradeoff。 根据业务要求,进行取舍。强一致性会增加延时(所有实例和副本进行数据同步)和降低可用性(只要有节点无法完成同步数据, 可用性就有问题)。
    现在很多软件直接提供可配置的一致性,用户可以根据业务要求进行配置。 例如微软的cosmos-db。

    参考:
    1, https://hellokangning.github.io/en/post/consistency-in-distributed-system/
    2,https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/consistency-levels
    3, https://docs.mongodb.com/manual/core/read-isolation-consistency-recency/

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  • 一致性、顺序一致性、弱一致性和共识

    万次阅读 多人点赞 2018-07-21 21:57:37
    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 ...


    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。
    • “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。

    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(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。 强一致性(Strict Consistency) 系统中的某个数据被成功更新后,后续任何对该数据的读取操作...

    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。

    强一致性(Strict Consistency)

    系统中的某个数据被成功更新后,后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值;

    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。

    总结:

    • 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。
    • 保证了强一致性,务必会损耗可用性。

    顺序一致性(Sequential 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。

    弱一致性

    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。

    但即使过了“不一致时间窗口”这段时间后,后续对该数据的读取也不一定是最新之;

    所以说,可以理解为数据更新后,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

    是弱一致性的特殊形式,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。

    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。

    弱一致性与最终一致性区别

    弱一致性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,而最终一致过了不一致窗口后,后续的读取一定一致,才能说清楚弱一致和最终一致的区别

    总结

     

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  • NoSQL一致性分析

    千次阅读 2016-10-18 17:09:08
    1. 什么是数据库一致性数据库一致性与事务ACID特性中的一致性不同,或者可以说ACID中的一致性是维护数据库一致性的一个子集,我们可以简单把数据库一致性理解为正确性或完整性,用来保证关联数据之间的逻辑关系是否...

    1. 什么是数据库一致性

    数据库一致性与事务ACID特性中的一致性不同,或者可以说ACID中的一致性是维护数据库一致性的一个子集,我们可以简单把数据库一致性理解为正确性或完整性,用来保证关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。

    在单点型数据库中,一致性解释为数据的完整性约束。执行一组串行事务,易见数据的完整性不会受到影响;考虑并发情况,例如存在3个银行账户A、B、C,账户内分别有¥500,¥1000,¥0,当前有一组并发事务在3个账户之间相互转账,一致性保证在任一组事务结束后,3个账户的总额¥1500不会改变,即一致性提供了关联数据之间的完整性约束

    在分布式数据库中,一致性解释为各节点数据库中的数据保持完整一致。例如A到东北的火车站买火车票,B到深圳的火车站买票,为了保证合理的卖票,两个火车站之间的数据需要进行共享。而此时如果A和B买的是同一张火车票且这张票只剩一张,在其中一个火车站卖出以后,另外一个火车站应当立即将票数更新为0来保证数据的一致。这就是在分布式环境中,强一致性给到的数据完整性保障。

    传统的关系型数据库通过事务的ACID属性来保证数据库的一致性,在NoSQL中,则出现了如CAP定理,BASE和最终一致性的概念来保证NoSQL数据库的一致性。

    2. 一致性模型

    2.1 强一致性

    当更新操作完成之后,任何后续操作对数据的访问都保证读到上一次更新的值。如在很多实时交易系统中,必须保证数据库的强一致性,在任意一件物品的数量或价钱更新后,必须马上保证对其他操作和用户可见。虽然强一致性对用户的可见性十分友好,可是稍稍考虑一下,强一致性的操作对性能有很大影响,在分布式环境中,每一个用户在写入或更新数据时,必须保证数据已经同步到其他节点才可以进行下一步操作。所以在实时性不强的系统中,引入弱一致性。

    2.2 弱一致性

    系统不保证后续操作可以立即读取到上次更新后的值,但会保证在某个时间级别之后,可以让数据达到一致状态。例如我们在某些论坛或者新闻下面评论后,不能马上看到自己的回复,过一段时间后刷新评论才能看到,这就是弱一致性的约束。在弱一致性约束中,会有一段时间空挡,使得不同用户在这段时间内读出不一致数据。存在不一致风险的时间长度叫不一致窗口

    2.3 最终一致性

    弱一致性的特定形式,系统在保证没有后续更新的前提下,最终返回上一次更新的值。在没有故障发生的前提下,不一致窗口的时间主要受通信延迟,系统负载和复制副本的个数影响。

    3. 一致性的表现形式

    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。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。

    3.1 更新一致性

    更新一致性也可以称为写一致性,服务器收到写入请求之后,会将其进行序列化,也就是决定这些请求的处理顺序。假如服务器同时收到两个更新请求A和B,在没有并发控制的情况下进行序列化,先执行了A请求,然后执行B请求,在这样的场景下,A更新的数据将会被B的更新覆盖。初看来似乎没有问题,执行在后的请求覆盖掉执行在前的请求合情合理,然而细想一下情况并非如此,因为B的修改条件是基于最初的数据版本,而在序列化之后修改的数据是基于A修改后的版本,此时即产生了写冲突的问题,请求A修改的数据被请求B覆盖以后,造成了A数据的更新丢失

