分布式系统之9、一致性与复制
分布式系统的一致性与容错机制
分布式系统的一致性与容错机制简介:分布式系统是由多个独立计算机组成的网络，它们通过共享信息和协同工作来实现任务的完成。
然而，由于网络中存在着时延、节点失效等问题，分布式系统的一致性与容错机制成为了保障系统可用性和数据准确性的关键。
一、一致性的定义与需求在分布式系统中，一致性指的是在多个节点上可能同时进行的操作都能得到相同的结果。
一致性保证了数据的准确性和可靠性，并与用户的期望保持一致。
在实际应用中，常常需要满足强一致性、弱一致性或最终一致性等不同的一致性需求。
1. 强一致性：所有节点的数据保持一致，即对任意操作的结果，所有节点都能达成一致。
2. 弱一致性：在某个时间窗口内，节点的数据存在不一致的情况，但最终会达到一致。
3. 最终一致性：节点的数据可能在一段时间内存在不同步的情况，但经过一段时间后，最终会达到一致。
二、实现一致性的机制在分布式系统中，为了实现一致性，可以采用以下几种机制：1. 同步复制机制：保证多个节点操作的顺序一致，即通过强一致性来保证一致性。
常用的同步复制机制有主从复制、多数派机制等。
2. 基于版本的机制：通过版本号或时间戳来确定数据的一致性。
常见的实现方式包括向量时钟和全局时钟等。
3. 分布式事务机制：通过事务的提交与回滚来保证一致性。
在分布式系统中，XA协议、Two Phase Commit等是常用的分布式事务机制。
三、容错机制的概念与实现分布式系统中的容错机制是指在面对节点故障或网络异常等不可避免的情况下，系统仍能正常运行和提供服务。
常见的容错机制包括冗余备份、故障检测与恢复、消息队列等。
1. 冗余备份：通过将数据复制到多个节点上，当某个节点失效时，其他节点可以继续提供服务。
常见的冗余备份方式有主从备份和多副本备份。
2. 故障检测与恢复：通过监测节点状态和故障检测算法，可以及时发现故障节点，并通过故障恢复算法进行恢复或重启。
3. 消息队列：通过消息队列来进行任务的异步处理，即使某个节点暂时不可用，也能将任务缓存在队列中待执行。
分布式数据一致性保障的方法与实践
分布式数据一致性保障的方法与实践在当今信息时代，数据的产生和积累量呈指数级增长。
越来越多的企业和机构开始依赖数据来支撑业务发展和决策分析，而数据一致性保障成为了一个迫切的问题。
本文将介绍分布式数据一致性保障的方法与实践。
一、概述随着云计算和大数据技术的发展，分布式系统得以广泛应用。
分布式系统中的数据存储和处理分散在多个节点上，数据一致性保障成为了其中的重要挑战。
数据一致性保障旨在确保不同节点上的数据保持一致，同时保证系统的高可用性和性能。
二、数据复制与同步数据复制是实现数据一致性的一种常见手段。
常见的数据复制方式包括主从复制和多主复制。
主从复制将一个节点指定为主节点，其他节点作为从节点，主节点负责写操作，从节点负责读操作。
主节点将写操作同步到从节点，从节点通过复制主节点的数据实现数据一致性。
多主复制则允许多个节点都可执行写操作，并通过互相之间的数据同步来实现数据一致性。
三、一致性协议一致性协议是实现数据一致性的关键。
其中最经典的一致性协议是Paxos协议和Raft协议。
Paxos协议通过选举算法和消息传递机制来实现分布式系统的共识。
Raft协议则采用了领导者选举和日志复制机制，来保证系统的一致性。
这些一致性协议为实现分布式数据一致性提供了有效的方法。
四、基于版本控制的一致性保障随着分布式版本控制系统的发展，基于版本控制的一致性保障也成为了一个重要的方向。
传统的版本控制系统如Git和SVN，基于文件级别的变更记录来保证数据一致性。
而分布式版本控制系统则将其扩展到多节点环境下，并引入了更复杂的一致性保障机制。
五、数据分区与数据冗余为了提高系统的性能和可用性，常常需要将数据进行分区和冗余存储。
数据分区指将数据根据某种规则进行拆分存储，而数据冗余则是将数据存储在多个节点上。
数据分区和数据冗余既能提高系统的负载均衡能力，也能提高系统的容错性和可用性，从而进一步保障数据的一致性。
六、容错与故障恢复分布式系统中的节点存在着各种故障风险，因此容错和故障恢复是数据一致性保障中的重要环节。
如何保证数据在分布式存储系统中的一致性(九)
在当今信息爆炸的时代，大数据的存储和处理变得愈发重要。
为了应对海量数据的存储需求，分布式存储系统应运而生。
然而，由于分布式存储系统的复杂性，如何保证其中数据的一致性成为了一个迫切需要解决的问题。
一、数据一致性的定义和重要性数据一致性是指在分布式系统中，多个副本之间的数据一致性问题。
在分布式系统中，数据通常被复制到多个节点上，以提高系统的可靠性和容错性。
然而，由于网络延迟、节点故障等原因，各个节点之间的数据可能会出现不一致的情况，进而导致系统无法正常工作。
数据一致性是分布式存储系统中的核心问题，保证数据一致性对于系统的正确性和可用性至关重要。
一方面，数据一致性能够确保系统中各个节点上的数据是准确的和完整的，避免了数据冗余或数据丢失的情况。
另一方面，数据一致性也能够保证系统的可用性，即即使有某个节点出现故障，系统仍然能够正常运行。
二、实现数据一致性的方法为了保证数据在分布式存储系统中的一致性，我们可以采用以下几种方法：1. 强一致性：强一致性是指在分布式系统中的任意时刻，各个节点上的数据都是相同的。
为了实现强一致性，可以采用主从复制或多主复制的方式。
主从复制中，通过指定一个主节点，其他节点作为从节点，主节点负责接收所有的写操作并将其同步到其他节点上。
多主复制中，多个节点可以同时接收写操作，并将其同步到其他节点上。
不过，强一致性通常需要付出较高的性能代价。
2. 弱一致性：弱一致性是指在分布式系统中的某个时刻，各个节点上的数据可能是不一致的，但随着时间的推移，数据最终会收敛到一致的状态。
弱一致性通常采用最终一致性的方式实现。
最终一致性中，系统会尽可能保证各个节点上的数据最终达到一致，但无法保证在数据更新的瞬间各个节点的数据是一致的。
弱一致性通常能够提供更好的性能和可扩展性。
3. 分布式事务：分布式事务是指跨多个节点的事务操作。
在分布式存储系统中，保证分布式事务的一致性是非常重要的。
分布式事务通常采用两阶段提交或者三阶段提交的方式来实现。
