關係數據庫/分佈式系統一致性模型

一致性是一個比較抽象的概念，涉及computer science的多個領域，例如：

1. 分佈式數據存儲（例如分佈式數據庫/分佈式文件系統/消息隊列）的讀寫一致性
2. 傳統關係數據庫事務隔離級別，併發事務的一致性模型
3. 共享內存的多核架構中，多個cpu core之間的緩存一致性（cache coherence）
4. Web cache集羣的數據一致性

 

 

• 圖右半部分，是關係數據庫的consistency model。從上到下，一致性的級別愈來愈低，併發性能會更好些。不一樣數據庫對於事務隔離級別的定義有所不一樣。
• RR（repeatable read）
• > CS(cursor scability)
• > RC( read commit)。
• 圖左半部分，是從分佈式系統的consistency model。WFR是write follows read， MR MW分別是monotonic read,monotonic write。
• Linearizable（線性）
• > Sequential（順序）
• > Causal（因果）
• > RyW(read your write)。
• 根據CAP理論，圖中紅色部分的一致性模型，沒法知足100%的可用性，只能達到CP

 

Sequential consistency： Java內存模型 

Causal consistency（因果一致性）

若是Process A通知Process B它已經更新了數據，那麼Process B的後續讀取操做則讀取A寫入的最新值，而與A沒有因果關係的C則能夠最終一致性。

Read-your-writes consistency

若是Process A寫入了最新的值，那麼Process A的後續操做都會讀取到最新值。可是其它用戶可能要過一會才能夠看到。

Session consistency

此種一致性要求客戶端和存儲系統交互的整個會話階段保證

Read-your-writes consistency

Hibernate的session提供的一致性保證就屬於此種一致性。

Monotonic read consistency

此種一致性要求若是Process A已經讀取了對象的某個值，那麼後續操做將不會讀取到更早的值。

Monotonic write consistency

此種一致性保證系統會序列化執行一個Process中的全部寫操做

 

2、ZooKeeper的保證（Consistency Guarantees）

ZooKeeper是一個高效的、可擴展的服務，read和write操做都被設計爲快速的，read比write操做更快。

一、順序一致性（Sequential Consistency）：從一個客戶端來的更新請求會被順序執行。

二、原子性（Atomicity）：更新要麼成功要麼失敗，沒有部分紅功的狀況。

三、惟一的系統鏡像（Single System Image）：不管客戶端鏈接到哪一個Server，看到系統鏡像是一致的。

四、可靠性（Reliability）：更新一旦有效，持續有效，直到被覆蓋。

五、時間線（Timeliness）：保證在必定的時間內各個客戶端看到的系統信息是一致的。

 

 

出處

洞見: 分佈式系統的一致性