网易视频云技术分享：分布式一致性

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分布式系统的一致性问题总是伴随数据复制而生，数据复制技术在提高分布式系统的可用性、可靠性和性能的同时，却带来了不一致问题。理想情况下，多个副本应该是应用透明的，从外界看来多副本如同单副本，而事实上维护一致性非常困难。试想一下，写入新数据时，某副本所在的服务器宕机，或者突然发生了网络错误，此时该如何处理？是继续重试等待故障消失呢，还是放弃写入故障副本？若继续重试写入，则导致系统不可用，影响业务；而放弃写入则副本数据不同步，产生了差异，会不会对应用会造成影响？这似乎是个两难问题，看似无法抉择。幸好一致性问题并不是非黑即白的二选一问题，业界早就定义了多套适合于各种应用场景的一致性模型[1,2]：

假设有一个存储系统，它底层是一个复杂的高可用、高可靠的分布式存储系统。一致性模型定义如下：

1. 强一致。按照某一顺序串行执行存储对象读写操作，更新存储对象之后，后续访问总是读到最新值。假如进程 A 先更新了存储对象，存储系统保证后续 A,B,C 的读取操作都将返回最新值。 2. 弱一致性。更新存储对象之后，后续访问可能读不到最新值。假如进程 A 先更新了存储对象，存储系统不能保证后续 A,B,C 的读取操作能读取到最新值。从更新成功这一刻开始算起，到所有访问者都能读到修改后对象为止，这段时间称为”不一致性窗口”，窗口内访问存储时无法保证一致性。 3. 最终一致性。最终一致性是弱一致性的特例，存储系统保证所有访问将最终读到对象最新值。譬如，进程 A 写一个存储对象，如果对象上后续没有更新操作，那么最终 A,B,C 的读取操作都会读取到 A 写入的值。 “不一致性窗口”的大小依赖于交互延迟，系统的负载，以及副本个数等。

最终一致性是最常见的一种弱一致性，从单个客户端（用户）角度出发，最终一致性可再细分为以下几种： 1 Causal consistency. A 更新了对象之后通知 B ，那么 B 能读取 A 写入的值，而与 A 没有因果关系的 C 则可以读不到最新值。以微博为例，用户甲发布微博之后，系统通知了它的粉丝，那么粉丝必须能看到甲发表的微博。 2 Read your wirte consistency. 客户端总是能读取到自己的写入最新值。以博客为例，用户必须能看到自己刚发表的博客。 3 Session consistency. 客户端与服务器维护一个会话，会话有效期间，满足 read your write consistency 。 4 monotonic read consistency. 如果客户端已经读取了对象，那么后续读取操作不能读到该对象的旧值。以邮件收件箱为例，用户跑到上海的时候必须也能读到他在杭州已经读过的邮件。 5 monotonic write consistency. 单客户端发出的写操作串行执行。

设计系统时，该如何选择一致性模型? 一般来说，首选强一致性，原因是理解起来简单，使用起来也简单。但 CAP 理论[3]告诉我们一致性、可用性和网络分区三者不可兼得，因此弱一致性也有其适用场景：（ 1 ）网络不稳定的情况，譬如跨数据中心服务，广域网服务（譬如 DNS ， CDN 等）；（ 2 ）可用性要求非常高，并发更新非常少，且冲突容易解决的场景，譬如 amazon 购物车；（ 3 ）一致性要求本来就不高的场景，譬如缓存。如果确实有必要选择弱一致性，那么尽量选择最终一致性，并从用户角度角度出发选择一种合理的最终一致性。

强一致实现方法

强一致性模型有几种常见实现方法，主从同步复制，以及 quorum 复制等。

Quorum 复制[10]

假设 N 是副本数，写 Quorum W 是需要写操作成功之前必须更新的副本数目，写 Quorum R 是读操作返回之前必须读取的副本数目。当 W + R > N 时，读写操作必然有交集，读操作必能读到最新数据，所以 Quorum 复制能做到强一致。