分布式数据库的数据同步与复制机制(系列八)
分布式数据库的数据同步与复制机制随着互联网的迅速发展，数据量的爆炸式增长使得传统的集中式数据库无法满足实时性、可扩展性和故障容错性的要求。
而分布式数据库作为一种新的数据库架构，逐渐成为解决这些问题的有效手段。
数据同步与复制机制是分布式数据库的核心内容之一，本文将分析分布式数据库的数据同步与复制机制，并探讨其应用和挑战。
一、数据分片与分布在分布式数据库中，数据分片是指将数据库中的数据按照某种规则划分成多个片段，分布存储到不同的物理节点上。
通过数据分片的方式，可以实现数据的分布存储和查询负载的均衡。
而数据分片的过程需要保证数据的一致性和完整性，因此数据同步与复制机制就显得尤为重要。
二、基于主从架构的数据同步与复制主从架构是分布式数据库中常见的数据同步与复制机制。
它通过将数据分布到多个节点，其中一个节点作为主节点，负责处理写操作；其他节点作为从节点，负责处理读操作，并通过主节点的数据同步来保持数据的一致性。
主从架构的优点是简单高效，适用于读写比较平衡的场景。
但是主从架构也存在单点故障和数据一致性延迟的问题，需要通过备份和日志的技术手段来解决。
三、基于多主架构的数据同步与复制多主架构是一种更加复杂的数据同步与复制机制，它允许多个节点同时处理写操作，并通过数据同步来保持数据的一致性。
相比主从架构，多主架构具有更好的扩展性和容错性，适用于写操作比较频繁的场景。
但是多主架构也面临着数据冲突和多节点同步的挑战，需要引入冲突检测和解决机制来保证数据的一致性。
四、基于分布式事务的数据同步与复制在分布式数据库中，事务的执行涉及到多个节点的更新操作，而数据同步与复制就是保证这些更新在所有节点间的一致性。
基于分布式事务的数据同步与复制机制通过协调各个节点的事务提交和回滚来实现数据的一致性。
这需要解决分布式事务的并发控制和故障恢复的问题，涉及到锁机制、两阶段提交和日志记录等技术手段。
五、应用与挑战分布式数据库的数据同步与复制机制在大型互联网企业和分布式存储系统中得到广泛应用。
分布式存储系统的实时数据复制技术
分布式存储系统是一种将数据存储在多个节点上的技术，它具备高可用性、高性能和可水平扩展等优势。
然而，由于数据在多个节点间的复制，数据一致性和实时性是分布式存储系统中需要解决的重要问题之一。
本文将重点探讨分布式存储系统中的实时数据复制技术。
一、数据复制的概念和作用数据复制是将数据从一个位置复制到另一个位置的过程，常见的数据复制场景包括备份、容灾和数据分发等。
在分布式存储系统中，数据复制的作用是提高系统的可用性和性能，以及保证数据的一致性。
二、数据复制的基本原理数据复制的基本原理是将数据从源节点复制到目标节点，并保持数据的一致性。
常见的数据复制方式有同步复制和异步复制。
1. 同步复制同步复制是指在源节点写入数据之后，必须等待所有目标节点确认写入成功后才返回给用户，确保数据的一致性。
同步复制的优点是数据一致性强，缺点是对系统性能要求较高，可能会阻塞用户操作。
2. 异步复制异步复制是指在源节点写入数据之后，无需等待目标节点确认写入成功即可返回给用户，实现了异步的数据复制。
异步复制的优点是对系统性能压力较小，缺点是数据一致性可能存在较短的延迟。
三、数据复制的优化技术为了提高数据复制的效率和实时性，分布式存储系统中引入了一些优化技术。
1. 增量复制增量复制是指只复制源节点和目标节点之间发生变化的数据，减少了数据复制的量和时间。
增量复制通常使用日志或差异化快照的方式来记录和传输变化的数据，比全量复制更高效。
2. 延迟容忍延迟容忍是指允许一定的数据复制延迟，以换取更高的系统性能。
通过在数据复制链路上引入缓冲区和异步传输机制，可以提高数据复制的效率和实时性。
但需要权衡复制的延迟和数据的一致性。
3. 数据分片数据分片是将数据切分成多个片段，并分发到不同的目标节点上，实现并行的数据复制。
数据分片可以提高系统的并发性和数据复制的效率，同时也增加了数据复制的复杂性。
四、数据复制的挑战和解决方案数据复制在分布式存储系统中面临着一些挑战，如网络延迟、节点故障和数据冲突等。
高性能分布式文件系统的数据快速同步与复制(三)
高性能分布式文件系统的数据快速同步与复制随着互联网和大数据时代的到来，对数据的存储和处理需求越来越大，分布式文件系统也扮演着越来越重要的角色。
在分布式文件系统中，数据的快速同步和复制是保证数据一致性和高可用性的关键问题。
本文将从原理、技术和应用三个角度来探讨高性能分布式文件系统中数据的快速同步与复制。
一、原理高性能分布式文件系统中的数据快速同步与复制依赖于一些基本原理。
首先是一致性原理，即保证分布式系统中的所有节点都能够看到相同的数据。
这要求在数据同步和复制过程中，数据的一致性得到保证。
其次是可用性原理，即保证分布式系统中的节点在任何时刻都能够对外提供可靠的服务。
这要求在数据同步和复制过程中，系统的可用性得到保证。
数据的快速同步和复制还依赖于一些关键技术。
其中一个关键技术是增量同步技术。
通过对比源节点和目标节点的数据差异，只传输差异部分的数据，从而实现数据的快速同步。
另一个关键技术是并行复制技术。
通过同时复制多个数据块，充分利用系统资源，提高数据复制的效率。
同时，还可以采用流水线复制和分块复制等技术，进一步提高数据复制的速度和效率。
二、技术高性能分布式文件系统中的数据快速同步和复制涉及到一些具体的技术。
其中之一是基于日志的复制技术。
该技术通过将数据的修改操作以日志的形式记录下来，然后将日志广播给其他节点，从而实现数据的快速同步和复制。
另一个技术是基于快照的复制技术。
该技术通过定期生成系统的快照，然后将快照传输给其他节点，从而实现数据的快速同步和复制。
此外，还可以采用基于版本和时间戳的复制技术，通过标记数据的版本和时间戳，实现数据的快速同步和复制。
数据的快速同步和复制还可以结合一些其他的技术来实现。
其中之一是数据压缩技术。
通过对数据进行压缩，可以减少数据的传输量，提高数据同步和复制的效率。
另一个技术是数据校验技术。
通过对数据进行校验，可以保证数据传输的完整性，提高数据同步和复制的可靠性。
此外，还可以采用负载均衡和故障恢复等技术，进一步提高数据的快速同步和复制的能力。
