第5章：分布式系统中的数据一致性问题
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。
分布式存储系统中的数据一致性问题综述
分布式存储系统中的数据一致性问题综述在现如今的互联网时代，大数据的处理和存储变得越来越重要。
为了满足海量数据的存储需求，分布式存储系统应运而生。
然而，由于分布式存储系统中数据分布在多个节点上，数据一致性问题成为了该领域的一大挑战。
本文将综述分布式存储系统中的数据一致性问题，包括数据拷贝、数据同步、数据冲突等方面内容。
一、数据拷贝在分布式存储系统中，为了提高数据的可用性和可靠性，通常会对数据进行多个副本的拷贝。
然而，数据拷贝带来了数据一致性的问题。
当多个副本之间的数据不一致时，会导致读写操作的结果不确定，进而影响系统的正确性。
因此，保证数据拷贝的一致性十分重要。
二、数据同步数据同步是分布式存储系统中保证数据一致性的一种重要方式。
数据同步包括多副本之间的数据传输和更新。
在数据传输过程中，可能会出现网络故障、节点故障等问题，这会导致数据同步失败或延迟。
如何高效地进行数据同步成为了研究的焦点之一。
一种常见的方法是使用主从复制模式，在主节点上进行写操作，然后将更新传输到从节点。
然而，传统的主从复制模式可能存在单点故障和性能瓶颈的问题。
近年来，一些新的同步机制，如Paxos、Raft等被提出用于提高数据同步的效率和可靠性。
三、数据冲突在分布式存储系统中，由于多个节点上的数据同时进行读写操作，可能会导致数据冲突的问题。
数据冲突指的是在不同节点上对同一份数据进行不一致的写操作，造成数据的不确定性。
为了解决数据冲突问题，需要引入一种协调机制，如分布式锁、乐观锁等。
这些机制可以确保多个节点之间对同一份数据的读写操作是按照一定的顺序进行的，从而维护数据的一致性。
四、解决方案和挑战为了解决分布式存储系统中的数据一致性问题，研究人员提出了许多解决方案。
一些解决方案基于副本一致性协议，如一致性哈希、Quorum系统等。
这些协议通过约束副本之间的数据复制和传输来保证数据的一致性。
另一些解决方案基于分布式事务，如Google的Spanner系统、Facebook的Tao系统等。
分布式存储系统中的数据一致性问题研究
分布式存储系统中的数据一致性问题研究随着互联网的快速发展和大数据时代的来临，分布式存储系统逐渐成为了各个领域的重要构成部分。
分布式存储系统具有数据分布性好、可扩展性强、容错性高等优点，适应了大规模数据存储的需求。
但是，由于系统中存在多个数据副本，当发生数据的更新操作时，必须保证多个副本数据的一致性，才能保证数据的正确性。
因此，在分布式存储系统中，数据一致性问题是一个核心问题。
一、数据一致性问题的定义和分类数据一致性是指分布式存储系统中的多个副本数据在某个时间点上保持一致。
例如，在数据库中修改一条记录时，必须保证所有副本的数据都是相同的。
数据一致性通常可以分为强一致性、弱一致性和最终一致性三种类型。
强一致性是指系统在执行分布式事务时，必须保证多个节点的数据完全一致。
例如，在一个分布式数据库中执行事务，必须保证所有节点处于相同的事务状态，且所有节点都执行完该事务后，数据才会统一更新。
强一致性可以保证数据的一致性，但是系统的开销比较大，通常只适合少数数据的更新操作。
弱一致性是指系统在执行数据的更新操作时不必保证多个节点的数据立即一致。
例如，在分布式缓存系统中，当某个节点修改了缓存数据后，其他节点可能在一段时间内仍然读取到旧值。
弱一致性可以提高系统的吞吐量，但是往往无法满足实时查询的需求。
最终一致性是弱一致性的一种改进方案，指系统在一定时间内保证数据副本最终达到一致状态。
例如，在分布式文件系统中，当某个节点修改了文件后，其他节点也可能在一段时间内仍然访问到旧版本的文件，但系统会在一段时间内将所有副本的数据同步达到一致状态。
最终一致性可以满足大多数随机写操作的需求，且开销比较小。
二、数据一致性问题的原因和影响在分布式存储系统中，数据一致性问题主要源于网络延迟、节点宕机、数据冲突等原因。
例如，在分布式文件系统中，当多个节点同时修改同一文件时，就会出现数据冲突问题。
数据一致性问题的影响也很严重，如果系统中不同节点之间数据不一致，可能导致数据的丢失、不可重复、错误等严重后果。
分布式系统中的一致性问题与解决方案研究
分布式系统中的一致性问题与解决方案研究在当今互联网高速发展的时代，分布式系统的应用越来越广泛，分布式系统的一致性问题也越来越受到人们的关注。
分布式系统中的一致性问题包括数据一致性问题、进程间一致性问题、网络一致性问题等。
