文档介绍：分布式系统之一致性与复制
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一、概述
复制目标
可靠性
性能
难题
数据的一致性
两种一致性模型
以数据为中心的一致性模型
以客户为中心的一致性模型
实现一致性的两个问题
数据更新的实际分发问题
保持副本一致性的问题
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一致性模型
实质上是进程和数据存储之间的一个约定，进程只有遵守约定，数据存储才能正常运行
基本原则：正常情况下，一个进程执行对某项数据的读操作时，应该返回该数据项最近一次写操作的结果
在没有全局时钟的情况下，精确定义哪次写操作是最后一次写操作相当困难
基本目标：有效限制在一个数据项执行读操作所应该返回的值
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二、以数据为中心的一致性模型
（a）不使用同步操作的一致性模型 （b）使用同步操作的一致性模型
一致性
描述
严格一致性
所有共享访问事件必须按绝对时间严格排序
线性一致性
所有进程看到的共享访问必须是同一顺序。访问则是按照全局时间戳排序。
顺序一致性
所有进程看到的共享访问必须是同一顺序。访问不是按时间戳排序。
因果一致性
所有进程以相同顺序看到的有因果关系的共享访问
FIFO
各进程按自己的队列方式对写操作排序，这个顺序对所有进程可见，但来自不同进程的对共享写操作的排序有可能不一样。
(a)
一致性
描述
弱一致性
至少执行一次同步后，共享数据才被认为是一致的。
释放一致性
退出临界区后，执行共享数据一致性操作
入口一致性
进入临界区时，执行属于该临界区的共享数据的一致性操作。
(b)
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三、以客户为中心的一致性模型
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1、最终一致性
在许多分布式系统的数据存储中
不会出现同时发生的更新操作
或者发生同时更新时，可以容易化解它们
大部分操作是读操作
提供一种很弱的一致性模型，称为最终一致性模型
例：
DNS系统中，各域由各自机构管理，不会出现写－写冲突，只需处理读－写冲突。
在Web中，通常浏览器或者web代理在本地高速缓存保存一份已下载的页面，但有可能过时，然而这种不一致性对客户来说是可以接受的。
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最终一致性
特点：
如果在一段很长的时间内没有更新操作，那么所有副本将逐渐成为一致的
这种形式的一致性就称为最终一致性
最终一致性实际上只要求更新操作被保证传播到所有副本上。
最终一致性在
客户总是访问同一个副本时，没有任何问题
如果客户访问不同的副本时，就会出现问题
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移动用户访问分布式数据库的不同副本
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2、以客户为中心的一致性
以客户为中心的一致性
有效解决最终一致性模型中客户对不同副本访问的问题
基本思想：
为单一的客户提供一致性保证，保证该客户对数据存储的访问一致
不保证不同客户并发访问的一致性
四种模型
单调读
单调写
写后读
读后写
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单调读
定义：如果一个进程读取数据项x的值，那么它对x执行的任何后续读操作总是得到第一次读取的值或者更新的值。
保证进程不会读到比以前读的值更老的版本。
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