分布式数据库系统及其一致性方法研究
PaxosRaft分布式一致性算法原理剖析及其在实战中的应用
PaxosRaft分布式一致性算法原理剖析及其在实战中的应用一、Paxos算法原理剖析Paxos算法是由Leslie Lamport于1989年提出的，它解决了分布式系统中的一致性问题。
Paxos算法通过引入提议者（proposer）、接受者（acceptor）和学习者（learner）三种角色来实现一致性。
基本流程如下：1.提议者向接受者发送提案，接受者可以接受或拒绝提案。
2.如果大多数接受者接受了提案，那么提案被批准。
3.提议者将批准的提案发送给学习者，学习者学习到最新的提案。
二、Paxos算法的实战应用1. 分布式数据库：Paxos算法可以用来保证分布式数据库的一致性。
通过Paxos算法，可以确保多个节点之间在进行数据写入操作时达成一致，从而避免数据的冲突和不一致。
2. 分布式锁：Paxos算法可以用来实现分布式锁的一致性。
通过Paxos算法，可以保证在多个节点之间只有一个节点能够获得锁，从而保证数据的一致性和并发操作的正确性。
3. 分布式文件系统：Paxos算法可以用来实现分布式文件系统的一致性。
通过Paxos算法，可以确保多个节点之间在进行文件写入操作时达成一致，从而避免文件的冲突和不一致。
三、Raft算法原理剖析Raft算法是由Diego Ongaro和John Ousterhout于2024年提出的，它是一种相对于Paxos算法更易理解和实现的一致性算法。
Raft算法将一致性问题分解成了领导选举、日志复制和安全性三个子问题，并通过角色分离和日志复制的方式来解决这些问题。
Raft算法的基本角色包括领导者（leader）、跟随者（follower）和候选者（candidate）。
基本流程如下：1.初始状态下，所有节点都是跟随者。
2.当跟随者接收到来自候选者或领导者的请求时，它会根据一定的规则来更新自己的状态。
3.当跟随者的选举定时器超时时，它会成为候选者，并发起选举。
4.候选者向其他节点发送投票请求，其他节点根据一定的规则来决定是否投票给候选者。
分布式系统架构中的数据一致性问题与解决方案
分布式系统架构中的数据一致性问题与解决方案在当今互联网时代，分布式系统架构被广泛应用于各个领域，尤其是大型网站、云计算和物联网等。
然而，分布式系统面临的一个核心挑战就是数据一致性问题。
本文将探讨分布式系统中数据一致性问题的原因，并介绍一些常见的解决方案。
一、数据一致性问题的原因1. 网络延迟：在分布式环境下，系统中的不同节点之间通过网络进行通信。
由于网络延迟等原因，数据在不同节点之间的同步存在一定的延迟，容易导致数据一致性问题。
2. 节点故障：分布式系统中的节点数量通常较多，节点之间可能存在软件或硬件故障。
节点故障会导致数据同步失败，进而引发数据不一致的问题。
3. 并发操作：分布式系统中的节点通常是并发运行的，多个操作同时对同一份数据进行读写操作，容易导致数据不一致的情况发生。
二、数据一致性问题的解决方案1. 强一致性强一致性要求系统中的所有节点在任意时刻都能够访问到一致的数据副本。
为了实现强一致性，可以采用以下方法：（1）原子操作：将多个操作包装成原子性的操作，要么全部执行成功，要么全部执行失败。
例如，可以使用分布式事务来保证数据一致性。
（2）主从复制：将数据分为主节点和从节点，主节点负责处理写操作，从节点负责复制主节点的数据并处理读操作。
主节点和从节点之间通过同步协议保持数据一致。
（3）多数投票：在系统中的多个节点中，若有超过半数的节点达成一致意见，则视为数据同步成功。
通过多数投票来保证数据的一致性。
2. 弱一致性弱一致性允许系统在某一时间点上出现数据不一致的情况，但最终数据会达到一致。
