分布式数据一致性小结

简介

分布式一致性问题包括数据一致性问题和事务一致性问题。在此仅关注数据一致性问题，数据一致性问题是因为分布式系统下数据需要复制而导致的。

而数据一致性模型就是规定在并发的进行数据复制时，每个节点应该看到的视图是怎样的。
不同的 数据一致性模型 对于视图的规定不一样。

假设：

有两个进程 p1 和 p2，各自发生的事件为 p1_1、p1_2 和 p2_1、p2_2。
如果不做任何限制，那么这四个事件在全局所有节点看来有 4! 种可能（由于网络波动或者任何原因，这些事件会完全的乱序由别的节点感知到）。

而一致性模型 就是对事件的排列做出限制，让所有节点只可以感知到受限集合内的事件发生顺序。而限制集合内的事件发生顺序(视图)符合的特性就是 一致性模型 的特性。

在此只介绍几种常见的 一致性模型，包括：线性一致性、顺序一致性、因果一致性、单调读、单调写、读己所写、读后写

一、线性一致性

最强的一致性，要求分布式系统需要有一个全局时钟，在全局时钟下按顺序发生的事件，在各个节点处理时也必须按全局时钟顺序发生。即各个进程看到的操作顺序和全局时钟下的顺序一致。

简介中的例子，假设全局时钟下发生的顺序为 p1_1、p1_2 、p2_1、p2_2，则集群内的所有节点看到的顺序都是这个顺序。

如何实现线性一致性？ 可以使用 raft 协议，读写请求都由主节点处理且需要保证写请求必须在 apply 到状态机后才能返回给客户端，这样子可以保证在写请求从客户端发出到写请求 apply 到状态机期间发生的所有读操作，都算是并发的操作，这样子可以保证线性一致性。
即：

x = 0(初值)
P1：|----write x = 1 ----- apply x = 1--------------|  |---- read x = 1 --|
P2:           |----