浅析分布式系统中的 Linearizability

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在分布式系统里，出于可靠性（reliability）或者性能的考虑，数据通常会被复制为多个副本。因此，系统需要定义一组协议，来规定用户读写多副本时的行为。这组协议称之为 consistency model。

在分布式系统里，出于可靠性（reliability）或者性能的考虑，数据通常会被复制为多个副本。因此，系统需要定义一组协议，来规定用户读写多副本时的行为。这组协议称之为 consistency model。
最终一致性（eventually consistency），linearizability（atomic consistency）是不同类型的一致性模型。下图是最终一致性模型的示例，用户 B/C 在读取不同的副本时看到了不同的 x 的值。请注意，用户A，B，C的操作是完全串行执行的，即操作在时间轴上没有重叠。C 读取操作发生在 B 之后，却读到了过期的值。可见，最终一致性是一个较弱的一致性模型，用户需要自己解决读取到过期数据的问题。

接下来，让我们看看一个中间状态的一致性模型，它比最终一致性强，但是比 linearizability 弱。从时间轴上可以看到，B0 发生在 A0 之前，读取到的 x 值为0。B2 发生在 A0 之后，读取到的 x 值为1。而读操作 B1，C0，C1 与写操作 A0 在时间轴上有重叠，因此他们可能读取到旧的值0，也可能读取到新的值1。注意，C1 发生在 B1 之后（二者在时间轴上没有重叠），但是 B1 看到 x 的新值，C1 反而看到的是旧值。即对用户来说，x 的值发生了回跳。

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