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云計算AWS之Dynamo數據沖突問題

時間:2016-12-28 11:13:46   閱讀:

  分布式系統架構通常需要考慮三個因素:可靠性(Reliability)、可用性(Availability)和一致性(Consistency)。二者不能同時達到,最多只可以實現其中的兩個。Dynamo系統選擇犧牲一致性來換取系統的可靠性和可用性,這也是由Amazon業務特點決定的。Dynamo要保證完美的用戶體驗,就必須保證數據總是可寫的,但是這樣就可能出現數據沖突,如何解決數據沖突呢?Dynamo采用了最終一致性模型(Eventual Consistency),這種模型和強一致性模型(Strong Consistency)的不同點在于:它并不在意數據更新過程中的一致性問題,只要最終的所有數據副本能夠保證一致性即可。簡單地說就是“只求結果,不看過程”。由于最終一致性模型不保證過程中數據的一致性,在某些情況下(比如說某個存儲節點出現故障)不同的數據副本可能會出現不同的版本,如何確保所有的副本最終都會被正確更新是一個很棘手的問題。數據副本可能會以不同的順序看到更新結果,而不同順序的更新很可能造成數據的不一致。為此Dynamo利用技術手段推斷各個更新的實際發生次序,這種技術就是向量時鐘,其原理圖如圖3-6所示。
 
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  Dynamo中的向量時鐘用一個(nodes,counter)對表示。其中nodes表示節點, counter是一個計數器,初始為0,節點每發生一次事件就將計數器加1。首先Sx對某個對象進行一次寫操作,產生一個對象版本Dl([Sx,l]),接著Sx再次操作,由于Sx是第二次進行操作,所以counter值更新為2,產生第二個版本D2([Sx,2]);之后,Sy和Sz同時對該對象進行寫操作,Sy將自身的信息加入向量時鐘產生了新的版本D3([Sx,2], [Sy,l]), Sz同樣產生了新的版本信息D4([Sx,2], [Sz,l]),這時系統中就有了兩個版本的對象,但是系統不會自行選擇,它會將這兩個版本同時保存,等待客戶端解決沖突。最后Sx再次對對象進行操作,這時它會同時獲得兩個數據版本,用戶根據版本的信息,重新計算或得一個新的對象記做D5([Sx,2], [S3U],[Sz,l]),并將新的對象保存到系統中。需要注意的是,向量時鐘的數量是有限制的,當超過限制時需根據時間戳(Timestamp)刪除最開始的一個。這種解決一致性問題的方式對Amazon的購物網站來說非常有用。例如購物車模型,用戶可以通過它查詢曾經瀏覽的各種商品,而不是僅僅査詢最終購買的商品。
 
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