并发\分布式之顺序一致性和线性一致性

https://lotabout.me/2019/QQA-What-is-Sequential-Consistency/

 

https://wudaijun.com/2018/09/distributed-consistency/

线性一致性(Linearizability)

也叫做strong consistency或者atomic consistency，于 1987年提出，线性一致性强于顺序一致性，是程序能实现的最高的一致性模型，也是分布式系统用户最期望的一致性。 与顺序一致性相比，线性一致性只多了一条约束：如果事件A开始时间晚于事件B结束时间，则在最终事件历史中，要求B在A前。或者换句话说:事件生效时间是在事件开始时间到结束事件之间的某个时刻。 举个例子:

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A: --W(x,1)-- B: ---W(x,2)--- C: --R(x,2)-- -R(x,1)- D: --R(x,1)-

这个案例是满足线性一致性的，因为W(x,1)和W(x,2)两个事件是同时发生的，因此事件生效点可能出现在开始和结束之间的任意点，就这个例子来讲，全局事件历史为: B-W(x, 2), C-R(x,2), A-W(x,1), D-R(x,1), C-R(x,1)，其中D-R(x,1), C-R(x,1)可以对换。

如果将 D 的 R(x,1)改为 R(x,2)，则不满足线性一致性，因为 C 的 R(x,1) 和 D 的 R(x,2)都发生在 A, B 的 W 事件之后，因此它们应该对 x 的值结果具有相同的视角，不会读出不一致的结果。

如果说顺序一致性只保证单节点事件先后顺序的话，线性一致性还保证节点间的事件先后顺序，因此线性一致性的实现是非常困难的，一方面它需要一个全局同步的时钟(顺序一致性不需要全局同步的时钟)，另一方面，越严格的一致性，会让分布式系统的复杂度更高，并且与之对应的，性能也会更差。

除了线性一致性和顺序一致性外，还一些其它更弱的一致性模型，比如因果一致性，最终一致性等，这里不再赘述。理解一致性本身和一些基础概念之后，理解其它一致性都不难。

内存一致性模型

在前面我将顺序一致性简单描述为调度器模型，这可能会让你想到操作系统的进程/线程调度，在进程/线程的视角下，多路 CPU 本身不就是个”微型分布式系统”么。是的，不过多核体系是早于分布式的，因此它的一致性模型叫做内存一致性模型。那问题来了，现代多核体系的内存一致性模型满足顺序一致性么？再来看个例子:

初始状态下，x = 0, y = 0

进程 A	进程 B
x=1	y=1
r1=y	r2=x

按照顺序一致性的定义，我们将四条指令交叉任意排列，最终可能得到三种结果: r1==1,r2==0,r1==0,r2=1, r1=1,r2=1 三种结果，但不可能得到 r1=0,r2=0 的结果，因为这意味着全局执行顺序为 r1=y, r2=x, x=1, y=1，并不符合单个进程内部的执行顺序。那么实际上，这段程序会输出r1=0,r2=0的结果么？答案是会的，原因如下:

1. 编译器指令重排，编译器会在不影响程序语义的情况下，调整代码中的指令顺序。但编译器只能够解析显示语义，即单线程上下文，它无法(或者说非常难)解析程序的隐式语义，即程序的多线程上下文依赖。
2. CPU指令乱序执行，由于内存读取非常慢，CPU在不影响单线程语义的情况下，会将数据提前加载到缓存，提高执行效率。这就可能造成CPU指令处理顺序和程序指令顺序不一致，由于CPU 乱序只保证单线程语义，因此同样无法解析程序逻辑隐私因果关系，也可能造成结果不符程序预期。
3. 缓存一致性，由于 LB/SB 的存在，缓存一致性是有极短延迟的，可能某个共享数据被CPU更新并写入到 SB(Store Buffer)中，其它 CPU 并不能即时看到。

基于以上三点，现代 CPU 架构基本都是不支持顺序一致性的，因为其需要非常高昂的代价，严重限制编译器和硬件的优化能力。比如顺序一致性要求处理器按照程序序(program order)来执行程序，但在大部分情况下，这是没必要的。因此，现代硬件体系遵循的其实是: sequential consistency for data race free programs，即对没有 data race 的程序来说，是满足顺序一致性的(编译器能够分析上下文相关性)，但如果涉及到 data race，程序员需要使用 compile barrier 和 memory barrier 来限制编译器和 CPU 的乱序能力，以保证多线程下顺序一致性。这方面推荐一些优秀的文章:

1. 为什么程序员需要关心顺序一致性而不是Cache一致性？
2. 浅谈Memory Reordering
3. 聊聊原子变量、锁、内存屏障那点事