分布式一致性算法(主讲人：冯骁)慕课视频播放-大数据平台核心技术-MOOC慕课视频教程-柠檬大学

下面我们来讲一下

一致性的模型

简单来说

一致性主要有三种类型

第一种是弱一致性

就是说

当你写入一个新值后

这个操作在数据副本上

可能能读出来

也可能读不出来

比较典型的就是一些

Case系统

第二种是最终一致性

就是当你写入一个新值

有可能读不出来

但经历了某个时间窗口之后

就一定能读出来

比如说电子邮件系统

第三种是强一致性

就是新的数据一旦写入

那么在任意副本

任意时间

都能够读到这个新值

比如文件系统

就是强一致性的

我们可以对一致性的

三种情况进行简单的分析

弱一致性和最终一致性

一般来说是异步冗余的

而强一致性

一般来说是同步冗余的

异步冗余通常意味着

更好的性能

但是它的状态控制

会非常的复杂

而同步意味着简单

但是也意味着性能下降

接下来我会介绍一下

主要的分布式一致性算法

包括Master-Slave

Master-Master

两阶段提交

和三阶段提交

首先我会介绍一下

Master-Slave架构

对于这种架构

Slave一般是Master的备份

这种系统一般是这么设计的

所有的读写请求都由

Master负责

写请求写到Master之上后

再由Master同步到Slave上

Master和Slave之间的同步

可以使用异步

也可以使用同步

可以是Master来push

也可以是slave来pull

一般来说

都是由slave来进行

周期性的pull

所以是最终一致性

这个设计的问题是

如果Master在pull的

周期内挂掉了

那么会导致

这个时间片内的数据丢失

如果你不想让数据丢失

那么Slave只能成为

Read-Only的方式

等待Master恢复

接下来我会讲一下

Master-Master模型

这种模型是指一个系统里边

存在两个或者多个Master

每个Master都能提供

read和write服务

这个模型其实是

Master-Slave的加强版

数据间同步一般是通过

Master间的异步完成

所以是最终一致性

Master-Master的好处是

一台Master挂了

别的Master可以正常做

读写服务

它和Master-Slave一样

当数据没有被复制到

其他的Master上时

数据会丢失

很多数据库都支持

Master-Master的
Replication的机制

这种模型的问题是

如果多个Master

对同一个数据进行修改时

数据间的冲突合并是一件

非常复杂的事情

类似SVN的源代码冲突

对统一行代码的冲突

无法由SVN系统解决

只能交给开发者自己来处理

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