为了实现弱一致性，可以采用以下方法：（1）最终一致性：系统允许一段时间内的数据不一致，但最终会通过一定的机制使得数据最终达到一致。
例如，可以使用版本向量或向量时钟来记录和追踪数据的变更。
（2）基于时间戳：为每个操作添加时间戳，并根据时间戳进行数据的读写操作。
通过时间戳来解决数据冲突和同步的问题。
（3）可扩展性设计：通过设计合理的分布式算法和架构，将大规模的数据分片存储，并保持各个分片的数据一致性。
分布式系统中的数据一致性问题与解决方案
分布式系统中的数据一致性问题与解决方案随着互联网和移动互联网的迅猛发展，分布式系统的应用越来越普遍，如今的互联网应用大多数都采用了分布式系统技术。
分布式系统的优势在于可以将同一个应用分配到不同的服务器上，从而实现负载均衡和提高系统的可用性、可扩展性和性能等。
但是，分布式系统也带来了很多问题，其中数据一致性问题是最为突出的。
数据一致性问题是由于分布式系统中的数据存在多副本，不同副本的数据更新可能不同步导致的。
简单来说，就是在分布式系统中数据的读写操作不是原子操作，可能会因为网络延迟、硬件故障等原因造成数据不一致的情况。
例如，一个用户在A机器上更新了数据，而B机器上的数据副本还没有及时更新，此时如果其他用户在B机器上读取该数据就会出现错误。
要解决分布式系统中的数据一致性问题，通常有以下几种方案：1. 强一致性方案强一致性方案是指，在分布式系统中，所有的数据副本都必须保持一致，即同一时刻读取到所有数据副本的内容是相同的。
这样做的好处是程序员不必关心数据的一致性问题，但是强一致性方案对分布式系统的计算能力、网络延迟、存储能力等有较高要求，同时也会带来较高的成本。
2. 弱一致性方案弱一致性方案是指，在分布式系统中允许不同副本数据之间出现一定的延迟和不一致，但最终会达到一致状态，即一定时间内数据的可见性是不确定的。
这种方案对于分布式系统的计算和存储要求相对较低，能够有效提升系统的性能和并发度，但是需要针对具体应用场景做出量化的数据可见性处理。
3. 提高硬件可靠性提高硬件可靠性是指在分布式系统中采用冗余设计。
例如，保证每个节点都有多份数据副本，即可保障即使出现某个节点的错误，一般情况下也不会影响分布式系统的整体运作。
4. 副本之间进行同步在分布式系统中，各个数据副本之间必须通过某种方法进行同步。
典型的同步方案包括主从复制、群集复制、异步复制和同步复制等，根据具体的应用场景、性能要求和数据可见性等选择合适的同步方案。
分布式数据库一致性问题解决
分布式数据库一致性问题解决在计算机科学和信息技术领域，分布式数据库是一种将数据分布在多个节点上的数据库系统。
分布式数据库的设计和管理面临着一系列挑战，其中最重要的问题之一便是一致性问题。
一致性是分布式数据库系统最基本的要求之一。
它指的是当多个节点并发地对数据库进行读写操作时，所有节点所看到的数据库状态必须是一致的。
在分布式环境下，由于网络延迟、节点故障等原因，节点之间的数据同步可能存在延迟，导致一致性问题的出现。
下面将介绍一些解决分布式数据库一致性问题的方法。
一、同步复制同步复制是解决分布式数据库一致性问题的一种常见方法。
它的基本思想是通过将写操作在所有节点上同步执行来保证一致性。
当一个节点接收到写操作后，它会将该操作发送给其他节点，并等待其他节点的确认。
只有当所有节点都确认后，该写操作才会被认为是成功的。
这样可以确保所有节点对数据库的状态变更是一致的。
同步复制的优点是简单直观，可以保证数据的强一致性。
但是它的缺点也很明显，即写操作的延迟较大。
因为一个节点必须等待其他节点的确认才能完成写操作，这对于响应时间要求较高的应用场景来说是不可接受的。
二、异步复制异步复制是同步复制的一种改进方法。
它的基本思想是将写操作在主节点上执行后立即返回，然后异步地将该操作发送给其他节点进行执行。
主节点不会等待其他节点的确认，所以写操作的延迟较小。
