1.6-yi-zhi-xing-consistency.md

1.6 一致性（Consistency）

最后一个很重要的话题是一致性（Consistency）。

要理解一致性，这里有个例子，假设我们在构建一个分布式存储系统，并且这是一个KV服务。这个KV服务只支持两种操作，其中一个是put操作会将一个value存入一个key；另一个是get操作会取出key对应的value。整体表现就像是一个大的key-value表单。当我需要对一个分布式系统举例时，我总是会想到KV服务，因为它们也很基础，可以算是某种基础简单版本的存储系统。

现在，如果你是程序员，如果这两个操作有特定的意义（或者说操作满足一致性），那么对于你是有帮助的。你可以去查看手册，手册会向你解释，如果你调用get你会获取到什么，如果你调用put会有什么效果。如果有这样的手册，那是极好的。否则，如果你不知道put/get的实际行为，你又该如何写你的应用程序呢？

一致性就是用来定义操作行为的概念。之所以一致性是分布式系统中一个有趣的话题，是因为，从性能和容错的角度来说，我们通常会有多个副本。在一个非分布式系统中，你通常只有一个服务器，一个表单。虽然不是绝对，但是通常来说对于put/get的行为不会有歧义。直观上来说，put就是更新这个表单，get就是从表单中获取当前表单中存储的数据。但是在一个分布式系统中，由于复制或者缓存，数据可能存在于多个副本当中，于是就有了多个不同版本的key-value对。假设服务器有两个副本，那么他们都有一个key-value表单，两个表单中key 1对应的值都是20。

现在某个客户端发送了一个put请求，并希望将key 1改成值21。这里或许是KV服务里面的一个计数器。这个put请求发送给了第一台服务器，

之后会发送给第二台服务器，因为相同的put请求需要发送给两个副本，这样这两个副本才能保持同步。但是就在客户端准备给第二台服务器发送相同请求时，这个客户端故障了，可能是电源故障或者操作系统的bug之类的。所以，现在我们处于一个不好的状态，我们发送了一个put请求，更新了一个副本的值是21，但是另一个副本的值仍然是20。

如果现在某人通过get读取key为1的值，那么他可能获得21，也可能获得20，取决于get请求发送到了哪个服务器。即使规定了总是把请求先发送给第一个服务器，那么我们在构建容错系统时，如果第一台服务器故障了，请求也会发给第二台服务器。所以不管怎么样，总有一天你会面临暴露旧数据的风险。很可能是这样，最开始许多get请求都得到了21，之后过了一周突然一些get请求得到了一周之前的旧数据（20）。所以，这里不是很一致。并且，如果我们不小心的话，这个场景是可能发生的。所以，我们需要确定put/get操作的一些规则。

实际上，对于一致性有很多不同的定义。有一些非常直观，比如说get请求可以得到最近一次完成的put请求写入的值。这种一般也被称为强一致（Strong Consistency）。但是，事实上，构建一个弱一致的系统也是非常有用的。弱一致是指，不保证get请求可以得到最近一次完成的put请求写入的值。尽管有很多细节的工作要处理，强一致可以保证get得到的是put写入的最新的数据；而很多的弱一致系统不会做出类似的保证。所以在一个弱一致系统中，某人通过put请求写入了一个数据，但是你通过get看到的可能仍然是一个旧数据，而这个旧数据可能是很久之前写入的。

人们对于弱一致感兴趣的原因是，虽然强一致可以确保get获取的是最新的数据，但是实现这一点的代价非常高。几乎可以确定的是，分布式系统的各个组件需要做大量的通信，才能实现强一致性。如果你有多个副本，那么不管get还是put都需要询问每一个副本。在之前的例子中，客户端在更新的过程中故障了，导致一个副本更新了，而另一个副本没有更新。如果我们要实现强一致，简单的方法就是同时读两个副本，如果有多个副本就读取所有的副本，并使用最近一次写入的数据。但是这样的代价很高，因为需要大量的通信才能得到一个数据。所以，为了尽可能的避免通信，尤其当副本相隔的很远的时候，人们会构建弱一致系统，并允许读取出旧的数据。当然，为了让弱一致更有实际意义，人们还会定义更多的规则。

强一致带来的昂贵的通信问题，会把你带入这样的困境：当我们使用多副本来完成容错时，我们的确需要每个副本都有独立的出错概率，这样故障才不会关联。例如，将两个副本放在一个机房的一个机架上，是一个非常糟糕的主意。如果有谁踢到了机架的电源线，那我们数据的两个副本都没了，因为它们都连在同一个机架的同一根电线上。所以，为了使副本的错误域尽可能独立，为了获得良好的容错特性，人们希望将不同的副本放置在尽可能远的位置，例如在不同的城市或者在大陆的两端。这样，如果地震摧毁了一个数据中心，另一个数据中心中的副本有很大可能还能保留。我们期望这样的效果。但是如果我们这么做了，另一个副本可能在数千英里之外，按照光速来算，也需要花费几毫秒到几十毫秒才能完成横跨洲际的数据通信，而这只是为了更新数据的另一个副本。所以，为了保持强一致的通信，代价可能会非常高。因为每次你执行put或者get请求，你都需要等待几十毫秒来与数据的两个副本通信，以确保它们都被更新了或者都被检查了以获得最新的数据。现在的处理器每秒可以执行数十亿条指令，等待几十毫秒会大大影响系统的处理速度。

所以，人们常常会使用弱一致系统，你只需要更新最近的数据副本，并且只需要从最近的副本获取数据。在学术界和现实世界（工业界），有大量关于构建弱一致性保证的研究。所以，弱一致对于应用程序来说很有用，并且它可以用来获取高的性能。

以上就是本课程中一些技术思想的快速预览。