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  • 一至与一致
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    2021-02-24 11:23:47

    数据的坐标系统混乱时。打开数据后显示,警告:“范围不一致!一个或多个已添加的图层的范围与关联的空间参考信息不一致。在此类图层上重新投影数据可能会导致异常行为。
    再看其他图层默认参考系统是投影坐标,3度分带,38带,有带号。

    CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_38
    WKID: 4526 权限: EPSG

    Projection: Gauss_Kruger
    False_Easting: 38500000.0
    False_Northing: 0.0
    Central_Meridian: 114.0
    Scale_Factor: 1.0
    Latitude_Of_Origin: 0.0
    Linear Unit: Meter (1.0)

    再看其他数据要素坐标是6位+7位,这就是问题的根源,如果有带号,应该是8位+7位。之所以有警告是因为空间参考是有带号,而实际数据又没有带号。

    尝试用投影工具转换在有带号和无带号的数据都不成功。

    最后的解决方法是去除投影,然后重新定义投影。

    在ArcGIS中

    CGCS2000_3_Degree_GK_CM_114E

    表示3度分带,无带号,中央经度是114

    CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_38

    表示3度分带,有带号,带号为38带,中央经度是38X3=114

    CGCS2000_GK_CM_105E

    表示6度分带,无带号,中央经度是105

    CGCS2000_GK_Zone_13

    表示6度分带,有带号,带号为13带,中央经度是13X6-3=105

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  • 【RPC】分布式一致与一致性协议

    千次阅读 2022-07-06 09:44:27
    数据一致性并不只有存在不存在两种情况,就像可以用0%到100%之间的任意数值来代表可用性的程度一样,一致性也有一些分类。一致性模型按照强弱可以粗略地分为弱一致性模型、最终一致性模型和强一致性模型。下面就...


    分布式一致性

    在CAP、ACID和BASE中都提到了一致性。但是对于一致性的整个定义还是非常模糊的,所以本文会详细介绍一致性的模型,以及目前比较流行的一致性协议。

    数据一致性并不只有存在与不存在两种情况,就像可以用0%到100%之间的任意数值来代表可用性的程度一样,一致性也有一些分类。一致性模型按照强弱可以粗略地分为弱一致性模型、最终一致性模型和强一致性模型。

    • 弱一致性模型的特点是向系统更新或者写入一个数值后,后续的读操作不一定能够读到这个最新的数值。
    • 最终一致性模型的特点是向系统更新或者写入一个数值后,后续一段时间内的读操作可能读取不到这个最新的值,但在该时间段过后,一定能够读到最新的数值。最终一致性模型又可细分为:因果一致性、单调一致性和最终一致性
    • 强一致性模型的特点是向系统更新或写入一个数值后,无论何时都能够读到这个最新的数值。强一致性模型又可以细分为两类:线性一致性和顺序一致性

    下面就分别介绍一下这几种一致性模型。

    1. 线性一致性

    线性一致性又称为原子一致性和强一致性。

    Linearizability: A Correctness Condition for Concurrent Objects. Maurice P. Herlihy, Jeannette M. Wing. 1987.

    如果需要达到线性一致性,则需要满足如下条件:

    • 1)任何一次读操作都可以读到某个数据的最新值。
    • 2)系统中所有的节点内执行的时间顺序都和系统级别时钟下看到的时间顺序一致。

    第一点非常容易理解,第二点则约束了两个维度下时间的执行顺序都必须是一样的。这两个维度是指单个进程内的时钟顺序和整个系统的时钟顺序。下面通过一个例子来理解一下。
    在这里插入图片描述

    图中有三个进程P1、P2、P3,从P1进程来看,只是执行了一次写操作。从P2和P3进程来看。事件顺序都是先执行一次写操作,然后执行一次读操作。从整个系统的时钟顺序来看,先执行三次写操作,然后执行两次读操作,所以最近一次的值是3,读操作读到的值也就是3。

    2. 顺序一致性

    上面的例子中五个事件在时间上没有重叠,但是在实际的场景中,不同进程的事件执行的时间点一定会有重叠,如下面的例子:
    在这里插入图片描述

    这三个进程在执行三次写操作和三次读操作时的时间点有重叠,从系统级时钟的维度来看,整个事件的执行顺序应该是write1→write2→write3→read2→read3→read2(数字代表进程标识)。如果按照线性一致性的约束,则第一次read2读到的值应该是a=3,因为第一次read前一次的写操作时write3。但是图中的结果却是a=2,这是因为write3操作虽然实在read2操作之前开始执行的,但是write3操作结束的事件却是在第一次read2操作开始之后。从进程P2的视角看,事件执行顺序应该时write2→read2→write3→write1→read2,P2进程和系统级别时钟的视角看到的事件执行顺序是完全不一样的。而这种时间点重叠,并且不满足系统级别时钟的事件执行顺序的一致性成为顺序一致性。