异步复制的优点是写操作的延迟较小，可以提高系统的响应时间。
但是它的缺点也是由此引发的，即可能会导致节点之间的数据不一致。
当主节点执行写操作后，如果其他节点由于网络延迟等原因未能及时接收到该操作，那么它们的数据库状态就会和主节点不一致。
这种不一致是暂时的，一般会在后续的同步中得到解决。
三、基于时钟的一致性协议基于时钟的一致性协议是一种常用的解决分布式数据库一致性问题的方法。
它基于物理时钟的概念，通过给每个节点分配一个全局唯一的时间戳来保证一致性。
基于时钟的一致性协议的基本思想是通过时间戳的先后顺序来判断数据的一致性。
分布式数据库系统数据一致性维护方法
护 方 法
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｏ ｓ ｓ ｅ ｃ ｏ ｔ ｏ ； Ｄ ｔ Ｒ ｐｒ ｄ； Ｄ ｓ ｒ ｕ ｅ Ｄ ｔ ｂ ｓ ｃ ｉｔＪ ｔ ａａａ ｅ ｂ
０ 引言 随着计算机 和存储设备价格 的下降 ， 具有分布式数据的 分布式处理 日益得到广泛应 用。在 技术成本许可的条件下 ， 把数据存放在使用它们的地方通常是很有意义的 。 将数据存
法 ， 一些营销系统 中， 如在 上级主管部门需要 了解和获得下属
各 代理商或业 务员 的订 单、客户和存货 等的状态情况 的数 据。 还可用于无条件一直处于连接的环境 ， 信息 的分布使用 、 信息汇 总、提高性 能、备份、平衡应用的负载和大批数据传 输 等。 另外 ， 数据复制技术也是从传统数据库进行数据抽取以 建立数据仓库 的重要方法之一 。 利用数据复制的方法有 利于
巾， 及的复制组件 和复制服务都 比较多。 涉 就其传送的 内 容
来看，复 制在建立 的数 据链路上从 源站点 到 目的站点传送复
及时获得最新信息 ， 有利于减少用户的重复 劳动 ， 有利于及时
维护数据库 的一致性。
制对象 的数据信息。 站点 是指在该 站点数据 库中数据发生 源
３ 数据复制技术和 复制方案的设计
Ａｂ ｔ ｃ ： ｈ ｖ ｒ ｉ ｏ ｔ ｎ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉ ｔ ｃ ｏ ｔ ｅ ｄ ｓ ｒ ｂ ｔ ａ ａ ａ ｅ ｓ ｓ ｅ ｒ ｔ ｅ ａ ｆ ｃ ｉ ｉ ｙ 、 ｔ ｅ ｓ ｒ ｔ ｔ ｅ ｅ ｙ ｍｐ ｒ ａ ｔ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｓ ｉ ｓ ｆ ｈ ｉ ｔ ｉ ｕ ｅ ｄ ｔ ｂ ｓ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｈ ｆ ｅ ｔ ｖ ｔ ａ ｈ
ｃ ｓｉ ｔｅ ｃｙ ｎｄ ｈｅ ｏｎ ｓ ｎ ａ ｔ ｅｆｆ ｉｅ ｃｙ ｉｃ ｎ ｏｆ ｅ ｓ ａｒｃ ｈ． Ｔｈ ｐ ｉｓ ａｐｅ ａ ｒ ｎａｌ ｅ ｔｈ ｂ ｙｓ ｓ ｅ ａｓＪ ｔｈ ｏｒｙ、 Ｊ ｃ ｅ ｐｒ ｎｃｉ ｌｅ ａｎ ｉ ｐｌ ｅｎｔ ｎｇ ｐ ｄ ｍ ｅｍ ｉ ｏｆ ｄ ａ ａｔ ｒｅ ｉ ｔｉ ｉ ｄｉ ｔｒｉ ｕｔ ｄａ ｂ ｐｌ ｃａ ｏｎ ｎ ｓ ｂ ｅｄ ｔａ ａｓｅ ｙｓ ｍ． ｓ ｔｅ
如何解决分布式数据库中的数据不一致问题(六)
分布式数据库是现代数据库系统中普遍应用的一种架构，它将数据存储在多个节点上，提高了数据库的性能和可扩展性。
然而，分布式数据库中经常出现的一个问题是数据不一致性，即不同节点上的数据可能存在差异。
本文将探讨如何解决分布式数据库中的数据不一致问题。
一、问题的根源数据不一致问题的产生主要有两个根源。
第一个根源是网络延迟和分布式系统的异步性。
当一个节点更新数据后，由于网络延迟或其他原因，其他节点可能无法及时获取到最新的数据，导致数据不一致。
