[TOC] ## 一致性與共識 分布式系統最重要的抽象之一就是**共識（consensus）**：**就是讓所有的節點對某件事達成一致** ## 一致性保證 ? 大多數復制的數據庫至少提供了**最終一致性**，這意味著如果你停止向數據庫寫入數據并等待一段不確定的時間，那么最終所有的讀取請求都會返回相同的值。換句話說，不一致性是暫時的，最終會自行解決（假設網絡中的任何故障最終都會被修復）。最終一致性的一個更好的名字可能是**收斂（convergence）**，因為我們預計所有的復本最終會收斂到相同的值 **分布式一致性模型**和我們之前討論的事務隔離級別的層次結構有一些相似之處。盡管兩者有一部分內容重疊，但它們大多是無關的問題：事務隔離主要是為了，**避免由于同時執行事務而導致的競爭狀態**，而分布式一致性主要關于，**面對延遲和故障時，如何協調副本間的狀態。** ## 線性一致性 是讓一個系統看起來好像只有一個數據副本，而且所有的操作都是原子性的。有了這個保證，即使實際中可能有多個副本，應用也不需要擔心它們 ## 依賴線性一致性 1. 鎖定和領導選舉 2. 約束和唯一性保證 3. 跨信道的時序依賴 ## 實現線性一致的系統 1. 單主復制（可能線性一致） 2. 共識算法（線性一致） 3. 多主復制（非線性一致） 4. 無主復制（也許不是線性一致的） ## CAP定理 * 如果應用需要線性一致性，且某些副本因為網絡問題與其他副本斷開連接，那么這些副本掉線時不能處理請求。請求必須等到網絡問題解決，或直接返回錯誤。（無論哪種方式，服務都**不可用（unavailable）**）。 * 如果應用不需要線性一致性，那么某個副本即使與其他副本斷開連接，也可以獨立處理請求（例如多主復制）。在這種情況下，應用可以在網絡問題前保持可用，但其行為不是線性一致的