本文将对分布式系统中的一致性问题进行探讨，并介绍一些解决方案。
一、数据一致性问题数据一致性问题是指分布式系统中不同节点上的数据在进行读写操作时可能出现的不同步现象。
在传统的集中式系统中，一个节点的数据的变化会立即反映到整个系统中，而在分布式系统中，多个节点上的数据可能会存在时间差，导致不同步的现象。
例如，两个客户端在不同的节点上同时进行写操作，可能会导致数据重复或覆盖的问题。
解决方案一些常见的解决方案包括：锁机制、版本号机制、时间戳机制等。
锁机制是指在进行数据更新操作时，先对数据进行加锁，其他客户端需要等待锁释放后才能进行操作。
锁机制可以有效避免数据冲突问题，但是会对系统的并发性能带来影响。
版本号机制是指在每次数据更新时，对数据的版本号进行标识，客户端进行读取操作时，需要对数据版本进行比较，判断数据是否有变化。
版本号机制可以防止数据重复写入或覆盖的问题，但是也会带来一定的性能影响。
时间戳机制是指为每个数据项添加时间戳，当数据有变化时，更新时间戳。
客户端在读取数据时，会进行比较时间戳来判断数据是否有变化。
时间戳机制可以有效防止数据重复或覆盖的问题，但是也会带来一定的性能影响。
二、进程间一致性问题进程间一致性问题是指分布式系统中不同进程之间的消息传递可能存在的出错问题。
在分布式系统中，进程通常是通过消息传递来完成数据的交互和协调的。
如果消息传递出错，可能会导致系统的数据不一致。
解决方案一些常见的解决方案包括：一致性协议、消息队列等。
一致性协议是指在分布式系统中，不同节点需要达到一致性，一致性协议可以保证数据一致性。
常见的一致性协议包括Paxos协议、Raft协议等。
在一致性协议中，每个节点都需要达成一致的决策，从而保证系统的数据一致性。
分布式系统中的一致性问题
分布式系统中的一致性问题随着互联网的普及，分布式系统越来越得到关注和广泛应用。
分布式系统具有高可扩展性、高可靠性等优点，但是也会带来分布式系统中的一致性问题。
本文将从分布式系统的定义、一致性的概念、一致性问题的产生原因、常见的一致性算法、以及如何选择一致性算法等几个方面进行分析和探讨。
一、分布式系统的定义分布式系统是指由多个独立计算机组成的系统，这些计算机之间通过网络通信进行数据交换和协作，共同完成一些复杂的任务。
分布式系统的特点是分布性、异构性、并发性、故障性等。
分布式系统在很多场景下都具有很好的优势，但是分布式系统亦会带来一些问题，如并发控制、数据一致性、容错与恢复等。
二、一致性的概念在分布式系统中，一致性的概念非常重要。
一致性是指分布式系统的所有计算机节点，在进行相互间数据交互时，能够保证所传输的数据与处理结果的一致性。
换言之，保证在任意时刻、任意地点对数据进行读写操作，在不同的节点上都能够访问到相同的数据。
简单来说，如果在一次数据写入后，所有计算机节点都能够读到这个写入的值，那就成了数据一致。
达成这种状态就需要一致性算法的支持。
三、一致性问题的产生原因在一个分布式系统中，由于不同节点的数据之间需要相互同步，所以难免会出现一些问题。
1.网络延迟问题：网络延迟是分布式系统中常见、不可避免的问题。
由于网络延迟，可能导致多个节点的数据不一致，处理结果也不一致，从而导致一致性问题。
2.故障恢复问题：当有节点因为故障或者网络中断等原因退出系统时，系统需要执行节点恢复操作。
而在节点恢复期间，其他节点的数据可能发生了变化，这也会导致一致性问题。
3.并发操作问题：在分布式系统中，不同计算机节点同时对同一份数据进行写操作，如果没有一定的同步措施，就会出现数据不一致的情况。
四、常见的一致性算法针对分布式系统中的一致性问题，研究人员提出了很多一致性算法，如Paxos算法、Raft算法、ZAB协议等。
我们在这里简单介绍一下Raft算法。
分布式系统中的数据一致性问题课件
CHAPTER
04
解决分布式系统中数据一致性 问题的策略与技术
一致性协议
一致性协议定义
一致性协议是解决分布式系统中数据一致性问题的重要手段，它规定了多个节点之间数据复制和状态转移的规则。
一致性协议的分类
根据协议的特性和应用场景，可以将一致性协议分为强一致性协议和最终一致性协议。强一致性协议要求在数据更新 后，所有副本数据的状态必须立即同步更新，而最终一致性协议则只要求在一定时间范围内达到数据的一致性。
CHAPTER
06
总结与展望
分布式系统中数据一致性问题的挑战与机遇
挑战
随着分布式系统规模的扩大，数据一 致性问题变得更加复杂和难以解决。 需要克服网络延迟、系统故障、数据 副本一致性等问题。
机遇
