12、COPS：实现可扩展因果一致性的分布式存储系统

COPS：实现可扩展因果一致性的分布式存储系统

在当今的互联网服务中，分布式数据存储系统扮演着至关重要的角色。随着在线应用的复杂性不断增加，对数据存储系统的性能和一致性提出了更高的要求。本文将介绍一种名为 COPS 的分布式存储系统，它能够在广域存储环境中实现可扩展的因果一致性，为复杂的在线应用提供强大的支持。

1. 引言

分布式数据存储是现代互联网服务的基础构建模块。理想情况下，数据存储系统应具备强一致性、高可用性以及在网络分区时仍能正常运行的能力。然而，CAP 定理表明，同时实现这三个目标是不可能的。因此，现代 Web 服务通常选择牺牲强一致性，以换取高可用性、低延迟和高可扩展性，这类系统被称为 ALPS 系统。

在 ALPS 系统中，我们寻求在这些约束条件下可实现的最强一致性模型。本文提出了一种名为 causal+ 一致性的模型，它结合了因果一致性和收敛冲突处理。因果一致性确保数据存储尊重操作之间的因果依赖关系，而收敛冲突处理则保证副本不会永久分歧，并且对同一键的冲突更新在所有站点都以相同的方式处理。

2. ALPS 系统及其权衡

现代大型互联网服务通常采用广域部署的方式，分布在多个数据中心。这些分布式存储系统具有多个目标，包括可用性、低延迟、分区容错性、高可扩展性以及足够强的一致性模型。

属性	描述
可用性	数据存储系统应确保所有操作都能成功完成，不会出现无限阻塞或返回数据不可用的错误。