分布式数据库中的数据一致性与可靠性研究
分布式数据库中的数据一致性与可靠性研究近年来，随着互联网应用的快速发展，分布式系统越来越受到关注。
在分布式系统中，分布式数据库是一个非常重要的组成部分，它能够支持海量的数据存储和快速的数据查询。
然而，分布式数据库的应用也面临着一系列的挑战，例如数据一致性和可靠性问题。
本文将探讨分布式数据库中的数据一致性与可靠性研究的现状及其解决方法。
一、数据一致性问题数据一致性问题是分布式数据库面临的最大挑战之一。
在分布式系统中，每个节点都有可能在不同时间点更新数据，而这种更新可能会导致数据的不一致。
因此，如何保证节点之间的数据一致成为了一个重要的问题。
1.1 强一致性在分布式系统中，有两种数据一致性模型，分别是强一致性和弱一致性。
强一致性是指在更新过程中，系统保证任何时刻所有节点的数据是一致的。
在强一致性模型下，每次更新操作都会同步到所有节点，然后才返回结果。
这种模型下，保证了数据的强一致性，但也带来了巨大的系统开销。
1.2 弱一致性弱一致性是指在更新过程中，系统不能保证任何时刻所有节点的数据是一致的。
在弱一致性模型下，每次更新操作会尽可能快地返回结果，但并不保证数据的一致性。
一般来说，弱一致性模型更加适用于大规模分布式系统，因为它可以减少系统的开销，但同时也牺牲了数据的一致性。
二、数据可靠性问题在分布式系统中，数据可靠性也是一个非常重要的问题。
由于网络延迟、硬件故障等原因，分布式系统中可能会出现数据的丢失或者损坏。
因此，如何保证系统中的数据可靠性也成为了一个紧迫的问题。
2.1 副本机制在分布式系统中，一种常见的解决数据可靠性的方式是副本机制。
副本机制是指在不同节点上保存数据的副本，一旦出现节点故障或数据丢失，系统可以从其他节点的副本中恢复数据。
副本机制是保证分布式系统可靠性的常用方法，但同时也会带来一些问题，例如副本数据同步、副本选择等问题。
2.2 重试机制另一种保证数据可靠性的方式是重试机制。
在分布式系统中，如果某些操作失败了，系统可以进行多次重试，直到操作成功或者达到最大重试次数。
分布式计算中的数据一致性与数据传输(五)
分布式计算中的数据一致性与数据传输近年来，随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式计算在各个领域中得到了广泛的应用。
在分布式计算中，数据一致性和数据传输是两个非常重要的问题。
本文将从理论和实践两个角度，探讨分布式计算中的数据一致性与数据传输。
一、数据一致性在分布式计算环境下，数据一致性是指多个节点对同一份数据具有相同的认知。
由于分布式计算中的节点之间存在网络延迟、节点故障等因素，导致数据的复制和传输会引发数据不一致的问题。
为了确保数据一致性，常用的方法有数据副本技术和一致性协议。
数据副本技术是指将数据同时复制到不同的节点上，以增加数据的冗余度。
当某个节点发生故障时，可以从其他节点上获取相同的数据。
然而，在数据副本技术中，如何保持数据的一致性是一个挑战。
常见的解决方案是通过读写锁机制和版本控制来保证数据的一致性。
一致性协议是一种在分布式计算中约定节点之间进行数据一致性保证的协议。
常见的一致性协议有Paxos和Raft等。
这些协议通过选举机制、日志复制和状态恢复等方式，保证了在节点故障或网络分区时的数据一致性。
然而，一致性协议也会引入额外的计算和通信开销，影响系统的性能。
二、数据传输数据传输在分布式计算中起到了至关重要的作用。
有效的数据传输可以提高系统的响应速度和数据处理能力。
在数据传输过程中，需要考虑带宽、网络延迟、数据大小等因素。
在面临大规模数据传输时，可以采用数据分片和并行传输的方式来提高传输效率。
数据分片是将大的数据切分成小块进行传输，减少单个数据的传输时间。
并行传输则是同时传输多个数据块，以充分利用带宽和减少传输时间。
此外，还可以选择合适的传输协议和压缩算法，以减少数据传输的开销。
此外，数据传输的安全性也是需要考虑的重要因素。
在分布式计算中，数据传输可能经过多个节点和网络，存在被窃听和篡改的风险。
为了保证数据的安全传输，可以采用加密算法和数字签名技术来对数据进行加密和验证。
三、理论与实践理论与实践相辅相成，对于分布式计算中的数据一致性和数据传输也是如此。
分布式数据库知识点整理
分布式数据库知识点整理1.一致性：-强一致性：在任何时间点，任何用户对数据库的操作都应该得到相同的结果。
-弱一致性：在分布式环境下，不同节点之间的数据可能存在一段时间的不一致性，但最终会达到一致性。
2.数据分片和分区：-将数据划分为多个分片或分区，并将其存储在不同的节点上，以实现数据的分布式存储和查询。
-常见的分片策略包括：基于哈希、基于范围、基于列表等。
3.数据复制：-将数据复制到多个节点上，以提高数据的可用性和容错性。
-主从复制：一个节点（主节点）负责接收写入请求，其他节点（从节点）复制主节点的数据。
-复制的方式包括同步复制和异步复制。
4.分布式事务：-分布式环境下，多个节点之间的事务一致性需要保证。
5.数据一致性与可用性的权衡：-数据的一致性和可用性往往是相互矛盾的。
数据复制和分片会增加系统的可用性，但可能导致数据的不一致性。
6.数据分布式查询：-查询在分布式数据库中的执行需要考虑到数据的分布和复制情况。
-中心化查询：将查询发送到一个中央节点，由该节点负责查询和合并结果。
-分布式查询：将查询发送到各个节点上并行执行，并将结果合并返回。
7.数据一致性调度与冲突解决：-在分布式环境中，不同节点上的数据修改操作可能存在冲突，需要一致性调度和冲突解决机制。
-基于锁的调度方法：通过加锁保证数据的一致性，但可能导致性能瓶颈。
-基于时间戳的调度方法：通过时间戳判断数据操作的先后顺序，从而解决冲突。
8.分布式数据库的扩展性：-分布式数据库可以通过添加更多的节点来扩展存储容量和处理能力。
9.分布式数据库的容错性：-分布式数据库可以通过数据复制和数据分片的方式实现容错，即使一些节点发生故障，系统仍能继续运行。
10.分布式数据库的监控与管理：-分布式数据库需要进行监控和管理，以保证其正常运行和性能优化。
-监控工具可以实时监测数据库的状态、性能和可用性。
