强一致性、弱一致性、顺序一致性、最终一致性概述
通俗易懂 强一致性、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
- 强一致性 与 弱一致性
- 强一致性两个要求
- 弱一致性
- 强一致性和弱一致性举例
- 顺序一致性
- 最终一致性
- 最终一致性的种类
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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