然而，何为“最新”数据，往往挺难界定，因此实际应用中，一般给数据带一个版本号（或者时间），用于标识数据的新旧。仅凭数据版本号仍不足以保证正确性， quorum 复制还得处理失败写操作带来的版本覆盖问题。按照定义，更新副本数目小于 W 的写操作算失败，由于失败操作的版本可能大于最后一次有效写入操作的版本，失败的残留可能会遮盖最新有效版本，导致读 Quorum 达不到 R ，也就是最新有效版本丢失! 为了解决版本覆盖问题，支持 quorum 的存储系统一般需要保存历史版本，读数据时一次性读多个版本，剔除那些失败的写入数据，得到正确的数据。

Quorum 复制的好处灵活选择 W 、 R ，可用性比较好，响应时间比较低（不必等待慢节点返回结果），缺点是维护数据历史版本代价较高，吞吐率也不高，常见的应用场景是元数据存储。

主从同步复制

主副本或者全局协调者负责所有读写操作，同时负责串行化写操作，将写操作实时同步传播到其他副本，副本全部写成功之后，写操作才返回给用户。采用主从同步复制的典型例子是 Ceph[4]， InnoSQL[11] FSR 。其优点是实现简单，写吞吐率较高，也能容忍更多节点故障。缺点有三个，一是可用性较差，检测到主故障并重新选主需要一定时间，一般是 10s 以上；二是响应时间较 Quorum 方法长，必须等待所有副本都响应了，请求才算成功；三是一般只能从主节点读取数据，读吞吐率较差。

主从强一致复制的典型方法如下：

主从链式复制[5]。副本按照一定顺序关系组织成复制链，写操作必须发送到主副本，串行化之后依次传播到其他副本，读操发往最后一个副本。原始的链式复制虽然能保证强一致，但是读取的吞吐率较差， CRAQ[6]针对这点进行优化，通过维护一个脏标记 CRAQ 允许读取任意副本，从而提高了读吞吐率。

PacificA 复制[8]。 PacificA 是微软提出的一种保证强一致的主从复制方法，适用于基于日志的存储系统，分布式日志系统 kafka 就是采用这种做法。 PacificA 复制分为三个阶段。第一阶段 prepare ，主节点确定更新顺序，发送数据到所有从节点，从节点写入日志并返回响应给主节点。主节点收到所有从节点的响应之后进入第二阶段“主 commit ”，主节点在本地 commit 该数据，紧接着返回客户端，此后客户端能读到该数据。第三阶段从 commit ，主节点本地 commit 后，异步（或者通过后续 prepare 消息捎带） commit 所有从节点。该协议保证更新串行性，确保数据一但 commit 就能被读到。

复制状态机

状态机复制[9]。利用分布式一致性(consensus)协议，譬如 Paxos/Raft[12]，构建一个分布式复制的强一致日志，日志中记录副本上的读写操作，每个副本从相同的初始状态出发，执行相同的日志序列，就得到一致的结果。当然每个副本各执行日志，所以日志进度不完全同步。一般是选择一个副本作为 master ，客户端的读写操作都发往 master ， master 执行完写操作，并写入日志之后就返回给客户端。

弱一致实现方法

弱一致性实现方法可分为两类

单副本更新，异步扩散到其他副本。好处是没有更新冲突，缺点是可用性和性能不足。

多副本支持更新，好处是可用性和性能较好，但要解决更新冲突问题。更新冲突一般通过 last write wins 是解决，由于分布式系统不存在绝对时间， last write win 的难点是无法界定”最新的写操作“。弱一致性系统无法为数据维护单调递增的数据版本号，因此工程实现上一般使用 vector clock[7]检测数据冲突。如果 vector clock 还无法解决冲突问题，那么必须引入应用语义，以购物车为例，发生冲突时，只要将两个版本的购物车的内容合并起来，虽然会出现一些已经删除的商品，但对用户体验影响不太大。

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