    顺序一致性的约束如下:

    • 1)任何一次读操作都可以读到某个数据的最新值,这一点和线性一致性是相同的。
    • 2)任何进程看到的事件顺序是合理的,达成一致即可,并不需要所有进程的时间顺序和系统级时钟下的事件顺序一致,它放宽了对一致性的要求,并不像线性一致性一样严格。

    3. 因果一致性

    线性一致性和顺序一致性有一个相同的约束,就是任何一次读操作都可以读到某个数据的最新值,这是强一致性的表现。而因果一致性属于最终一致,它的约束如下:

    • 1)对于具有因果关系的读/写事件,所有进程看到的事件顺序必须一致。
    • 2)对于没有因果关系的读/写事件,进程可以以不同的顺序看到这些并发的事件。

    4. 单调一致性

    单调一致性可以分为单调读一致性和单调写一致性。

    单调读一致性指的是任何时刻一旦读到某个数据项在某次更新后的值,就不会再读到比这个值更旧的值。

    单调写一致性指的是一个进程对某一个数据项执行的写操作必须在该进程对数据项执行任何后续写操作之前完成。

    相较于因果一致性,单调一致性更聚焦于单个进程内的读/写操作顺序。

    5. 最终一致性

    因果一致性和单调一致性都属于最终一致性中的一种,只是在最终一致性的基础上增加了一致性的强度,因果一致性是在最终一致性的基础上增加了因果关系的约束,单调一致性是在最终一致性的基础上增加了单进程内的约束。而没有增加其他约束的最终一致性也就是字面上的最终一致性的意思,只有一个约束,就是向系统写入更新或者写入一个数值,后续一段时间内的读操作可能读取不到这个最新的值,但是在该时间段过后,一定能够读到这个最新的数值。

    对比以上几个一致性模型的约束条件,可以发现它们之间也有一定的强弱之分,由弱到强,分别是最终一致性、单调一致性、因果一致性、顺序一致性、线性一致性。

    一致性模型是理论总结,一致性协议则是一致性模型的具体表现形式。与之经常混淆的是共识算法。共识和一致性描述的内容并不相同,共识用来描述一组进程间的协作过程,并且确定下一个操作,而一致性描述的是进程间某一时刻的状态。共识和一致性相比,共识的概念更狭隘一些,因为达成共识就可以达到一致性。但是需要达到一致性,并不一定需要达成共识,而一致性有强弱之分,共识算法是一致性协议的一种具体实现手段。


    一致性协议

    1. Paxos算法

    Paxos是一种基于消息传递且具有高度容错特性的共识算法。

    在分布式系统中,只能减少却无法避免进程挂掉、进程重启、通信消息丢失、延迟等情况,Paxos算法实现的就是在发生这些异常时,不会破坏分布式系统决议的一致性。一些进程可以提出各种请求,最终只有一个请求会被选中,只要有一个请求被选中,那么其他进程都能获得该请求带来的变化。

    在Paxos算法中有三类角色,分别是

    • Acceptor(决策者):用于决策最终选用哪个决议。
    • Proposer(提议者):该角色的职责为向决策者提出提议。
    • Learner(最终决策执行者):该角色的职责是执行最终选定的提议。

    从提议的提出到提议的选定,再到提议的执行,可以大致分为两个阶段,第一个阶段就是决策者选出一个最终的提议(其实是Proposer与Acceptor之间的交互),第二阶段就是最终决策执行者如何获取并执行该提议。

    由于Paxos算法是一套偏向理论的算法,难以理解且实现,所以本文就不展开介绍细节了。

    2. Raft算法

    Raft是一种用来管理复制状态机的算法,复制状态机通常使用复制日志实现,Raft也不例外。每个服务器存储一个包含一系列命令的日志,其状态机按顺序执行日志中的命令。每个日志中的命令都相同且顺序也一样,因此只要处理相同的命令序列,就能得到相同的状态和相同的输出序列。这也是Raft实现一致性的核心思想。

    Raft算法有三种角色:

    • Leader(领袖):该角色的职责是接受和处理一切请求,并同步数据给Follower。
    • Follower(群众):该角色的职责是转发请求给Leader,接受Leader的同步数据,以及参与投票。
    • Candidate(候选人):该角色的职责是竞选Leader。

    这三种角色分别代表服务节点的三种状态,这三种状态之间可以互相转化。

    对于raft角色的转化,在官网有一个动画,可以自己设置各节点的状态:https://raft.github.io/

    在这里插入图片描述

    从图中可以看出,集群最初的状态——所有服务器都是Follower,当这些服务启动完成后,由于起初没有Leader,所以Follower一定不会收到Leader的心跳信息。经过一段时间后,发生选举,此时Follower先增加自己的当前任期号并且转换到Candidate身份,然后投票给自己并且并行地向集群中的其他服务器节点发送竞选请求。

    当满足以下三个条件中的一个时,Candidate身份会发生转变:

    • 集群内超过半数的服务节点同意该 Candidate 成为 Leader,也就是超过半数的节点响应了竞选请求,此时 Candidate 会变成 Leader。(这是对图中“receives votes from majority of servers”的解释)
    • 集群内其他的某个服务器节点已经成为 Leader,此时 Candidate 会变回 Follower。 因为当 Leader 产生后,它会向其他的服务器节点发送心跳消息来确定自己的地位并阻止新的选举。(这是对图中“discovers current leader or new term”的解释)
    • 如果有多个 Follower 同时成为 Candidate,那么选票可能会被瓜分,以至于没有Candidate 赢得过半的投票,也就是选举超时后还是没有选出 Leader,会通过增加当前任期号来开始一轮新的选举,但是这种情况有可能无限重复(这是对图中“times out, new election”的解释)。为了防止这种情况发生,Raft 算法使用超机选举超时时间的方法来确保很少发生选票瓜分的情况。也就是每个 Candidate 在开始一次选举的时候重置一个随机的选举超时时间,然后一直等待直到选举超时。该 Candidate 会增加当前的任期号,重新发起竞选请求,此时其他 Candidate 可能还在等待中,那么其他服务节点认为该超时的 Candidate 的任期号最大,所以它会被选为 Leader。

    还有一种从Leader直接变成Follower的情况,这种情况多数出现在Leader发生了网络分区的时候。当Leader发生网络分区后恢复时,新的Leader已经产生,它会接受新Leader的心跳请求,发现新的Leader的任期号比自己的大,它会自动变成Follower。 而旧的Leader如果发送心跳请求给其他服务器节点时,Candidate和Follower都会对比任期号,如果任期号小于自己的任期号,则直接拒绝此次心跳请求。

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  • 总线矩阵:业务过程和维度的交点; 一致性维度:同一集市的维度表,内容相同或包含; 一致性事实:不同集市的同一事实,需保证口径一致,单位统一。

    目录

    1、概述

    总线架构

    一致性维度 

    一致性事实

    2、总线架构demo


    1、概述

    在Kimball的维度建模的数据仓库中,关于多维体系结构(MD)有三个关键性概念:总线架构(Bus Architecture),一致性维度(Conformed Dimension)和一致性事实(Conformed Fact)。 

    总线架构

    多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里,有一种构建数据仓库的架构,叫Multidimensional Architecture(MD),中文一般翻译为“多维体系结构”,也称为“总线架构”(Bus Architecture)。多维体系结构的创始人是数据仓库领域中最有实践经验的Kimball博士。 多维体系结构主要包括后台(Back Room)和前台(Front Room)两部分。后台也称为数据准备区(Staging Area),是MD架构的最为核心的部件。在后台,是一致性维度的产生、保存和分发的场所。同时,代理键也在后台产生。 前台是MD架构对外的接口,包括两种主要的数据集市,一种是原子数据集市,另一种是聚集数据集市。原子数据集市保存着最低粒度的细节数据,数据以星型结构来进行数据存储。聚集数据集市的粒度通常比原子数据集市要高,和原子数据集市一样,聚集数据集市也是以星型结构来进行数据存储。前台还包括像查询管理、活动监控等为了提供数据仓库的性能和质量的服务。 在多维体系结构中,所有的这些基于星型机构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中,也可以分散在不同的机器上,而所有这些数据集市的集合组成的分布式的数据仓库。

