# 1.6 一致性（Consistency） 最后一个很重要的话题是一致性（Consistency）。 要理解一致性，这里有个例子，假设我们在构建一个分布式存储系统，并且这是一个KV服务。这个KV服务只支持两种操作，其中一个是put操作会将一个value存入一个key；另一个是get操作会取出key对应的value。整体表现就像是一个大的key-value表单。当我需要对一个分布式系统举例时，我总是会想到KV服务，因为它们也很基础，可以算是某种基础简单版本的存储系统。 ![](/files/-MDHhviIzWotOfHQ5gDj) 现在，如果你是程序员，如果这两个操作有特定的意义（或者说操作满足一致性），那么对于你是有帮助的。你可以去查看手册，手册会向你解释，如果你调用get你会获取到什么，如果你调用put会有什么效果。如果有这样的手册，那是极好的。否则，如果你不知道put/get的实际行为，你又该如何写你的应用程序呢？ 一致性就是用来定义操作行为的概念。之所以一致性是分布式系统中一个有趣的话题，是因为，从性能和容错的角度来说，我们通常会有多个副本。在一个非分布式系统中，你通常只有一个服务器，一个表单。虽然不是绝对，但是通常来说对于put/get的行为不会有歧义。直观上来说，put就是更新这个表单，get就是从表单中获取当前表单中存储的数据。但是在一个分布式系统中，由于复制或者缓存，数据可能存在于多个副本当中，于是就有了多个不同版本的key-value对。假设服务器有两个副本，那么他们都有一个key-value表单，两个表单中key 1对应的值都是20。 ![](/files/-MDHxMhHG1Ugjsbdhaq4) 现在某个客户端发送了一个put请求，并希望将key 1改成值21。这里或许是KV服务里面的一个计数器。这个put请求发送给了第一台服务器， ![](/files/-MDHxnhxCCRW5NHcG_mG) 之后会发送给第二台服务器，因为相同的put请求需要发送给两个副本，这样这两个副本才能保持同步。但是就在客户端准备给第二台服务器发送相同请求时，这个客户端故障了，可能是电源故障或者操作系统的bug之类的。所以，现在我们处于一个不好的状态，我们发送了一个put请求，更新了一个副本的值是21，但是另一个副本的值仍然是20。 ![](/files/-MDHxz0v7oXVofDALMmv) 如果现在某人通过get读取key为1的值，那么他可能获得21，也可能获得20，取决于get请求发送到了哪个服务器。即使规定了总是把请求先发送给第一个服务器，那么我们在构建容错系统时，如果第一台服务器故障了，请求也会发给第二台服务器。所以不管怎么样，总有一天你会面临暴露旧数据的风险。很可能是这样，最开始许多get请求都得到了21，之后过了一周突然一些get请求得到了一周之前的旧数据（20）。所以，这里不是很一致。并且，如果我们不小心的话，这个场景是可能发生的。所以，我们需要确定put/get操作的一些规则。 实际上，对于一致性有很多不同的定义。有一些非常直观，比如说get请求可以得到最近一次完成的put请求写入的值。这种一般也被称为强一致（Strong Consistency）。但是，事实上，构建一个弱一致的系统也是非常有用的。弱一致是指，不保证get请求可以得到最近一次完成的put请求写入的值。尽管有很多细节的工作要处理，强一致可以保证get得到的是put写入的最新的数据；而很多的弱一致系统不会做出类似的保证。所以在一个弱一致系统中，某人通过put请求写入了一个数据，但是你通过get看到的可能仍然是一个旧数据，而这个旧数据可能是很久之前写入的。 人们对于弱一致感兴趣的原因是，虽然强一致可以确保get获取的是最新的数据，但是实现这一点的代价非常高。几乎可以确定的是，分布式系统的各个组件需要做大量的通信，才能实现强一致性。如果你有多个副本，那么不管get还是put都需要询问每一个副本。在之前的例子中，客户端在更新的过程中故障了，导致一个副本更新了，而另一个副本没有更新。如果我们要实现强一致，简单的方法就是同时读两个副本，如果有多个副本就读取所有的副本，并使用最近一次写入的数据。但是这样的代价很高，因为需要大量的通信才能得到一个数据。所以，为了尽可能的避免通信，尤其当副本相隔的很远的时候，人们会构建弱一致系统，并允许读取出旧的数据。当然，为了让弱一致更有实际意义，人们还会定义更多的规则。 强一致带来的昂贵的通信问题，会把你带入这样的困境：当我们使用多副本来完成容错时，我们的确需要每个副本都有独立的出错概率，这样故障才不会关联。例如，将两个副本放在一个机房的一个机架上，是一个非常糟糕的主意。如果有谁踢到了机架的电源线，那我们数据的两个副本都没了，因为它们都连在同一个机架的同一根电线上。所以，为了使副本的错误域尽可能独立，为了获得良好的容错特性，人们希望将不同的副本放置在尽可能远的位置，例如在不同的城市或者在大陆的两端。这样，如果地震摧毁了一个数据中心，另一个数据中心中的副本有很大可能还能保留。我们期望这样的效果。但是如果我们这么做了，另一个副本可能在数千英里之外，按照光速来算，也需要花费几毫秒到几十毫秒才能完成横跨洲际的数据通信，而这只是为了更新数据的另一个副本。所以，为了保持强一致的通信，代价可能会非常高。因为每次你执行put或者get请求，你都需要等待几十毫秒来与数据的两个副本通信，以确保它们都被更新了或者都被检查了以获得最新的数据。现在的处理器每秒可以执行数十亿条指令，等待几十毫秒会大大影响系统的处理速度。 所以，人们常常会使用弱一致系统，你只需要更新最近的数据副本，并且只需要从最近的副本获取数据。在学术界和现实世界（工业界），有大量关于构建弱一致性保证的研究。所以，弱一致对于应用程序来说很有用，并且它可以用来获取高的性能。 以上就是本课程中一些技术思想的快速预览。 --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://mit-public-courses-cn-translatio.gitbook.io/mit6-824/lecture-01-introduction/1.6-yi-zhi-xing-consistency.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.