-管理工具可以进行各种管理操作，如节点的添加和删除、数据的迁移等。
分布式数据库的数据同步与复制机制(系列一)
分布式数据库的数据同步与复制机制引言随着互联网和云计算的迅猛发展，分布式数据库的重要性逐渐凸显。
在分布式环境中，数据同步与复制机制变得至关重要，它们直接影响着数据库的性能、可靠性和一致性。
本文将介绍分布式数据库的数据同步与复制机制。
一、数据同步的概念与意义数据同步是指在分布式数据库系统中，将数据从一个节点同步到其他节点的过程。
在分布式环境中，数据的同步是一项基本任务，它保证了各节点之间数据的一致性和准确性。
数据同步的正确性和效率直接影响着分布式系统的性能和可用性。
二、数据同步的机制1. 主备复制机制主备复制是最常见的一种数据同步机制。
它通过建立主节点和备节点的关系，将主节点的数据同步到备节点。
主备复制的优势是实现简单、可靠性高，但也存在单点故障的风险。
当主节点发生故障时，需要手动切换到备节点才能恢复服务。
2. 主从复制机制主从复制是由一个主节点向多个从节点发送更新操作的机制。
主节点负责接收客户端的读写请求，并将更新操作发送给从节点进行同步。
主从复制的好处是能够扩展读操作的并发性能，但写操作需要等待同步完成，可能会有一定的延迟。
3. 对等复制机制对等复制是指所有节点都是对等关系，相互之间进行数据同步。
当一个节点有数据更新时，它会将数据同步给其他节点。
对等复制具有高可扩展性和容错性，并且没有单点故障的问题。
然而，由于每个节点都需要同步数据，对等复制的同步延迟较大。
三、数据复制的一致性与性能在数据同步过程中，维护数据的一致性是一项重要任务。
分布式环境中的数据复制涉及多个节点之间的通信和协调，因此需要考虑数据一致性的问题。
一致性的实现通常采用了Paxos、Raft等共识算法来确保各节点之间达成一致。
同时，数据复制的性能也是需要考虑的关键因素。
数据的同步和复制涉及网络传输、存储和计算等环节，因此需要综合考虑性能指标，如带宽、延迟和吞吐量等。
四、数据同步与复制的挑战与解决方案在分布式数据库中，数据同步与复制面临一些挑战，如网络延迟、节点故障和数据冲突等。
分布式系统数据一致性解决方案
分布式系统数据一致性解决方案为了解决这个问题，研究人员和工程师们提出了一些数据一致性的解决方案。
以下是其中几个常见的解决方案：1.强一致性强一致性是指在分布式系统中，无论进行何种操作，只要操作完成，所有副本的状态都会变为一致。
这种方案可以提供最高级别的数据一致性，但是牺牲了系统的可用性。
常见的强一致性解决方案有两阶段提交和模拟串行执行。
- 模拟串行执行（Serializability）: 这种方案要求所有操作按照全序执行，即所有操作执行的结果都是一致的。
为了达到这个目标，系统需要维护全局的顺序，通过协调者节点从网络中间件获取全局的提交顺序，并发出操作。
这种方案可以提供强一致性保证，但是会增加系统的延迟和复杂性。
2.弱一致性弱一致性是指数据在一段时间内可能出现不一致的状态，但最终会达到一致性。
在一致性和可用性之间做出了权衡。
常见的弱一致性解决方案有：最终一致性和事件ual consistency）和弱一致性模型。
-最终一致性：这种方案认为数据在分布式系统中会出现延迟、丢失和冲突等问题，因此允许副本之间在一段时间内处于不一致的状态。
但是最终，系统会自动将所有副本调整为一致状态。
最终一致性通过版本控制、增量传输和周期性同步等技术来实现。
- 弱一致性模型：这种方案通过定义一系列一致性模型来进行数据一致性的保证。
比如，一致性哈希模型和Quorum模型。
在一致性哈希模型中，系统将key映射到一致性哈希环上的节点上，确保读写请求始终访问同一个节点，从而保证数据一致性。
在Quorum模型中，系统设置了一个读写的阈值，只有满足阈值要求的副本都完成操作后，才认为操作成功。
这种方式可以提供其中一种程度的一致性保证。
总结来说，分布式系统的数据一致性问题是一个复杂而且需要权衡的挑战。
强一致性保证数据始终一致，但是牺牲了系统的可用性。
弱一致性允许一段时间内的不一致状态，但是最终能够达到一致性。
不同的系统可以根据需求选择适合的解决方案来满足数据一致性的要求。
分布式数据库的数据一致性保证方法(系列七)
分布式数据库的数据一致性保证方法引言：随着互联网的快速发展和信息化的进程，分布式数据库成为了现代计算中一个重要的组成部分。
然而，由于分布式环境中存在不同的节点和网络延迟等因素，在数据库的数据一致性方面会面临一些挑战。
本文将探讨分布式数据库中的数据一致性保证方法。
一、数据复制机制分布式数据库系统中的数据复制是保证数据一致性的基础。
数据复制可以减少节点之间的通信开销，并提高数据的可靠性。
在分布式数据库中，常见的数据复制方法包括主从复制和多主复制。
1. 主从复制主从复制是一种典型的数据复制机制，其中一个节点作为主节点，负责接收和处理数据的写操作，而其他节点作为从节点，负责接收主节点发来的日志，并将其应用到本地数据库中。
这种方式可以实现数据的异步复制，提高了系统的可用性和性能。
2. 多主复制在多主复制中，所有节点都可以接收和处理写操作，节点之间通过消息传递来保持数据一致性。
这种方式具有更好的容错性和灵活性，可以提高系统的可用性。
二、一致性协议为了保证数据的一致性，分布式数据库还需要使用一致性协议。
常用的一致性协议有两阶段提交（Two-Phase Commit，简称2PC）和Paxos算法。
1. 两阶段提交（2PC）2PC是一种广泛使用的一致性协议，它通过协调事务的提交来保证数据的一致性。
2PC分为准备阶段和提交阶段。
在准备阶段，协调者节点询问参与者节点是否准备好提交事务；如果所有参与者节点都准备好，那么就进入提交阶段，协调者节点通知所有参与者节点提交事务。
如果有任何一个节点在准备阶段无法执行或者在提交阶段失败，那么协调者节点将发起回滚操作。
2PC能够保证数据的强一致性，但是实现复杂，并且存在单点故障的风险。
2. Paxos算法Paxos算法是一种分布式一致性算法，它通过多次消息交换和投票来达成一致。
Paxos算法主要分为提案阶段和接受阶段。