    一致性维度 

    在多维体系结构中,没有物理上的数据仓库,由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的,最终组合在一起,成为一个数据仓库。如果分步建立数据集市的过程出现了问题,数据集市就会变成孤立的集市,不能组合成数据仓库,而一致性维度的提出正式为了解决这个问题。 一致性维度的范围是总线架构中的维度,即可能会在多个数据集市中都存在的维度,这个范围的选取需要架构师来决定。一致性维度的内容和普通维度并没有本质上区别,都是经过数据清洗和整合后的结果。 一致性维度建立的地点是多维体系结构的后台(Back Room),即数据准备区。在多维体系结构的数据仓库项目组内需要有专门的维度设计师,他的职责就是建立维度和维护维度的一致性。在后台建立好的维度同步复制到各个数据集市。这样所有数据集市的这部分维度都是完全相同的。建立新的数据集市时,需要在后台进行一致性维度处理,根据情况来决定是否新增和修改一致性维度,然后同步复制到各个数据集市。这是不同数据集市维度保持一致的要点。 在同一个集市内,一致性维度的意思是两个维度如果有关系,要么就是完全一样的,要么就是一个维度在数学意义上是另一个维度的子集。例如,如果建立月维度话,月维度的各种描述必须与日期维度中的完全一致,最常用的做法就是在日期维度上建立视图生成月维度。这样月维度就可以是日期维度的子集,在后续钻取等操作时可以保持一致。如果维度表中的数据量较大,出于效率的考虑,应该建立物化视图或者实际的物理表。这样,维度保持一致后,事实就可以保存在各个数据集市中。虽然在物理上是独立的,但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起,随时可以进行交叉探察等操作,也就组成了数据仓库。

    一致性事实

    在建立多个数据集市时,完成一致性维度的工作就已经完成了一致性的80%-90%的工作量。余下的工作就是建立一致性事实。 一致性事实和一致性维度有些不同,一致性维度是由专人维护在后台(Back Room),发生修改时同步复制到每个数据集市,而事实表一般不会在多个数据集市间复制。需要查询多个数据集市中的事实时,一般通过交叉探查(drill across)来实现。 为了能在多个数据集市间进行交叉探查,一致性事实主要需要保证两点:第一个是KPI的定义及计算方法要一致,第二个是事实的单位要一致性。如果业务要求或事实上就不能保持一致的话,建议不同单位的事实分开建立字段保存。

          这样,一致性维度将多个数据集市结合在一起,一致性事实保证不同数据集市间的事实数据可以交叉探查,一个分布式的数据仓库就建成了。

    2、总线架构demo

    参考文献:东拼西凑.txt

    小结有话

    1、总线矩阵:业务过程和维度的交点;一致性维度:同一集市的维度表,内容相同或包含;一致性事实:不同集市的同一事实,需保证口径一致,单位统一。

    2、追求一致性必然会增加开发工作量,但长期来说,使用方便、运维简单;一致性和性能,需要平衡。

     

    数仓系列传送门:https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_8871528.html

     

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  • 在足球比赛里,个球员在场比赛中进三个球,称之...一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) 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。因此在进行...

    在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之为帽子戏法(Hat-trick)。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:

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

    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。因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍。而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统,就是在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大多数web应用,其实并不需要强一致性,因此牺牲一致性而换取高可用性,是目前多数分布式数据库产品的方向。

    当然,牺牲一致性,并不是完全不管数据的一致性,否则数据是混乱的,那么系统可用性再高分布式再好也没有了价值。牺牲一致性,只是不再要求关系型数据库中的强一致性,而是只要系统能达到最终一致性即可,考虑到客户体验,这个最终一致的时间窗口,要尽可能的对用户透明,也就是需要保障“用户感知到的一致性”。通常是通过数据的多份异步复制来实现系统的高可用和数据的最终一致性的,“用户感知到的一致性”的时间窗口则取决于数据复制到一致状态的时间。

    最终一致性(eventually consistent)

    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。

    从客户端角度,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。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。

    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。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。

    上述最终一致性的不同方式可以进行组合,例如单调读一致性和读己之所写一致性就可以组合实现。并且从实践的角度来看,这两者的组合,读取自己更新的数据,和一旦读取到最新的版本不会再读取旧版本,对于此架构上的程序开发来说,会少很多额外的烦恼。

    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

    如果W+R>N,写的节点和读的节点重叠,则是强一致性。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。

    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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    将不一致分为三种情况: 1. 数据库有数据,缓存没有数据; 2. 数据库有数据,缓存也有数据,数据不相等; 3. 数据库没有数据,缓存有数据。   在讨论这三种情况之前,先说明一下我使用缓存的策略,也是...

空空如也

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一至与一致