第二个根源是并发操作的冲突。
当多个节点同时对同一数据进行修改时，如果没有有效的同步机制，就会造成数据不一致。
解决数据不一致问题的关键在于解决这两个根源。
二、解决网络延迟和异步性问题的方法1. 引入时间戳：每个节点在进行数据更新时，都记录当前操作的时间戳。
其他节点在获取数据时，会比较时间戳，只选择时间戳最大的数据，从而保证最新的数据被正确地获取到。
这种方法可以解决由网络延迟引起的数据不一致问题。
2. 采用定时同步：每隔一段时间，各个节点会进行数据同步操作，将自己节点上的数据更新到其他节点上。
这种方法可以一定程度上解决异步性带来的数据不一致问题。
同时，可以通过增加同步频率和采用增量同步的方式来提高同步的效率。
三、解决并发操作冲突的方法1. 悲观锁：在进行数据更新前，先对数据加锁，保证在某一时刻只有一个节点能够对数据进行修改。
这种方法可以有效地解决并发操作冲突问题，但是会影响系统的并发性能。
2. 乐观锁：在进行数据更新时，先获取数据的版本号或者时间戳，然后进行修改操作。
更新完成后，再次比较版本号或时间戳，如果与获取时的数值相同，则说明操作期间没有其他节点对数据进行修改，可以提交更新。
否则，需要进行冲突处理。
乐观锁可以提高系统的并发性能，但需要合理处理冲突。
四、采用适当的一致性模型在解决分布式数据库中的数据不一致问题时，还需要根据实际需求选择合适的一致性模型。
常见的一致性模型包括强一致性、最终一致性和事件ual一致性。
数据库系统中的数据一致性问题与解决方案研究
数据库系统中的数据一致性问题与解决方案研究引言：数据库是现代信息系统中的核心组成部分，在各种业务场景下用于存储和管理数据。
数据一致性是数据库系统中至关重要的一个问题，指的是在多个并行或分布式事务操作中，数据库中的数据应该保持一致性。
本文将研究数据库系统中的数据一致性问题，探讨其中的挑战以及解决方案。
一、数据一致性的概念数据库系统中的数据一致性是指数据库中的数据应当符合预设的规则，即数据在任何时间点都应当保持一致性和完整性。
在并行或分布式环境中，由于并发控制机制、网络延迟以及硬件故障等原因，可能导致数据一致性问题。
二、数据一致性问题的分类1. 写写冲突：当多个事务同时修改同一数据时，可能导致数据冲突问题，进而破坏数据一致性。
例如，两个事务试图同时将同一账户中的余额增加100元，最终可能导致错误的账户余额。
2. 读写冲突：当一个事务在读取数据时，另一个事务同时修改这些数据，可能导致读取到不一致的数据。
例如，事务A读取一个订单的金额，而事务B在读取后修改了该订单的金额，事务A再次读取时得到的金额与实际不符。
三、数据一致性问题的解决方案1. 并发控制：并发控制是解决数据一致性问题的主要手段之一。
常用的并发控制方法包括锁和事务隔离级别。
锁机制可以保证在同一时间只有一个事务对数据进行修改，避免写写冲突和读写冲突。
事务隔离级别定义了事务之间的可见性，通过设置合适的隔离级别可以避免脏读、不可重复读和幻读等问题。
2. 日志与回滚：数据库系统中的日志记录了事务的操作和修改，在发生故障或者意外情况下可以通过回滚操作来恢复数据到一致的状态。
通过持久化的日志记录以及恢复操作，数据库可以保持数据一致性。
3. 分布式事务：在分布式数据库系统中，数据一致性更加复杂而且容易受到网络延迟、节点故障等因素的干扰。
分布式事务管理协议（如2PC和3PC）可以确保分布式事务的一致性。
这些协议通过协调参与事务的各个节点，并在发生中断时进行补偿操作来实现分布式数据一致性。
分布式数据库管理系统中的数据一致性研究
分布式数据库管理系统中的数据一致性研究随着互联网技术的迅猛发展，分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System, DDBMS）已成为企业和组织处理大规模数据的标准解决方案。
