3.1.2　一致性

由于异常的存在，分布式存储系统设计时往往会将数据冗余存储多份，每一份称为一个副本（replica/copy）。这样，当某一个节点出现故障时，可以从其他副本上读到数据。可以这么认为，副本是分布式存储系统容错技术的唯一手段。由于多个副本的存在，如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论核心。

可以从两个角度理解一致性：第一个角度是用户，或者说是客户端，即客户端读写操作是否符合某种特性；第二个角度是存储系统，即存储系统的多个副本之间是否一致，更新的顺序是否相同，等等。

首先定义如下场景，这个场景包含三个组成部分：

●存储系统：存储系统可以理解为一个黑盒子，它为我们提供了可用性和持久性的保证。

●客户端A：客户端A主要实现从存储系统write和read操作。

●客户端B和客户端C：客户端B和C是独立于A，并且B和C也相互独立的，它们同时也实现对存储系统的write和read操作。

从客户端的角度来看，一致性包含如下三种情况：

●强一致性：假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统保证后续A,B，C的读取操作都将返回最新值。当然，如果写入操作“超时”，那么成功或者失败都是可能的，客户端A不应该做任何假设。

●弱一致性：假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统不能保证后续A,B，C的读取操作是否能够读取到最新值。

●最终一致性：最终一致性是弱一致性的一种特例。假如A首先写入一个值到存储系统，存储系统保证如果后续没有写操作更新同样的值，A，B，C的读取操作“最终”都会读取到A写入的最新值。“最终”一致性有一个“不一致窗口”的概念，它特指从A写入值，到后续A，B，C读取到最新值的这段时间。“不一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素：交互延迟，系统的负载，以及复制协议要求同步的副本数。

最终一致性描述比较粗略，其他常见的变体如下：

●读写（Read-your-writes）一致性：如果客户端A写入了最新的值，那么A的后续操作都会读取到最新值。但是其他用户（比如B或者C）可能要过一会才能看到。

●会话（Session）一致性：要求客户端和存储系统交互的整个会话期间保证读写一致性。如果原有会话因为某种原因失效而创建了新的会话，原有会话和新会话之间的操作不保证读写一致性。

●单调读（Monotonic read）一致性：如果客户端A已经读取了对象的某个值，那么后续操作将不会读取到更早的值。

●单调写（Monotonic write）一致性：客户端A的写操作按顺序完成，这就意味着，对于同一个客户端的操作，存储系统的多个副本需要按照与客户端相同的顺序完成。

从存储系统的角度看，一致性主要包含如下几个方面：

●副本一致性：存储系统的多个副本之间的数据是否一致，不一致的时间窗口等；

●更新顺序一致性：存储系统的多个副本之间是否按照相同的顺序执行更新操作。

一般来说，存储系统可以支持强一致性，也可以为了性能考虑只支持最终一致性。从客户端的角度看，一般要求存储系统能够支持读写一致性，会话一致性，单调读，单调写等特性，否则，使用比较麻烦，适用的场景也比较有限。