数据一致性问题为分布式系统提供了 优化和改进的空间，通过解决这些问 题，可以提高系统的可靠性和性能。
未来研究方向与技术发展趋势
数据复制与备份的策略
根据实际需求和系统规模，可以采用不同的数据复制与备份策略， 如冷备、热备、增量备份、全量备份等。
数据分区与分片
数据分区与分片的定义
数据分区是指将数据按照一定规则划分成多个独立的区域，每个区域可以独立存储和访问 ；数据分片则是将数据分割成多个小片，每个小片可以分散到不同的节点上存储和访问。
详细描述
Apache Cassandra是Facebook开发的高可扩展、高可用性的NoSQL数据库。它采用 了分布式和去中心化的架构，能够自动处理数据分片和复制。Cassaห้องสมุดไป่ตู้dra提供了最终一
致性模型，满足了业务需求的同时保证了数据的一致性。
案例四
总结词
分布式ID生成服务
VS
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分布式系统中的数据一致性问题是指在分布式环境下，多个节点之间的数据应该保持一致的情况下，由于网络延迟、节点故障等原因导致数据不一致的情况。
为了解决这个问题，可以采用以下几种方案：1.强一致性方案：强一致性是指在任何时刻，系统中的所有节点都能够看到相同的数据状态。
实现强一致性的主要方式是通过分布式事务来保证。
常用的分布式事务实现方式包括两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）和三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）。
在这些方案中，事务的所有节点都需要参与事务的提交过程，并且必须达成一致的决策，从而保证所有节点都能够看到相同的数据状态。
但是，由于这些方案需要在不同节点之间进行大量的通信和协调，其性能较低。
2.弱一致性方案：弱一致性是指在分布式环境下，系统中的数据在某个时间点上可能是不一致的，但是经过一段时间后，最终会达到一致的状态。
最为常见的弱一致性方案是基于一致性模型的分布式数据库，如CAP理论中的BASE模型。
BASE模型指的是基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）和最终一致性（Eventual Consistency）。
在这种模型中，每个节点都有自己的副本，并且允许副本之间存在一定的数据不一致。
但是系统会通过异步复制和后台同步等机制，最终使得所有副本都达到一致的状态。
由于不需要强一致性的通信和协调，这种方案的性能较高，但是会带来一定的数据不一致风险。
3.最终一致性方案：最终一致性是指在分布式环境下，系统中的数据在经过一段时间后，最终会达到一致的状态。
相对于强一致性方案，最终一致性方案放宽了一致性的要求，可以通过牺牲一定的实时性来换取更高的性能和可用性。
常见的最终一致性方案包括读写分离、版本控制、异步复制等。
其中，读写分离方案通过将读操作和写操作分别分配给不同的节点来提高系统的性能。
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第五章
分布式系统中的数据一致性问题
PRAM一致性要求虽然较弱，但它要求程序的写操作必 须被其他程序看到（尽管他们的顺序可以不同）。实际上， 这样的要求有点过高，每一个程序只要能够看到与自己有关 的其他程序的写操作就可以了。 ● 弱排序：弱排序只要求对共享数据结构的访问保证顺 序一致性。即： 对同步变量（可与信号量类比）的访问是顺序一致的； 在所有以前的写操作结束之前，不的访问同步变量； 在先前所有的同步变量访问完成以前，不得访问共享数 据。
5. 可扩展性
系统必须具备增量扩展的能力，以适应负载和网络扩充的需要。 需要指出的是，目前这个问题还在研究和探讨中，还没有一个系统完全 实现这种能力。特别是系统扩展到包含大量有源节点的网络时，这个问 题就更加突出。
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
6. 支持细粒度数据存取
尽可能支持用户对细粒度数据的访问。这要求制定和实现更加完备 的数据请求协议。 这个问题在空间数据分布式处理系统中更为突出。
入口：进入临界区时共享数据保持一致
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
5.实现问题 维护副本一致性的两种策略：
● 写有效：修改本地数据时，将修改值组播所有副本节
