Zookeeper一致性级别

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一致性级别划分

关于分布式系统一致性级别的划分,或多或少文章划分为强一致性,顺序一致性以及弱一致性

最终一致性属于弱一致性,最终一致性根据更新数据后各tcp连接访问到数据的时间和法律最好的办法的不同划分为:

  • 因果一致性、
  • “读己之所写(read-your-writes)”一致性、
  • 会话(Session)一致性、
  • 单调(Monotonic)读一致性、
  • 单调写一致性

另你是什么,根据一致性的强弱程度不同,直接划分为强一致性、单调一致性、会话一致性、最终一致性和弱一致性

最终一致性和顺序一致性的区别

最终一致性和顺序一致性的差别非常大。

顺序一致性是更强的一致性模型,最终一致性模型是非常弱的一致性模型。时需没有 说,满足顺序一致性的系统一定满足最终一致性,但满足最终一致性的系统不一定满足顺序一致性。比如,zookeeper是顺序一致性,zookeeper也满足最终一致性;cassandra是最终一致性,但cassandra不满足顺序一致性。

ZK一致性级别分析

博文《线性一致性(Linearizability)是并发控制的基础》中提到【在分布式领域中,大家也会说线性一致性,类事Zookeeper是线性一致性的,再比如分布式领域著名的CAP定理中的C,也是指线性一致性。】

作者的意思是他在文章中提到的【Zookeeper是线性一致性的】是为了举例说明线性一致性也会用来描述分布式系统,肯能线性一致性最早在并行计算领域提出。

实在,各个领域的线性一致性否有 一样的。线性一致性最早在并行计算领域提出,现在在分布式领域、数据库领域否有 用,含义是一样的。大家时需把线性一致性称作为强一致性,肯能原子一致性。准确的来说,Zookeeper肯能没有 写请求时,是线性一致性的;肯能从读和写的层厚来说是顺序一致性的。

zookeeper否有 线性一致性呢

作者是却说 解释的:【Zookeeper肯能没有 写请求时,是线性一致性的;肯能从读和写的层厚来说是顺序一致性的】

Zookeeper保证哪种级别的一致性

正如里边所说,Zookeeper肯能没有 写请求时,是线性一致性的;肯能从读和写的层厚来说是顺序一致性的。

要怎样理解Zookeeper的顺序一致性请参看 https://juejin.im/post/5d5a2aa6f265da03b2153816

ZK的单调一致性分析

根据 Zookeeper 的 ZAB 协议来看,ZK 保证的一致性是单调一致性(任多会儿刻,任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值,没有 就不必再读到比你是什么值更旧的值。也却说 说,获取的数据顺序必是单调递增的。)

是因为:

  • 假设有2n+一两个 多server,在同步流程中,leader 向 follower 同步数据,当同步完成的 follower 数量大于 n+1时同步流程刚开始,系统可接受 client 的连接请求。肯能client 连接的不必同步完成的follower,没有 得到的不必最新数据,但时需保证单调性。

  • 假设是 follower 接收的写请求,否则 转发给 leader 补救;leader 完成两阶段提交的机制。向所有 server 发起提案,当提案获得超过半数(n+1)的 server 认同后,将对整个集群进行同步,超过半数(n+1)的 server 同步完成后,该写请求完成。肯能 client 连接的不必同步完成 follower,没有 得到的不必最新数据,但时需保证单调性。

用分布式系统的CAP原则来分析Zookeeper

(1)C(一致性): Zookeeper保证了顺序一致性(满足最终一致性),在十几秒时需Sync到各个节点

(2)A(可用性): Zookeeper保证了可用性,数据一个劲可用的(没有 锁)。否则 有一大半的节点所拥有的数据是最新的、实时的。 肯能想保证取得是数据一定是最新的,时需手工调用Sync()

(3)P(分区容错性): 有两点时需分析

  • 节点多了会是因为写数据延时变大,肯能更多的节点时需同步
  • 节点多了Leader选举耗时变长,从而会放大网络的大难题, 时需通过引入 observer(不参与选举)节点缓解你是什么大难题.