什么是一致性模型,在实践中如何选择?
一、一致性模型
1、强一致性(Strong Consistency)
①定义:强一致性意味着在分布式系统中的每个读取操作,都能读取到最近写入的数据。也就是说,所有节点都始终保持相同的数据状态。
②特点:写操作对所有节点立即可见,所有的读取操作在任何节点上都能看到最新的写入。
③典型协议:如 Paxos、Raft 协议。
④优点:数据始终保持一致,不会出现数据冲突。
⑤缺点:性能开销较大,尤其是在跨区域的分布式系统中,延迟较高。
2、最终一致性(Eventual Consistency)
①定义:最终一致性意味着系统最终会达到一致的状态,但不保证任何时刻所有节点的数据一致。在某些时刻,不同节点的数据可能是不同的,但系统保证最终会同步并保持一致。
②特点:系统不保证即时一致性,但通过异步的方式在一段时间后使所有节点最终一致。
③典型协议:Amazon的Dynamo、Cassandra。
④优点:性能较高,延迟较低,适合高可用的应用
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