在提案阶段，节点提出一个提案，并通过投票来决定是否接受该提案；在接受阶段，节点接受并应用已经达成一致的提案。
高可用分布式数据库的节点间数据同步与复制
高可用分布式数据库的节点间数据同步与复制随着互联网的快速发展，数据量逐渐庞大，单一数据库已经无法应对大规模数据的存储和处理需求。
分布式数据库成为了解决方案之一，它将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的高效管理和处理。
然而，分布式数据库的核心问题之一就是节点间数据的同步与复制。
分布式数据库的节点间数据同步是指多个节点之间的数据保持一致，即使数据发生变动或节点故障也能及时更新和恢复。
节点间数据的同步是实现高可用性的重要手段之一，它能够保证在任何时候、任何地点都能获取到最新的数据。
下面将介绍几种常见的节点间数据同步和复制的方式。
1. 主备模式主备模式是最常见的节点间数据同步方式之一。
在主备模式下，一个节点被指定为主节点，负责处理所有的写操作；而其他节点则作为备节点，负责处理读操作，并与主节点保持数据同步。
主节点将对数据的修改操作记录下来，并将这些记录广播给所有的备节点，备节点根据这些记录更新自己的数据。
一旦主节点出现故障，备节点中的某一个节点会自动切换为新的主节点，以保证数据的连续性和可靠性。
2. 数据分片模式数据分片模式是将数据按照一定的规则分散存储在多个节点上，每个节点只负责某一部分数据的存储和处理。
数据分片模式通过将数据分散存储在不同的节点上，实现了数据的负载均衡和并行处理。
在数据分片模式下，节点间的数据同步是通过数据的迁移和复制来实现的。
当一个节点需要处理另一个节点上的数据时，数据会被临时迁移到该节点，处理完成后再迁移到原本的节点上，以实现数据的一致性和同步。
同时，系统会定期进行数据的复制，将数据备份到其他节点上，以应对节点故障和数据丢失的情况。
3. 日志复制模式日志复制模式是一种实时的数据同步方式，每个节点都会将自己的操作记录下来，然后对其他节点进行广播。
当节点收到其他节点的操作记录时，会根据记录更新自己的数据。
日志复制模式的优势在于实时性高，而且不会造成额外的负载和延迟。
但是，由于节点间数据的频繁传输和处理，对网络和计算资源的要求较高。
高性能分布式文件系统的数据一致性保障方法(五)
高性能分布式文件系统的数据一致性保障方法随着云计算和大数据时代的到来，分布式文件系统成为了数据存储和管理的核心。
然而，分布式环境下的数据一致性问题一直是一个具有挑战性的难题。
在高性能分布式文件系统中，如何保障数据一致性成为了一个重要的研究方向。
本文将探讨几种常见的数据一致性保障方法。
一、数据复制数据复制是一种常见的数据一致性保障方法。
它将数据复制到多个节点，并保持节点之间的一致性。
数据复制可以分为同步复制和异步复制两种方式。
同步复制是指在进行写操作时，必须等待所有副本写操作完成后才返回成功。
这种方式保证了数据的强一致性，但同时也会带来较大的性能开销。
因此，在高性能分布式文件系统中，同步复制通常只在对数据一致性要求非常高的场景下使用。
异步复制是指在进行写操作时先将数据写入主节点，然后通过异步方式将数据复制到其他副本节点。
这种方式可以提高写操作的性能，但在节点故障发生时可能会造成数据不一致。
因此，需要通过心跳机制和数据校验等方式来保证数据的一致性。
二、分布式事务分布式事务是一种保证分布式环境下数据一致性的重要方式。
它将多个操作作为一个原子操作来执行，并且要么全部执行成功，要么全部回滚。
分布式事务通常通过两阶段提交（Two-Phase Commit）协议来实现。
在两阶段提交协议中，事务的协调者负责协调参与者的操作。
首先，协调者向参与者发送事务请求，并等待参与者的响应。
接着，在所有参与者准备就绪后，协调者向所有参与者发送提交请求。
最后，参与者在收到提交请求后执行操作，并向协调者发送提交完成的响应。
然而，两阶段提交也存在问题。
首先，它要求协调者在整个过程中不宕机，否则会导致系统阻塞。
其次，它在等待参与者响应和提交完成的过程中，会占用资源并且影响性能。
因此，一些扩展的协议如三阶段提交（Three-Phase Commit）和Paxos等被提出来解决这些问题。
三、一致性哈希一致性哈希是一种将数据均匀地分布在多个节点上的方法，它在保证数据一致性的同时，提高了系统的扩展性和负载均衡能力。
分布式计算中的数据一致性与数据传输(二)
分布式计算中的数据一致性与数据传输在当今信息技术快速发展的浪潮中，分布式计算成为了一种非常重要的计算模式。
与传统的集中式计算相比，分布式计算具有更高的可靠性、灵活性和扩展性。
然而，在分布式计算中，数据一致性和数据传输一直是一个关键的挑战。
一、数据一致性问题分布式计算中的一个主要问题是如何保证数据的一致性。
因为分布式系统中的计算节点和存储节点通常分布在不同的地方，彼此之间的通信延迟和故障率都有可能会导致数据一致性的问题。
数据一致性是指在分布式计算中的不同节点上，对于同一份数据进行操作后，最终达到的数据状态是一致的。
为了解决数据一致性的问题，一种常见的方法是通过使用一致性协议来协调不同节点之间的数据操作。
例如，分布式系统中常用的一致性协议有两阶段提交和Paxos算法。
两阶段提交是一种同步协议，它通过两个阶段的通信来实现数据的一致性。
而Paxos算法则是一种异步协议，它通过选举和多数决策的方式来保证数据的一致性。
另外，一种更为高效的方法是使用基于版本的并发控制（Version-based Concurrency Control，简称MVCC）技术。
MVCC技术通过在每个数据项中保存版本号并根据版本号进行冲突检测和解决，从而实现分布式系统中的数据一致性。
二、数据传输问题除了数据一致性问题，数据传输也是分布式计算中的一个重要问题。
分布式系统中的节点往往分布在不同的地方，彼此之间的网络延迟和带宽限制可能会影响数据传输的速度和可靠性。
尤其是在大规模的数据传输中，网络延迟和带宽限制往往会成为瓶颈。
为了解决数据传输问题，一种常见的方法是使用流控制和拥塞控制技术来优化数据传输的过程。
流控制技术可以根据接收方的处理能力和网络状况来动态调整发送方的数据发送速率，从而避免数据包的丢失和网络拥塞。