    解决更新一致性的方式,通常有悲观和乐观两种,悲观方式即通过数据加锁的方式避免写冲突,乐观方式则通过条件更新的方式来保持一致性,即每次写入更新值之前,先确定当前值是否和最初的读入值相同,如果相同则说明在该请求处理的过程中,没有其他请求修改过数据。

    上述的悲观乐观两种方式,都有个先决条件,那就是更新操作的顺序必须保持一致。在单服务器环境中显然成立,然而在分布式环境下,将一个节点的一组并发事务复制到另一个节点后,执行的顺序可能会改变(如果没有条件控制,每次释放锁之后,下一个获得锁的事务可能是不确定的),那么在分布式情况下,我们必须保持所有节点以相同的顺序执行并发事务,即通常所说的顺序一致性

    还有一种处理写冲突的方式是MVCC(多版本并发控制,Multi-Version Concurrency Control),通过对多条数据添加版本戳的方式进行控制,在主流的数据库如Oracle,MySQL中都是通过MVCC的方式进行并发控制,只是在实现上另有区别。

    3.2 读取一致性

    读取一致性简单来说就是在同一个事务内多次select的结果应当保持相同,在传统强一致性关系型数据库中,读取一致性主要是表现在脏读,幻读和不可重复读三个方面。在弱一致性数据库中,读取一致性则表现在数据读取的最终一致性上,即经过不一致窗口的时间后,最终读到的数据保持一致。

    在具备最终一致性的系统中,读一致性又可以表现在以下几个方面:

    • 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。
    • “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。

    4. CAP定理

    CAP定理由Eric Brewer提出,在NoSQL领域,通常认为CAP定理是放宽一致性约束的原因。CAP定理的基本表述如下:

    • 一致性(Consistency):同一个数据在集群中的所有节点,同一时刻是否都是同样的值。
    • 可用性(Availability):集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能处理客户端的更新请求。
    • 分区容忍性(Partition tolerance):是否允许数据的分区,分区的意思是指是否允许集群中的节点之间无法通信。

    单服务器系统显然是一种“CA系统”,即具备一致性和可用性,因为单服务期只有一个节点,所以不存在集群节点故障问题。一台电脑无法继续分割,所以不具备“分区容忍性”。理论上说,也可以存在“CA集群”,但是构建“CA集群”的前提是需要保证数据库绝对不会分割,一旦数据库需要分区,则会导致集群内所有数据节点重构,所以在通常情况下,集群必须要保有“分区容忍性”。

    CAP定理经常被表述为以上三个属性中,最多只能保持两个属性,放到分布式系统中,则表述为只能保有一致性或可用性。但实际上Eric Brewer发布在IEEE上的一篇文章CAP twelve years later: How the “rules” have changed里纠正到“在分布式系统中,我们需要在一致性和可用性之间进行权衡,这并不是个二选一的决定”。即是说,通常会舍弃一定的一致性来换取可用性,虽然不能达到完美的一致性和可用性,但是在特定的场景下这样的权衡可以更好满足需求。

    我们还用之前举的火车站的例子,火车站采用“对等式分布模型”,即A火车站和B火车站业务数据对等,用户均可以从这两个站点购买火车票。在这样的情境下,如果要确保一致性,则其中一个站点在出票的时候必须去通知另一个站点,确保两个站点的票数保持一致。如果某一个节点的网络连接发生故障,将会导致整个系统无法订票,于是系统失去了可用性。

    为了改善可用性,指派其中一个站点作为主站点,确保所有处理都由主节点来进行。加入A站点为主节点,则在B站点接收到业务之后,会将业务转发到A站点进行处理,这样即使在网络出现问题时,A站点也可以进行正常处理。由于系统采用“主从复制模型”,从节点可能由于时延等问题,看到的余票数量与主节点不一致,导致用户在从节点订票之后却在主节点无法正确下单,这就出现了“更新不一致”的现象。

    考虑再次提高可用性,我们将两个站点都作为主站点,依然采用“对等分布模型”,允许每个站点都可以处理用户请求。在这次的模型上我们对一致性做出妥协,不要求系统具有强一致性,于是会出现这样的情况,某一趟列车的余票只剩一张,而用户在两个站点都成功买到了票。这样达到了更高的可用性却导致进一步丧失了一致性。而在实际情况中,业务处理很可能出现这种情况,所以我们看到火车订票系统或者酒店订房系统,往往会允许一定数量的超额预定,而且在订单系统中往往不会放出所有的票数或房间数,这样在某些旅客退订之后可以转移给其他旅客。该方案付出的代价,要比网络故障导致系统彻底无法预定的代价要小。