点，副本节点据此修改本地数据。 要求修改传送次序严格保证。 每次修改必须传送修改值，网络开销大 ● 写无效：修改本地数据前，通知所用副本停止使用 （无效），组播完成后才进行修改。其他副本需使用前， 向它申请发送修改值，进行修改后再使用。 多次修改可能一次传送，但每次需发送无效通知。
与此相对应，还可以有入口一致性。
第五章
小结：
分布式系统中的数据一致性问题
一致性模型可以分为两类：
不使用同步操作 严格：所有访问时间绝对顺序 顺序：所有程序以相同顺序检测所有 共享访问事件 因果：所有程序以相同顺序检测所有 因果联系事件 PRAM：所有程序按预定次序到来自一 台机器的写操作，来自其他机 器的写操作顺序不必相同 最强 使用同步操作 弱：同步完成后共享数据才保持一致 释放：离开临界区后共享数据才保持 一致
第五章
实现考虑：
分布式系统中的数据一致性问题
为保证第一点，对同步变量的访问必须立即广播。在广播完成之前， 其他程序不的访问别的同步变量； 对第二点，强制要求所有的同步访问开始前，已经开始的所有的写操 作必须完成，在更新共享数据后立即进行同步，将新值传遍所有副本； 第三点，保证在读共享数据之前，完成同步操作，以便可以读到最新 值。
7. 网络分割适应性
尽可能适应网络动态分割的情形，避免由于网络的分割和重组引起 系统的问题，影响用户的使用。
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
§3.分布式文件系统的组成
用户程序 用户程序 用户程序
用户程序接口
客
户
组
件
目录服务RPC接口
目录服务 展 开 文 件 服 务
展开文件RPC接口
文件系统组件
第五章
A=1 print（b,c） b=1 print（a,c） c=1 print（a,b）
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
● 因果一致性：可能因果相关的写操作应对所有程序可
见并保持顺序一致。并发的写操作在不同计算机上看来可以 顺序不同。 [例1] 程序P1：W（x,1） … W（x,3） P2： R（x）1 W（x,2） P3： R（x）1 … R（x）2 R（x）3 P4： R（x）1 … R（x）3 R（x）2 符合因果一致性要求，但违反了顺序一致性。因为P3和P4见 到访问顺序不同。
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
2. 文件目录服务
目录服务提供了文件的创建、删除、命名、改名以及从一个目录下移 动到另一个目录下等操作。这些并不涉及文件体的操作，也不涉及文件 是整体传输还是远程访问的问题。这里，关键的问题是实现文件名到唯 一标识符的转换。 为了完成这种转换，设立了目录文件。目录文件实际上是文件名到唯 一标识符的对照表，组织成文件的形式，所以目录文件也有自己的文件 标识符。目录允许有子目录，这样用户可以将有关的文件组合到一个目 录下。同样，目录服务提供的文件服务对象也包括目录文件。通常，分 布式文件系统的目录文件组织成树型结构，从而使整个文件系统呈现出 树型结构。不少系统允许目录之间建立指针连接（象UNIX的Link），这 样，树型结构就变成了“格”。这在分布式系统中尤其重要。在这里， 每个目录中又一个指针计数，表示指向该目录的连接数。
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
[例2] P1： W（x,1） … P2： … R（x）1 W（x,2） P3： … R（x）1 R（x）2 P4： … R（x）2 R（x）1 违反了因果一致性。因为P2读出了x=1，所以P1和P2的两 个写操作顺序必定为W（x,1）在W（x,2）前。 P3的结果才 是正确的。 因果一致性在实现时必须建立与维护依赖图，这里涉及 到语义上的以来，是相当困难的。
做法：
任何程序编制时，在对共享数据写操作后都必须紧接着访问同步变量； 任何读共享数据操作前，访问同步变量。 弱一致性的缺陷在于没有区分对 例如： 共享变量的修改与读取。所以同 P1：W（x,1） S1 W（y,2）S2 步变量的访问即要确保本地写全 P2： S1 R（x）1 部完成（所有副本均已更新）还 P3: s2 R（y）2 要收集其它计算机的写操作信息。
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
§2.对分布式文件系统的要求
1. 存取透明性
