20、云环境下的数据管理：复制、一致性、SLA 与事务支持

云环境下的数据管理：复制、一致性、SLA 与事务支持

1. 数据复制与一致性管理

1.1 无状态与有状态服务的扩展差异

无状态服务易于扩展，因为新的副本可以独立于其他实例运行。而有状态服务（如数据库系统）的扩展则需要为用户保证系统的一致视图。不过，维护多个强一致的数据库副本成本很高。大多数 NoSQL 系统依据 CAP 定理，通过放宽一致性保证、支持各种弱一致性模型（如最终一致性）来克服分布式复制的困难。

1.2 数据复制目的差异

为性能进行的数据复制与为可用性或容错进行的数据复制有显著区别。当以可扩展性为复制的驱动因素时，通常需要更高程度的复制，并支持弱一致性。

1.3 一致性保证量化研究

• Wada 等人 ：通过从一个客户端向键写入时间戳，读取相同键并计算读取者本地时间与读取的时间戳之间的差异，来测量基于时间的陈旧性。
• Bermbach 和 Tai ：扩展了 Wada 等人的实验，使用地理分布的多个读取器，通过计算版本 n 的最新读取时间戳与版本 n + 1 的写入时间戳之间的差异来测量一致性窗口。他们对 Amazon S3 的实验表明，该系统经常违反单调读一致性。
• Anderson 等人 ：提出一种离线算法，分析客户端机器与底层键值存储之间的交互轨迹，并报告轨迹中一致读取的违规次数。该方法有助于检查运行操作的安全性，但不适用于需要在线监控数据陈旧性或一致性保证的系统。
• Zellag 和 Ke