    所以综合以上所提及的情况,在实际的分布式系统开发中,需要结合实际情况而做出一致性和可用性的权衡,而不是完全放弃其中一种属性。这样的权衡,往往不是单纯依靠开发团队决策,而是求助于领域内的专家来应对实际问题。

    5. ACID和BASE

    ACID和BASE表述了一致性-可用性权衡的两种设计理念。

    ACID的含义为原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)

    BASE的含义为基本可用(Basically Available),柔性状态(Soft state),最终一致(Eventually Consistent)

    • 基本可用(Basically Available)是指分布式系统在出现故障的时候,允许损失部分可用性,即保证核心可用。
    • 柔性状态(Soft state)是指允许系统存在中间状态,而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本,允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql
      replication的异步复制也是一种体现。
    • 最终一致(Eventually Consistent)是指系统中的所有数据副本经过一定时间后,最终能够达到一致的状态。

    ACID与BASE的关注点不同,ACID用在传统关系型数据库中,用来保证数据库的强一致性。BASE经常被表述为两个相反的理念,而Brewer认为ACID和BASE并不是非此即彼的关系,两者之间存在逐渐过渡的权衡方案可选,两者相较于对立关系似乎更偏向于补充。在BASE这一概念的描述中我们也可以看到,它不像ACID每一个属性都是明确的解释,BASE是一个弹性概念,它让我们在设计某种分布式系统时,根据实际情况权衡一致性和可用性的取舍,我们可能在分布式的核心节点或数据上需要采取ACID的方式来保证强一致性,而在其他节点保证其基本可用。

    6. 一致性的权衡

    我们站在用户的角度来看,用户关心的只是每次读取都是最新的数据,并不在乎内部的一致性(作为一个用户也不懂什么是一致性),所以我们在设计分布式系统的时候到底需要多少个节点才能保证一致性?

    假设总共有五个节点(N),我们只要保证写入数据的节点数(W)+ 读取数据的节点数(R)大于总节点数即可。即保证W+R>N,那就能保证对客户端而言,总是能读取到它最新写入的数据。比如,总节点数为5,写入节点数为3,读取节点数为3,那我们就能保证客户端总是能读取到它最新写入的数据。有了这样的数据公式的作为理论保证。我们就可以根据情况灵活选择W,R了。由于我们不需要保证5台机器全部都写入成功,只需要保证3台写入成功即可。这就意味着,我们允许5台机器中的2台出现问题,也就是提高了系统的可用性。这样的设计,虽然集群节点之间,也许有些节点的数据不是最新的,也就是没有做到CAP中的C,但对用户来说,数据总是一致的。

    上面所讲的即NWR算法,在一定程度上指导我们如何权衡CAP中的C和A,实际操作中,可能存在比上述说法更灵活的情况,也更复杂。

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  • ZAB和Raft一致性协议的对比 日志同步流程不同 ZAB 协议流程数据同步客户端连接到任意服务端,被重定向到leader上,向leader发送事务请求,leader使用类似二阶段提交的步骤,先向follower发送事务请求,待接到过半...
  • 分布式一致性hash算法

    千次阅读 2018-01-01 11:44:40
    写在前面  在学习Redis的集群内容时,看到这么一句话:Redis并没有使用一致性hash算法,而是引入哈希槽的概念。而分布式缓存Memcached则是使用分布式一致性hash算法来实现分布式存储。所以就专门学习了一下什么是...
  • HDFS数据一致性

    千次阅读 2018-09-11 10:22:45
    2.NameNode如何保证元数据的一致性 3.校验和 4.为实现高可用,HDFS采用的诸多策略 4.1 冗余副本 4.2 机架感知 4.3 心跳机制 4.4 安全模式 4.5 校验和 4.6 回收站 4.7 元数据保护 4.8 快照机制 ...
  • 分布式一致性模型

    千次阅读 2015-03-27 09:47:49
    数据一旦被复制,就会带来一致性的问题。以数据为中心的一致性模型 严格一致性 对数据项x的读操作返回的值为最近写入x的值。特点:绝对全局时间次序。严格一致性是限制性最强的模型,不可实现,没有全局时钟。 顺序...
  • 最终一致性

    万次阅读 2012-05-14 22:11:45
    在全球范围构建可靠的分布式系统,需要在一致性和可用性之间进行权衡。   最终一致性 Eventually Consistent   作者: Werner Vogels Werner Vogels is vice president and chieftechnology officer at ...
  • 相比于严格一致性,顺序一致性虽然放松了限制条件,但是对性能的影响还是很大,因此出现了一般一致性和因果一致性。 一般一致性的定义是: 一个系统支持一般一致性,当每个处理机所执行的所有写已被完成时,...

空空如也

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一致性不同