拥塞控制技术则可以根据网络的拥塞程度来调整数据发送速率，使数据传输在网络中的载荷达到一个合理的水平。
此外，为了提高数据传输的效率，还可以使用压缩和编码技术来减少数据传输的量。
分布式系统之9、一致性与复制
远程写协议
最简单的基于主备份的协议
原理
读和写操作都在远程主备份服务器上执 行
数据实际上根本没有被复制，而且也不 允许移动。
缺点？
基于主备份的远程写协议
主机备份协议
远程写协议的一种改进方式 原理
允许进程在本地可用副本上执行读操作 但必须向主拷贝上转发写操作
当读的频率远高于写频率时，就需要在多个副 本之间传送被修改的数据
更新操作传播
➢ 不传送任何数据修改信息，而是告诉其他副本它应该 执行什么操作
➢ 也称为主动复制
更新传播
更新传播的另一个问题是采取什么方式传播更 新
两种方式
➢ “推”式的方法（基于服务器的协议或推协议）：更 新由发生的原始点主动传播到其他副本上。应用于需 要维持较高程度一致性的系统，永久副本和服务器启 动的副本就一般采用这种方式。
潜在性能问题：更新是阻塞的。因而启动更新 的进程要等待很长时间。
也可以在主机备份协议中使用非阻塞的工作方式，只 要主备份服务器更新了x的主拷贝，就返回确认消息。 这种方式的主要问题是容错能力问题。
主机备份协议
本地写协议
本地写协议也有两种 第一种
每个数据项只有一个拷贝 进程要对其执行操作时，先将数据的唯一主拷贝传送
有两种复制的写协议
➢ 主动复制。每个副本有一个守护进程专门执行更新操 作。更新由原始点开始，传播到所有副本。
➢ 基于法定数量的协议。使用一种推广的表决方法，当 客户需要读或写某数据项时，必须向多个该数据项的 副本服务器提出请求，并获得它们许可，方可执行。
伤心 生气时心跳加快,容易出现心慌、胸闷,甚至可能诱发心绞痛或心肌梗死。伤肺 生气时呼吸急促,可致气逆、气喘、咳嗽,危害肺的健康。 《黄帝内经》中说的这个“气”,广义上来说,包括所有中医学中的“气”如元气、中气、神气、心气、肺气、胃气、肾气、丹田气等, 并不仅仅指生气的“气”。 【30】：就算断线风筝跌入深渊，我追，为你千千万万遍。 【26】：I need to get my shit together and hold on！ 收拾好糟糕的生活，重新步上正轨，坚持更需要无畏者的勇气！ 【55】：每个人都有一个梦，梦里走的路不同。我们可以惊羡，但不要苛求，甚至复制。自己才是主宰！ 【8】：今天会很残酷，明天会很残酷，后天会很美好，但大部分人会死在明天晚上。 --马云 【41】：有一天你会抛开曾经向往的虚假繁华，回到孤独之中，像我一样，从心开始真正独立的活着。? 总的说来,生气对人体健康的伤害可以归纳为以下“10伤”—— 【12】：要永远坚信这一点：一切都会变的，无论受多大创伤心情多么沉重，一贫如洗也好，都要坚持住。太阳落了还会升起，不幸的日子总会有尽头。过去是这样，将来也是这样。 伤免疫系统 生气时,大脑会命令身体制造一种由胆固醇转化而来的皮质固醇。这种物质如果在体内积累过多,就会阻碍免疫细胞的行动,降低身体抵抗力。 【56】：有些人，不偏不倚，始终如一；而有些人左顾右盼，心猿意马。这里，我说的是那些在我看来能与情商扯上关系的，而我便是属于后者。但是这并不可怕，只要及时调整航向与策略，我 相信会做的很好。
谈谈分布式系统的一致性
本文简单的描述了分布式系统中一致性问题的由来，并介绍了几种一致性模型。其中，Strict Consistency要求最为严格，是现实环境中难以 满足的一种一致性模型，除非牺牲可用性。Linearizable Consistency略弱于Strict Consistency，不要求写入操作立即可见，但是要求写入操 作保持和全局时钟下的顺序一致。Sequential Consistency则更弱一些，不要求写入操作保持和全局时钟下的顺序一致，但是要求所有进程 看到的写入操作的顺序是一致的。Strict Consistency、Linearizable Consistency、Sequential Consistency都被认为是强一致的模型。 Causal Consistency被认为是一种若一致模型，它只要求有因果关系的事件之间保持顺序，详细可以参看Lamport在《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》中描述的happen-before关系及其传递闭包。 Eventual Consistency是最终一致，只要求在没有新写入的情况下，最终所有数据达成一致，常见于一些异步复制的系统。
Consistency Model
不同的一致性模型对系统的行为和表现有不同的约束。 Strict Consistency Strict Consistency是最强的一致性模型，要求任何读取操作都能读取到最新的值，换句话说，要求任何写入操作立即同步给所有进程。在分 布式系统中，数据的同步是需要时间的，因此在分布式系统下无法严格实现Strict Consistency。除非让所有的读写操作都只在一个进程的一 个线程中执行或者，读写操作被锁保护起来。(根据CAP的原理，这个一致性模型在没有牺牲可用性的前提下是不能得到满足的。 性能也是 不可接受的：所有的写操作需要同步到所有节点之后再返回给客户端。)
分布式复制和一致性笔记
分布式复制和⼀致性笔记分布式复制和⼀致性（consistency and replication）为什么复制？可靠（防⽌单点失效）、性能为什么不复制？复制透明性不能保证、⼀致性问题（更新、availablity）结构：外部看起来是⼀个单⼀的逻辑对象，⽽操作会转化成对各个实际的物理对象的操作。
1 以数据为中⼼的⼀致性模型Data-Centric Consistency Models物理上看起来像是⼀个单⼀的数据对象，实际上每个进程都有⼀个⾃⼰的副本。
不使⽤同步变量的—————————————————————————————————————————1.1 严格⼀致性（Strictly Consistency）任意read(x)操作都要读到最新的write(x)的结果。
依赖于绝对的全局时钟，实际系统不可能做到。
