数据一致性

数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。而数据存储的一致性模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定。如果使用者遵循这种约定，则可以得到系统所承诺的访问结果。 
常用的一致性模型有：
a、严格一致性（linearizability, strict/atomic Consistency）：读出的数据始终为最近写入的数据。这种一致性只有全局时钟存在时才有可能，在分布式网络环境不可能实现。
 
b、顺序一致性（sequential consistency）：所有使用者以同样的顺序看到对同一数据的操作，但是该顺序不一定是实时的。
c、因果一致性（causal consistency）：只有存在因果关系的写操作才要求所有使用者以相同的次序看到，对于无因果关系的写入则并行进行，无次序保证。因果一致性可以看做对顺序一致性性能的一种优化，但在实现时必须建立与维护因果依赖图，是相当困难的。
d、管道一致性（PRAM/FIFO consistency）：在因果一致性模型上的进一步弱化，要求由某一个使用者完成的写操作可以被其他所有的使用者按照顺序的感知到，而从不同使用者中来的写操作则无需保证顺序，就像一个一个的管道一样。 相对来说比较容易实现。
e、弱一致性（weak consistency）：只要求对共享数据结构的访问保证顺序一致性。对于同步变量的操作具有顺序一致性，是全局可见的，且只有当没有写操作等待处理时才可进行，以保证对于临界区域的访问顺序进行。在同步时点，所有使用者可以看到相同的数据。
f、 释放一致性（release consistency）：弱一致性无法区分使用者是要进入临界区还是要出临界区， 释放一致性使用两个不同的操作语句进行了区分。需要写入时使用者acquire该对象，写完后release，acquire-release之间形成了一个临界区，提供 释放一致性也就意味着当release操作发生后，所有使用者应该可以看到该操作。
g、最终一致性（eventual consistency）：当没有新更新的情况下，更新最终会通过网络传播到所有副本点，所有副本点最终会一致，也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据。可以采用最终一致性模型有一个关键要求：读出陈旧数据是可以接受的。
h、delta consistency：系统会在delta时间内达到一致。这段时间内会存在一个不一致的窗口，该窗口可能是因为log shipping的过程导致。

最终一致性的几种具体实现：
1、读不旧于写一致性（Read-your-writes consistency）：使用者读到的数据，总是不旧于自身上一个写入的数据。
2、会话一致性（Session consistency）：比读不旧于写一致性更弱化。使用者在一个会话中才保证读写一致性，启动新会话后则无需保证。
3、单读一致性（Monotonic read consistency）：读到的数据总是不旧于上一次读到的数据。
4、单写一致性（Monotonic write consistency）：写入的数据完成后才能开始下一次的写入。
5、写不旧于读一致性（Writes-follow-reads consistency）：写入的副本不旧于上一次读到的数据，即不会写入更旧的数据。
Werner Vogels认为：在很多互联网应用中，单读一致性＋读不旧于写一致性可以提供足够的一致性了。

Werner Vogels基于NWR模型来分析一致性，该模型决定了亚马逊云计算技术架构的方向。
N－副本个数，W－每次同步写入的副本个数，R－每次读出副本个数。认为只要W+R>N，就可以达到很强一致性。例如同步方式N=2,W=2,R=1，则始终是一致的；而如果是异步方式，则每次同步写入的W只有1，就不能保证一致性。如果W<N，则需要采取lazy的方式后续将更新同步给其他N-W个副本。
要保证强一致性，那么如果每次不能写够W份时，此次写操作必须失败，系统变得不可用。