分布式架构之Consistency（一致性、强一致性，弱一致性，顺序一致性，最终一致性）

分布式架构之Consistency（⼀致性、强⼀致性，弱⼀致性，顺序⼀致性，最终

⼀致性）

⼀致性（Consistency）

是指多副本（Replications）问题中的数据⼀致性。可以分为强⼀致性、顺序⼀致性与弱⼀致

性。

强⼀致性（Strict Consistency）

系统中的某个数据被成功更新后，后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值；

也称为：原⼦⼀致性（Atomic Consistency）线性⼀致性（Linearizable Consistency）

两个要求：

任何⼀次读都能读到某个数据的最近⼀次写的数据。

系统中的所有进程，看到的操作顺序，都和全局时钟下的顺序⼀致。

简⾔之，在任意时刻，所有节点中的数据是⼀样的。

例如，对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强⼀致性。

总结：

⼀个集群需要对外部提供强⼀致性，所以只要集群内部某⼀台服务器的数据发⽣了改变，那么

就需要等待集群内其他服务器的数据同步完成后，才能正常的对外提供服务。

保证了强⼀致性，务必会损耗⾼可⽤性。

顺序⼀致性（Sequential Consistency）

两个要求：

任何⼀次读都能读到某个数据的最近⼀次写的数据。

系统的所有进程的顺序⼀致，⽽且是合理的。即不需要和全局时钟下的顺序⼀致，错的话⼀起

错，对的话⼀起对。

弱⼀致性

系统中的某个数据被更新后，后续对该数据的读取操作可能得到更新后的值，也可能是更改前

的值。

但即使过了“不⼀致时间窗⼝”这段时间后，后续对该数据的读取也不⼀定是最新之；

所以说，可以理解为数据更新后，如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到，

则是弱⼀致性。

最终⼀致性

是弱⼀致性的特殊形式，存储系统保证在没有新的更新的条件下，最终所有的访问都是最后更

新的值。

不保证在任意时刻任意节点上的同⼀份数据都是相同的，但是随着时间的迁移，不同节点上的

同⼀份数据总是在向趋同的⽅向变化。

简单说，就是在⼀段时间后，节点间的数据会最终达到⼀致状态。

弱⼀致性与最终⼀致性区别

弱⼀致性即使过了不⼀致时间窗⼝，后续的读取也不⼀定能保证⼀致，⽽最终⼀致过了不⼀致

窗⼝后，后续的读取⼀定⼀致，才能说清楚弱⼀致和最终⼀致的区别