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,或者 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多多应用程序 访问到数据的时间和法律土办法的不同划分为:

  • 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

另四种 ,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。能够 这样 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,让让我们让让我们儿也会说线性一致性,类似于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。

其实,各个领域的线性一致性回会 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、数据库领域回会 用,含义是一样的。让让我们让让我们儿能够 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肯能够能了写请求时,是线性一致性的;肯能从读和写的厚度来说是顺序一致性的。

zookeeper是回会 线性一致性呢

作者是原本解释的:【Zookeeper肯能够能了写请求时,是线性一致性的;肯能从读和写的厚度来说是顺序一致性的】

Zookeeper保证哪种级别的一致性

正如后边所说,Zookeeper肯能够能了写请求时,是线性一致性的;肯能从读和写的厚度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(任了吗刻,任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值,这样 就不必再读到比或者 值更旧的值。也或者说,获取的数据顺序必是单调递增的。)

导致 着:

  • 假设有2n+有有一个多多 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时同步流程开始,系统可接受 client 的连接请求。肯能client 连接的从不同步完成的follower,这样 得到的从不最新数据,但能够 保证单调性。

  • 假设是 follower 接收的写请求,或者转发给 leader 处里;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 连接的从不同步完成 follower,这样 得到的从不最新数据,但能够 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),在十几秒能够 Sync到各个节点

(2)A(可用性): Zookeeper保证了可用性,数据老是可用的(这样 锁)。或者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,需要手工调用Sync()

(3)P(分区容错性): 有两点需要分析

  • 节点多了会导致 着写数据延时变大,肯能更多的节点需要同步
  • 节点多了Leader选举耗时变长,从而会放大网络的什么的问提, 能够 通过引入 observer(不参与选举)节点缓解或者 什么的问提.