数据一致性模型有哪些类型

强一致性:

当更新操作完成之后,任何多个后续进程的访问都会返回最新的更新过的值,这种是对用户最友好的,就是用户上一次写什么,下一次就保证能读到什么。

根据CAP理论,这种实现需要牺牲可用性。

图片[1]-数据一致性模型有哪些类型-编程社

弱一致性:

系统在数据写入成功之后,不承诺立即可以读到最新写入的值,也不会具体的承诺多久之后可以读到。

用户读到某一操作对系统数据的更新需要一段时间,我们称这段时间为“不一致性窗口”

最终一致性:

最终一致性是弱一致性的特例,强调的是所有的数据副本,在经过一段时间的同步之后,最终都能够达到一个一致的状态。

因此,最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致,而不需要实时保证系统数据的强一致性。

到达最终一致性的时间,就是不一致窗口时间,在没有故障发生的前提下,不一致窗口的时间主要受通信延迟,系统负载和复制副本的个数影响。

最终一致性模型根据其提供的不同保证可以划分为更多的模型,包括因果一致性和会话一致性等。

因果一致性:

要求有因果关系的操作顺序得到保证,非因果关系的操作顺序则无所谓。

进程A在更新完某个数据项后通知了进程B,那么进程B之后对该数据项的访问都应该能够获取到进程A更新后的最新值,并且如果进程B要对该数据项进行更新操作的话,务必基于进程A更新后的最新值。

在微博或者微信进行评论的时候,比如你在朋友圈发了一张照片,朋友给你评论了,而你对朋友的评论进行了回复,这条朋友圈的显示中,你的回复必须在朋友之后,这是一个因果关系,而其他没有因果关系的数据,可以允许不一致。

会话一致性:

将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中,约定了系统能保证在同一个有效的会话中实现“读己之所写”的一致性,就是在你的一次访问中,执行更新操作之后,客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。

实际开发中有分布式的Session一致性问题,可以认为是会话一致性的一个应用。

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