用户无须知道文件的分布，传统的本地文件操作手段可以直接用于 远程文件操作，对已有的用户程序不必刻意进行改动就可以适应分布 式环境。 用户无须注意环境中其他用户是否与自己竞争使用同一个文件，无 须用户在自己的程序中对共享文件数据添加并发控制，并能保持文件 数据的完整性。
分布式系统中的数据一致性问题
其中： 展开文件服务提供了一个远程调用接口供用户程序使用。 它与目录服务结合起来，为文件的存取提供一系列复杂的操 作。 客户组件则将展开文件服务和目录服务所提供的功能组织 和集成在一起，辅以统一的接口，向用户提供单一的编程接 口，是用户就向使用传统文件系统那样来使用分布式文件系 统。
文 件 类 型
存取权限表
文件的保护也是由文件展开服务来实现的。其实现技术与 传统方法一样，例如通过存取控制表、存取域等。
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
两类文件展开服务
服务器
上载/下载模式
客 户机
下载 老文件
上载
在客户机上修改
新文件
远程访问模式
服务器 客 户机
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
§1.分布式系统中数据一致性存在的困 难
1.高度并行带来的问题
本机内多任务并行带来的困难 多机并行带来的困难 网络延迟不可预测
2.多副本带来的问题
系统中存在多个副本，数据的修改通常会在不同的副 本上进行
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
3. 空间数据所存在的特殊困难 跨机图幅的接边问题 拓扑关系的全局动态改变与生成问题 4. 分布式系统中数据一致性保证的不同模型
3. 故障透明性
在文件服务执行过程中发生故障并修复（例如文件服务器故障，启用 备用服务器；网络传输故障，需要重发等）对用户屏蔽。
4. 性能透明性
用户不会感到由于远程存取文件而带来性能上的显著降低。此外，还 应该满足硬件和本地操作系统的异构性，客户端和服务器端的软件可以 在不同的硬件和本地操作系统上运行。因此接口定义必须良好。
第五章
[例2]
分布式系统中的数据一致性问题
程序A 程序B 程序C a=1; b=1； c=1； print（b,c） print（a,c） print（a,b） 理论上有90个执行的次序。以a=1开头说明，共有5！=120 个顺序，但b=1不能在print（a,c）之后，因此一半是无效 的；同理程序C也如此，只剩下30个有效，共90个有效顺序。 但是，打印结果只有6个数字、64种可能。其中，000000 和001001显然不可能。 应该承认所有合理的结果。例如，001011，表示执行的次 序为：
● 严格一致性：读出的数据始终为最近写入的数据
计算机A
太严格！实现 难度极大！几 乎不可能！
读x 时刻T1 时刻T2
写x
T2 〉T1，如果两
计算机A
计算机A
者非常接近，有 可能因为网络原 因读请求比写请 求晚到！
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
● 顺序一致性：只要所有的程序都以一定的顺序运行
（即所有程序的访问操作在别的程序看来都是一样的）， 每个程序的操作都以程序规定的次序实现，结果都应该被 接受。 [例1] 程序P1：W（x，1）… 程序P2 ： … R（x）0 R（x）1 … 或者两次都为1，都应该接受。 顺序一致性看似很“弱”，实际很强，对多副本一致 性有很强的要求，实际实现也是难以做到的。只能在单一 服务器上使用。
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
● PRAM一致性：一个程序的写操作被其他进程以指定
的顺序见到，不同程序的写操作在不同程序看来次序可以不 同。 [例1] P1： W（x,1） … P2： … R（x）1 W（x,2） P3： … R（x）1 R（x）2 P4： … R（x）2 R（x）1 符合PRAM一致性的要求。 PRAM与顺序一致性的差别在于，后者虽然为确定语句 的顺序，但要求所有程序遵从共同的顺序；而前者则允许不 同程序见到的顺序可以不同。
第五章
分布式系统中的数据一致性问题
文件控制快
文 件 名 文 件 长 度 创建时间邮戳 读时间邮戳 写时间邮戳 属性时间邮戳 用 户 计 数 文件所有者 展开文件服务负责维护其中文件长度、创建时间邮戳、读 时间邮戳、写时间邮戳、属性时间邮戳等。而另外的一些 属性则由目录服务来维护。文件展开服务提供某些访问和 修改文件属性的原语，供目录服务使用。也允许用户自己 定义部分属性。