一、常见一致性模型 在分布式系统中，常见的一致性模型有强一致性、弱一致性和最终一致性等，这些模型定义了数据一致性的不同标准和要求。（１）强一致性。要求系统改变提交后立即改变集群状态，保证集群中所有服务节点数据完全相同，并且能够对某个提案达成一致。（２）弱一致性。不用保证提交后立刻在集群内全部生效...
强一致性:适用于对数据一致性要求非常高的场景,如金融交易系统、订单管理系统等。 弱一致性:适用于对实时性要求较高,可以容忍一定的数据不一致性的场景,如社交媒体、新闻网站等。 最终一致性:适用于对数据一致性有一定要求,但可以容忍一定的时间延迟的场景,如电子商务平台、电子邮件系统等。 区域一致性:适用于分布...
单调读比强一致性更弱,比最终一致性更强。 实现单调读取的一种方式是确保每个用户总是从同一个节点进行读取(不同的用户可以从不同的节点读取),比如可以基于用户ID的哈希值来选择节点,而不是随机选择节点。 *因果一致性 在本文中阐述因果一致性可能并不是一个很好的时机,因为它往往发生在分区(也称为分片)的分布...
强一致性:适用于对数据一致性要求非常高的场景,如金融交易系统、订单管理系统等。 弱一致性:适用于对实时性要求较高,可以容忍一定的数据不一致性的场景,如社交媒体、新闻网站等。 最终一致性:适用于对数据一致性有一定要求,但可以容忍一定的时间延迟的场景,如电子商务平台、电子邮件系统等。 区域一致性:适用于分布...
强一致性vs弱一致性 强一致性:在任意时刻,从任意不同副本取出的值都是一样的。 弱一致性:有时泛指最终一致性,是指在任意时刻,可能由于网络延迟或者设备异常等原因,不同副本中的值可能会不一样,但经过一段时间后,最终会变成一样。 显然,我们更想要做到强一致性的这种效果,那么有哪些方式可以实现呢,其中最为简...
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。但经过“不一致时间窗口”这段时间后,后续对该数据的读取都是更新后的值; 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。
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...
⼀致性）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（...
弱一致性则允许更快的写入响应，主库写入后不等待所有从库确认。这种异步复制可能导致从库数据落后，但最终会与主库一致，这就是最终一致性。最终一致性允许短暂的数据不一致，但最终会达到一致状态，只是时间延迟可能较长。读写一致性关注用户自己的操作立即可见，例如在回复虎扑帖子时，确保用户看到自己的...
强一致性 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。 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...