1.2 顺序⼀致性（Sequetial Consistency）要求：对于⼀些读写写操作的集合，所有进程看到的都是同样的顺序。
也就是将并⾏的操作序列化，⽽且每个进程得到的序列都相同。
那么，很⾃然对于同⼀个进程执⾏的操作，必然要按照它们执⾏的顺序出现。
⽐严格⼀致性去掉了全局时钟。
1.2 可线性化（Linearizability）要求：在顺序⼀致性的基础上，加上序列化后的操作必须与它们的时间戳⼀致。
也就是不单要变成⼀个序列，⽽且如果序列中op1->op2，那么要有ts(op1)<ts(op2)做到可线性化需要与时间戳同步，所以开销⼤。
因⽽只是⽤于程序的形式化验证。
1.3 因果⼀致性（Casual Consitency）要求：有因果关系的写操作必须按照它们的因果关系的顺序被看到，没有因果关系的写操作可以以任意顺序被别的进程看到。
例如：进程1 W(x)a 将x写成a进程2 R(x)a W(x)b进程3 R(x)a R(x)b进程4 R(x)b R(x)a进程3和1、2是满⾜因果⼀致性的，加上4就不满⾜了。
分布式对象复制技术及一致性研究的开题报告
分布式对象复制技术及一致性研究的开题报告一、研究背景和意义随着分布式应用的迅猛发展，分布式系统的高可用性，可靠性和数据一致性等问题也日益受到关注。
分布式对象复制技术作为解决数据可用性问题的重要方法，广泛应用于分布式存储系统、分布式数据库、云计算等领域。
实现分布式对象复制需要解决复制过程中的一致性问题。
如何在分布式环境下实现数据的一致性，是当前分布式领域中一个热点问题，涉及到分布式系统中的副本管理、数据同步、故障恢复等方面。
因此，对分布式对象复制技术及一致性研究的深入探索不仅具有学术意义，还有很强的实用价值。
二、研究内容本次研究将围绕分布式对象复制技术及一致性研究展开，主要包括以下内容：1. 分布式系统中的副本管理2. 分布式对象复制实现原理及技术3. 分布式环境下的数据同步机制4. 分布式系统中的一致性协议5. 分布式系统中的故障处理与恢复三、研究方法和技术路线本研究采用文献分析和实验验证相结合的方法。
首先，通过收集和分析国内外相关的文献和研究成果，对分布式对象复制技术及一致性研究进行深入了解和分析。
然后，设计和实现分布式对象复制系统，通过实验验证分布式系统中副本管理、对象复制、一致性协议等技术的可行性和有效性。
四、预期研究结果和创新点本研究的预期研究结果包括：1. 对分布式对象复制技术及一致性研究的深入剖析2. 设计并实现了一套完整的分布式对象复制系统3. 对分布式环境下的数据同步机制进行了研究和分析4. 提出一种高效的分布式系统中的一致性协议本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1. 提出了一种更高效的分布式系统中的一致性协议2. 研究并探索了分布式环境下的数据同步机制3. 实现并验证了一种完整的分布式对象复制系统五、论文结构本论文主要分为以下几个部分：第一章绪论1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状1.3 研究内容和目标1.4 研究方法和技术路线1.5 论文结构第二章分布式对象复制技术及副本管理2.1 分布式存储系统2.2 分布式数据库2.3 分布式对象复制技术原理2.4 副本管理第三章分布式环境下的数据同步机制3.1 基于日志的数据同步机制3.2 分布式快照机制3.3 增量式数据同步机制3.4 数据冲突处理第四章分布式系统中的一致性协议4.1 一致性协议概述4.2 基于Paxos算法的一致性协议 4.3 Raft协议4.4 ZAB协议第五章分布式系统中的故障处理与恢复 5.1 节点故障处理5.2 数据异常处理5.3 节点恢复机制第六章分布式对象复制系统设计与实现 6.1 系统架构设计6.2 对象复制模块实现6.3 一致性协议模块实现6.4 数据同步模块实现第七章系统实验和分析7.1 实验环境和方案设计7.2 实验结果分析7.3 实验验证与对比分析第八章总结与展望8.1 研究工作总结8.2 存在的不足和问题8.3 后续工作展望。
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也可以在主机备份协议中使用非阻塞的工作方式，只
要主备份服务器更新了x的主拷贝，就返回确认消息。 这种方式的主要问题是容错能力问题。
主机备份协议
本地写协议
本地写协议也有两种
第一种 每个数据项只有一个拷贝 进程要对其执行操作时，先将数据的唯一主拷贝传送 到进程本地，再执行操作 这种完全迁移的方法的主要问题是它需要跟踪每个数 据项的当前位置
程只有遵守约定，数据存储才能正常运行
基本原则：正常情况下，一个进程执行对某项
数据的读操作时，应该返回该数据项最近一次 写操作的结果
在没有全局时钟的情况下，精确定义哪次写操作是最
后一次写操作相当困难
基本目标：有效限制在一个数据项执行读操作
所应该返回的值
二、以数据为中心的一致性模型
一致性 严格一致性 线性一致性 顺序一致性 因果一致性 FIFO 描述 所有共享访问事件必须按绝对时间严格排序 所有进程看到的共享访问必须是同一顺序。访问则是按照全局时间戳排序。 所有进程看到的共享访问必须是同一顺序。访问不是按时间戳排序。 所有进程以相同顺序看到的有因果关系的共享访问 各进程按自己的队列方式对写操作排序，这个顺序对所有进程可见，但来自不 同进程的对共享写操作的排序有可能不一样。 (a) 一致性 弱一致性 描述 至少执行一次同步后，共享数据才被认为是一致的。
服务器启动的副本
动态复制算法： 每台服务器跟踪每个文件的访问计数以及这些访问客 户的位置。 对服务器S上的文件F的访问数下降到低于删除阈值 del(S, F)时，S可以删除F。但必须保证系统中至少有一 个F拷贝。 反之，如果对F的请求高于复制阈值rep(S, F)时，则发 生复制。 如果访问数在二者之间，则允许F的转移。
副本的设计问题
位置 时间 谁来放置这些拷贝
三种类型的副本
永久副本 服务器启动的副本 客户启动的副本
三种副本
2、永久副本