然而，由于分布式环境中存在网络延迟、节点故障和数据冲突等问题，数据一致性成为了DDBMS中的一个重要挑战。
本文将从数据一致性的概念、分类、实现机制以及相关研究等方面，探讨分布式数据库管理系统中的数据一致性问题。
首先，数据一致性是指在分布式环境中的多个节点或副本之间保持数据的一致性状态。
在数据库操作过程中，如果多个节点对同一份数据进行并发读写操作，就有可能导致数据的不一致性。
因此，确保数据一致性在分布式系统中尤为重要。
根据数据访问的顺序和时间上的相关性，数据一致性可以分为强一致性、弱一致性和最终一致性。
强一致性要求任何时刻任何节点的数据都是一致的，这种一致性属于最严格的一致性要求，但对系统的性能有较大的影响。
弱一致性允许在某些时间点上存在数据不一致的现象，但在一定时间范围内会收敛到一致状态。
最终一致性则要求经过一段时间后，各个节点的数据最终达到一致状态。
为了实现数据一致性，在分布式数据库管理系统中引入了一些实现机制，如事务和副本机制。
事务机制用于保证操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，从而确保数据在分布式系统中的一致性。
副本机制则通过将数据在不同的节点上进行复制，使得数据在多个节点上具备冗余备份，从而提高了系统的可用性和容错性。
在数据一致性的研究中，一种常见的方法是通过一致性协议来实现数据的一致性。
著名的一致性协议有Paxos和Raft。
Paxos协议是一种基于消息传递的分布式一致性算法，它通过提出一系列投票阶段和提案来保证多个节点的数据达到一致状态。
Raft协议则是一个相对简单的一致性算法，它将整个一致性的过程分解为领导选举和日志复制两个阶段，简化了算法的实现和理解。
除了基于协议的方法，还有一些基于事务的方法用于实现数据的一致性。
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复制服务器替换功能则是指如果主数据服务 器或复制服务器停机， 管理人员可以指定另外的场 地来代替其执行操作。这样， 即使主场地故障， 对主 数据的修改仍可继续进行， 而在停机恢复以后复制 服务器会自动同步数据。
联合型体系结构是指每个结点上先有 ＤＢＭＳ， 以此为基础， 再建立分布式环境以实现互访连接。 若 各 个 结 点 的 局 部 ＤＢＭＳ 支 持 同 一 种 数 据 模 式 和
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微电子学与计算机
２００７ 年第 ２４ 卷第 １０ 期
查询语言则称为同构联合型， 如图 ２ 所示， 当各个 结点的 ＤＢＭＳ 不同时， 就构成异构联合型， 如图 ３ 所示。
１ 引言 分布式数据库系统在系统结构上的真正含义
是指物理上分布、逻辑上集中的分布式数据库结 构。数据在物理上分布后， 由系统统一管理， 用户看 到的似乎不是一个分布式数据库， 而是一个数据模 式为全局数据模式的集中式数据库［１￣５］。
分布式数据库系统包括两个重要组成部分： 分 布式数据库和分布式数据库管理系统。分布式数据 库系统具有位置透明性和复制透明性， 使用户看到 的系统如同一个集中式系统。分布式数据库系统分 为三类： 同构同质型 ＤＤＢＳ、同构异质型 ＤＤＢＳ 和异 构 ＤＤＢＳ。同构同质型 ＤＤＢＳ 是指各个场地都采用 同一类型的数据模型， 并且是同一型号数据库管理 系统； 同构异质型 ＤＤＢＳ 是指各个场地都采用同一 类型的数据模型， 但是数据库管理系统是不同型号 的； 异构型 ＤＤＢＳ 是指各个场地的数据模型是不同 的类型。
