分布式数据一致性理解

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一、基本概念：

1、关联数据之间的逻辑关系是否正确 (数据约束一致). 理解为垂直方向的冗余

2、由于数据的复制，不同数据节点中的数据内容是否完整并且相同(数据副本一致) ，理解为水平方向的冗余

二、一致性模型

一致性模型主要可以分为两类：

能够保证所有进程对数据的读写顺序都保持一致的一致性模型称为 强一致性模型 ，

而不能保证的一致性模型称为 弱一致性模型

（1）强一致性模型

1、线性一致性（Linearizable Consistency）

cap中的一致性指的就是线性一致性，目前而言线性一致性是无法实现的，做的最好就是Google的Spanner

2、顺序一致性（Sequential Consistency）

（2）弱一致性模型

1、因果一致性（Causal Consistency）

2、最终一致性（Eventual Consistency）

base 理论中的E就是最终一致

3、以客户端为中心的一致性（Client-centric Consistency）

以客户端为中心的一致性包含了四种子模型：

1. 单调读一致性（Monotonic-read Consistency）：如果一个进程读取数据项 x 的值，那么该进程对于 x 后续的所有读操作要么读取到第一次读取的值要么读取到更新的值。即保证客户端不会读取到旧值。

2. 单调写一致性（Monotonic-write Consistency）：一个进程对数据项 x 的写操作必须在该进程对 x 执行任何后续写操作之前完成。即保证客户端的写操作是串行的。

3. 读写一致性（Read-your-writes Consistency）：一个进程对数据项 x 执行一次写操作的结果总是会被该进程对 x 执行的后续读操作看见。即保证客户端能读到自己最新写入的值。

4. 写读一致性（Writes-follow-reads Consistency）：同一个进程对数据项 x 执行的读操作之后的写操作，保证发生在与 x 读取值相同或比之更新的值上。即保证客户端对一个数据项的写操作是基于该客户端最新读取的值。

三、共识算法(水平问题)

一致性问题是结果，共识是为达到这个结果所要经过的过程，或者说一种手段。

1. 拜占庭错误。表示通过伪造信息进行恶意响应产生的错误。

2. 非拜占庭错误。没有进行响应产生的错误

解决「 拜占庭错误 」的称作Byzantine Fault Tolerance（BFT）类算法，解决「 非拜占庭错误 」的称作Crash Fault Tolerance（CFT）类算法

（1）BFT类型算法

BFT类型算法又有2个分支。「 基于确定性的 」和「 基于概率的 」。

先聊聊「基于确定性的」，此类算法表示一旦对某个结果达成共识就不可逆转，即共识是最终结果。它的代表作是PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）算法

再聊聊「基于概率的」，此类算法的共识结果则是临时的，随着时间推移或某种强化，共识结果被推翻的概率越来越小，成为事实上的最终结果。它的代表作是PoW（Proof of Work）算法

（2）CFT类算法

CFT类算法解决的是分布式系统中存在故障，但不存在恶意节点的场景（即可能消息丢失或重复，但无错误消息）下的共识达成问题

「Paxos」算法

Raft算法

Zookeeper里的「ZAB」（ZooKeeper Atomic Broadcast）算法也是CFT类算法，是以Fast Paxos算法为基础实现的

四、分布式事务(垂直问题)

分布式系统的事务，不得不提到被广为流传的两个理论：「 CAP 」、「 BASE 」。

（1）「CAP」为基础解决方案

1、两阶段提交（2PC）[5]

2、三阶段提交（3PC）[6]

3、TCC

注意幂等性

(2) 「BASE」理论为基础的解决方案

1、异步消息——本地消息表

2、异步消息——不支持事务的MQ

3、异步消息——支持事务的MQ

目前唯一支持事务的MQ框架是RockerMQ

4、Saga

必须要额外确保 执行了「回滚」之后再接收到「正向请求」，等于“请求无效”的效果

5、Gossip协议

参考文章： 分布式系统：一致性模型

最终一致性的实现方式

分布式系统关注点——「共识」的兄弟「事务」

分布式系统关注点——通过“共识”达成数据一致性

近期文章：

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