《Designing.Data-Intensive.Applications》笔记 四

第九章 一致性与共识
分布式系统最重要的的抽象之一是共识(consensus)：让所有的节点对某件事达成一致。
最终一致性(eventual consistency)只提供较弱的保证，需要探索更高的一致性保证(stronger consistency)。
摘要：

• start by looking at one of the strongest consistency models in common use,linearizability(线性一致性)。
• then examine the issue of ordering events(事件顺序) in a distributed system,particularly around causality(因果关系) and total ordering(全局顺序).
• explore how to atomically commit a distributed transaction

Linearizability
非线性一致性案例：

全序
全序(total order)指允许任意两个元素进行比较，如自然数集就是全序的。
而数学集合不是全序的，如{a,b}与{b,c}不能比较大小，称为偏序。 线性一致性的系统中，操作是全序的；如果两个事件有因果关系，则它们有序，如果是并发的，则它们的顺序无法比较。这意味着因果关系定义了一个偏序。
因此线性一致性系统中，不存在并发操作。
线性一致性包含因果一致性。很多情况下，看上去需要线性一致性的系统，实际上只需要因果一致性，因果一致性可以更高效的实现。

兰伯特时间戳(Lamport timestamps)

计数器值大者是更大的时间戳，如计数器值相同，节点ID越大，时间戳越大。
兰伯特时间戳的关键思想：每个节点NODE、客户端Client跟踪迄今为止所见到的最大计数器值，并在每个请求中包含这个最大计数器值。当一个节点NODE收到的最大计数器值大于本身的计数器值，它立刻更新自己的计数器值。

全序广播(total order broadcast)
通常被描述为节点间交换消息的协议，要满足两个安全属性：

• 可靠交付(reliable delivery)
  没有消息丢失：如果消息被传到一个节点，它将被传到所有节点
• 全序交付(totally ordered delivery)
  消息以相同的顺序传递给每个节点

分布式事务与共识
共识是分布式计算中最重要也是最基本的问题之一。目标是让几个节点达成一致(get several nodes to agree on something)。

原子提交与二阶段提交算法(2PC,two-phase commit)
2PC的基本流程：

详细过程：

可能出现协调者失效的问题：