永久副本是分布式数据存储的初始集合 数量一般比较少 静态配置 例1：分布式web站点，两种分布方式： 在局域网内多台服务器上复制web页面文件，请求被 转发到其中一台上 镜像形式。站点被复制到散布于因特网上多个服务器， 客户访问时选择镜像 例2：分布式数据库，数据库被复制在多台服务
单调写
定义：一个进程对数据项x执行的写操作必须在
它对x执行任何后续写操作之前完成。 单调写操作规定，对x的拷贝上执行写操作只有 该拷贝已经完全通过了先前的所有写操作之后 才能被进行，而这些先前执行的写操作可能发 生在x的其他拷贝上。 例子：软件的更新，比如wi致性协议
一致性协议：一致性模型的实际实现的
工作原理。 两种一致性协议类型 基于主备份的协议 复制的写协议 区别在于是否具有主拷贝。
1、基于主备份的协议
数据存储的任一数据项x都有一个主
备份 对x的所有写操作都必须经过主备份 来协调
远程写协议
最简单的基于主备份的协议
第二种
在主机备份协议中，主拷贝允许在多个执行写操作的
进程（服务器）之间迁移。 这种方法的主要优点是系列写操作可以在本地执行。
基于主备份的本地写协议
主机备份协议中移动主备份
2、复制的写协议
不同于基于主备份的协议，在复制的写协议中，
写操作是在多个副本上执行的。 有两种复制的写协议
主动复制。每个副本有一个守护进程专门执行更新操
第六章 一致性与复制
一、概述
复制目标 可靠性 性能 难题 数据的一致性 两种一致性模型 以数据为中心的一致性模型 以客户为中心的一致性模型 实现一致性的两个问题 数据更新的实际分发问题 保持副本一致性的问题
一致性模型
实质上是进程和数据存储之间的一个约定，进
5、更新传播
为保证数据的一致性，数据的更新最终要被传播到
其他拷贝上 更新传播的三种类型
只传播更新通知
数据从一个副本传送到另一个副本
更新操作被传播到其他副本
更新传播
无效化协议 是一种典型的更新通知 通知其他拷贝已经发生了更新，这些拷贝包含的指定 数据项不再有效 更新操作远远多于读操作时非常合适。 当读的频率远高于写频率时，就需要在多个副
本之间传送被修改的数据 更新操作传播
执行什么操作 也称为主动复制
不传送任何数据修改信息，而是告诉其他副本它应该
更新传播
更新传播的另一个问题是采取什么方式传播更
新 两种方式
“推”式的方法（基于服务器的协议或推协议）：更
新由发生的原始点主动传播到其他副本上。应用于需 要维持较高程度一致性的系统，永久副本和服务器启 动的副本就一般采用这种方式。 “拉”式的方法（基于客户的协议或拉协议）：客户 或者非更新原始点副本请求其他服务器发送更新集合。 适用于客户高速缓存。
比它后续写操作所基于的x的值更新。
也就是说，读后写一致性要求如果后续的
写操作需要x的值的话，它们（指这些后 续写）得到的x的值必须与前面读操作的 值相同或者更新。 例如：分布式bbs系统的回帖问题
四、分发协议
1、副本类型
一致性模型只从理论上解决一致性问题 从实现的角度
研究数据更新发送给各个副本的方法，即分发协议 一致性协议
例：
DNS系统中，各域由各自机构管理，不会出现写－写
冲突，只需处理读－写冲突。 在Web中，通常浏览器或者web代理在本地高速缓存 保存一份已下载的页面，但有可能过时，然而这种不 一致性对客户来说是可以接受的。
最终一致性
特点：
如果在一段很长的时间内没有更新操作，那么所有副
本将逐渐成为一致的 这种形式的一致性就称为最终一致性
最终一致性实际上只要求更新操作被保证传播
到所有副本上。 最终一致性在
客户总是访问同一个副本时，没有任何问题
如果客户访问不同的副本时，就会出现问题
移动用户访问分布式数据库的不同副本
2、以客户为中心的一致性
以客户为中心的一致性 有效解决最终一致性模型中客户对不同副本访问的问题 基本思想：
器上，形成工作站集群，不共享磁盘和内存。
3、服务器启动的副本
目标 提高系统性能而由服务器动态创建的副本 原理 由服务器根据系统运行情况动态创建、销毁副本 例如对于突发的大流量web访问，就有可能需要创建 这种副本。 一个重要问题：何时、何地创建或删除副本 动态复制算法原则： 复制可能是为了减轻一台服务器的负载 一台服务器的某些文件可能被转移或复制到对这些文 件访问频繁的客户附近的服务器
释放一致性
入口一致性
退出临界区后，执行共享数据一致性操作
进入临界区时，执行属于该临界区的共享数据的一致性操作。
(b)
（a）不使用同步操作的一致性模型 （b）使用同步操作的一致性模型
三、以客户为中心的一致性 模型
1、最终一致性
在许多分布式系统的数据存储中
不会出现同时发生的更新操作 或者发生同时更新时，可以容易化解它们 大部分操作是读操作 提供一种很弱的一致性模型，称为最终一致性模型
4、客户启动的副本
定义： 实际上就是客户高速缓存 客户使用它暂时存储刚请求过的数据的拷贝。 高速缓存完全由客户管理，所以原则上服务器
不负责缓存内容是否过时 高速缓存形式
位于客户机本机
位于局域网中一台特殊的主机，如代理服务器。
部署在广域网中的几个特定的专门高速缓存服务器上。
写后读
定义：一个进程对数据项x的写操作的结
果总是被它对x的后续读操作看见。 写后读要求当进程在某个副本上执行了写 操作后，如果在其他副本上对该数据执行 后续的读操作的话，必须先执行这个写操 作更新，保证写的结果对后续读操作可见。 例子：分布式web站点的页面更新问题
读后写
定义：进程对x的读操作得到的值，不能
作。更新由原始点开始，传播到所有副本。 基于法定数量的协议。使用一种推广的表决方法，当 客户需要读或写某数据项时，必须向多个该数据项的 副本服务器提出请求，并获得它们许可，方可执行。
为单一的客户提供一致性保证，保证该客户对数据存储的
访问一致 不保证不同客户并发访问的一致性
四种模型 单调读 单调写 写后读 读后写
单调读
定义：如果一个进程读取数据项x的值，
那么它对x执行的任何后续读操作总是 得到第一次读取的值或者更新的值。 保证进程不会读到比以前读的值更老的 版本。
原理
读和写操作都在远程主备份服务器上执
行 数据实际上根本没有被复制，而且也不 允许移动。
缺点？
基于主备份的远程写协议
主机备份协议
远程写协议的一种改进方式
原理
允许进程在本地可用副本上执行读操作 但必须向主拷贝上转发写操作
潜在性能问题：更新是阻塞的。因而启动更新
的进程要等待很长时间。