分布式一致性与复制-01

本文探讨了分布式系统中数据复制的目的与代价,包括提高可靠性、性能,以及面临的保持一致性的问题。文章介绍了多种一致性模型,如严格一致性、顺序一致性、因果一致性等,分析了它们的定义和应用场景。此外,还讨论了以客户为中心的一致性模型,特别是最终一致性及其子特性,如单调读和单调写。

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本文是对《分布式原理与范型》的读书笔记。

1、数据复制的好处

分布式系统中数据的复制是为了提高系统的   可靠性性能。

实现数据复制的难点:保持各个副本间的一致性。

首先:数据复制可以提高系统可靠性,一个副本失效后,可以转换到另一个副本继续运行;通过多个副本可以对数据提供更好的保护。

第二:提供性能,利用不同地理位置的副本迅速响应;利用不同的副本分担工作负荷。

2、数据复制付出的代价:

复制带来的多个拷贝可能导致一致性方面的问题。

多个拷贝间要保持一致性,需要进行数据同步 ,要付出代价。

3、以数据为中心的一致性模型

一致性模型实质上是进程和数据存储之间的一个约定。正常情况下,一个数据项上执行读操作时,它期待该操作返回的是该数据在其最后一次写操作之后的结果。

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