网络数据库 管 理 系 统 （ ＮＤＢＭＳ） 使 任 意 结 点 了 解分布环境中其他结点的数据情况。由于数据库的 分布对用户是透明的， 故应用程序应与 ＮＤＢＭＳ 接 口。翻译处理是为了在两个不同的 ＤＢＭＳ 之间进行 信息交换， 对查 询 语 言 、数 据 模 式 和 结 构 作 相 应 的 转换和映象工作。各个 ＮＤＢＭＳ 通过主机之间通讯 网 络 连 接 形 成 一 个 既 分 散 、自 主 而 又 互 连 统 一 的 联 合型 ＤＤＢＳ。
４ 具有复制服务器的分布式数据库系统的结构框 架
图 ５ 给出了一个具有复制服务器的分布式数
主场地的 ＬＴＭ 用来监视事务日志活动， 当发现 主场地的数据服务器有改变数据的事务时， 就将该 事务发送到主场地的主复制服务器。主复制服务器 负责将相应的改变传送到每个远程复制服务器， 远 程复制服务器以正确的顺序将这些改变加到它的 数据副本上， 从而维持了事务和逻辑数据的完整 性。
分布式结构是相对于集中式结构而言的。从数 据处理的角度来说， 典型的集中式结构是数据集中 存放和处理， 用户通过远程终端或通过网络连接来 共享集中存放的数据。分布式结构则是将数据及其
收稿日期： ２００６－ １０－ ２７
处理分散在不同场地， 各场地各自管理一部分数 据， 同时又通过网络系统相互连接。各场地的用户 除可以访问和处理本地数据外， 也可以访问和处理 别的场地的数据。分布式数据库是典型的分布式结 构。它包括对数据的分布存储和对事务的分布处 理。设计一个分布式数据库系统会遇到许多集中式 数据库设计中所没有的问题， 一致性是其中必须认 真对待和解决的主要问题。
服务器， 并提出一种具有复制服务器的分布式数据库系统的结构框架， 它具有有效性和实用性。
关键词： 分布式数据库系统； 一致性； 两阶段提交； 复制服务器
中图分类号： ＴＰ３１
文献标识码： Ａ
文章编号： １０００－ ７１８０（ ２００７） １０－ ０１３７－ ０３
Ｒｅｓｅａｒ ｃｈ ｏｆ Ｄｉｓｔｒ ｉｂｕｔｅｄ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ
２ ＤＤＢＳ 的体系结构 ２．１ 综合型体系结构
综合型体系结构是指在综合权衡用户需求之 后， 设计出分布的数据库， 然后再设计出一个完整 的 ＤＢＭＳ， 把 ＤＢＭＳ 的功能按照一定的决策分散配 置在一个分布的环境中。每个结点的 ＤＢＭＳ 均熟知 整个网络的情况， 也了解其它结点的情况。从整体 上， 各结点组成一个完整的系统， 它们之间是靠进 程通讯的手段来维持互访连接， 如图 １ 所示。 ２．２ 联合型体系结构
（ ２） 两阶段提交的工作流程 在两阶段提交的准备工作中， 客户应用进程向 每 个 参 与 进 程 发 送 一 组 如 下 内 容 和 顺 序 的 Ｔｒａｎｓ－ ａｃｔ－ ＳＱＬ 语 句 ： ＢＥＧＩＮ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮ 语 句 ； Ｔｒａｎｓ－ ａｃｔ－ ＳＱＬ 修 改 语 句 ； ＰＲＥＰＡＲＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮ 语 句。 每个参与进程按顺序执行上述语句组。ＢＥＧＩＮ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮ 语句标识应用进程、事务和提交服 务进程等信息； Ｔｒａｎｓａｃｔ－ ＳＱＬ 修改语句完成要进行 的 修 改 ； ＰＲＥＰＡＲＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮ 语 句 指 出 修 改 已完成且该参与进程对提交已作好准备。 在完成上述工作以后， 开始两阶段提交过程。 第一阶段： 所有参与进程向客户应用进程回答它们 已作好提交准备； 第二阶段： 客户应用进程通知提 交 服 务 进 程 ， 该 事 务 已 完 成 ， 并 且 发 送 ＣＯＭＭＩＴ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮ 语句到所有参与进程， 使它们实现 正式提交。 提交服务进程在收到客户应用进程的通知后， 作该事务已提交标志。客户应用进程的处理流程用 图 ４ 所示。 ３．２ 复制服务器 （ １） 复制服务器的基本思想和处理方法 在分布式系统中， 每个独立的数据单位主要由 一个场地控制其访问安全性， 其他场地在必要时可 向该数据所在场地的复制服务器申请该数据并将 其复制到本场地。用这种方法复制的数据副本的一 致性通过一个异步拷贝系统来保证。这种异步拷贝 系统是由事件驱动的， 而且只将每次修改所涉及的
３ 分布式数据库的一致性方法 ３．１ 两阶段提交（２ Ｐｈａｓｅ Ｃｏｍｍｉｔ）
（ １据的事务由多个子
事务组成。整个事务的执行被划分为两个阶段， 第 一阶段为准备阶段， 各场地作好对子事务处理的一 切准备工作并作回答， 第二阶段为提交阶段， 各子 事务全部完成。通过这种两阶段的划分， 达到该事 务的所有子事务要么全部提交， 要么全部退回， 从 而实现一个事务对多个场地数据的修改要么全部 正确完成， 要么全都不进行。这就通过事务的完整 性保证了数据的一致性。
两阶段提交使得一个应用程序能够协调地在 两个或多个服务器上进行更新， 它把彼此独立的事 务 （ 可 能 分 散 在 不 同 的 Ｓｅｒｖｅｒ 上 ） 象 一 个 事 务 那 样 进行处理。提交服务使用某一服务器作为中央记录 保持器， 它保存着帮助应用程序判定是提交还是回 退事务的各种记录。从而两阶段提交技术就保证了 事务所涉及的多个服务器上的数据库要么同时更 新， 要么不做任何更新。
２００７ 年第 ２４ 卷第 １０ 期
微电子学与计算机
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分布式数据库系统及其一致性方法研究
刘萍芬， 马瑞芳， 王 军
（ 西安交通大学 电信学院， 陕西 西安 ７１００４９）
摘 要： 分布式数据库系统是数据库领域中的一个主要研究方向， 数据一致性维护是分布式数据库系统中的一
个非常关键的技术问题。在分析分布式数据库系统体系结构的基础上， 讨论了两种一致性方法： 两阶段提交和复制
如果修改要求首先在次场地出现， 则可以利用 称为异步存储过程的方法来保证被修改数据的一 致性。异步存储过程由相应的次场地的复制服务器 管理。具体工作过程是： 当次场地上的数据服务器 发生需要修改本场地的数据副本要求时， 实际的工 作是将实现该修改的相应存储过程传送到主场地 并执行之， 使修改首先在主场地的数据上进行。这 个 修 改 再 按 照 主 、次 复 制 服 务 器 的 工 作 原 理 对 各 次 场地上的数据进行修改。
如果远程复制服务器由于远程场地故障或其 他原因不能运行， 主复制 场 地 利 用 ｓｔｏｒｅ－ ａｎｄ－ ｆｏｒ－ ｗａｒｄ 功能暂时对故障场地的数据不进行修改， 而当 远程场地返回联机信号时， 立即对其进行修改。假 定在停机期间原有数据未受到破坏， 而在联机后立 即完成其在停机期间应进行的修改， 从而保证数据 在可使用时是一致的。
无 论 哪 种 类 型 的 ＤＤＢＳ， ＤＢＭＳ 所 接 收 到 查 询 操作都有 ３ 种可能： 查询的数据均存放在本结点 上， 查询的数据均存放在另一结点上， 查询的数据 分布在多个结点上。ＤＢＭＳ 查询的复杂性直接影响 在评价和选择网络处理的策略以及在合并响应信 息时所要求的复杂程序。另一个主要的实现问题是 不同地点之间的通信传输速度与局部数据库存贮 部 件 的 存 取 速 度 相 比 是 非 常 慢 的 。 因 此 在 ＤＤＢＳ 中， 控制各结点之间传输的信息量就非常重要。