一致性问题是分布式领域最为基础也是最重要的问题。如果分布式系统能实现“一致”，对外就可以呈现为一个完美的、可扩展的“虚拟节点”，相对物理节点具备更优越性能和稳定性。这也是分布式系统希望能实现的最终目标。

4.1.1　定义与重要性

定义 　一致性 （consistency），早期也叫agreement，是指对于分布式系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在约定协议的保障下，试图使得它们对处理结果达成“某种程度”的认同。

理想情况下，如果各个服务节点严格遵循相同的处理协议，构成相同的处理状态机，给定相同的初始状态和输入序列，则可以保障在处理过程中的每个环节的结果都是相同的。

那么，为什么说一致性问题十分重要呢？

举个现实生活中的例子，多个售票处同时出售某线路上的火车票，该线路上存在多个经停站，怎么才能保证在任意区间都不会出现超售（同一个座位卖给两个人）的情况呢？

这个问题看起来似乎没那么难，现实生活中经常通过分段分站售票的机制。然而，为了支持海量的用户和避免出现错误，存在很多设计和实现上的挑战。特别在计算机的世界里，为了达到远超普通世界的高性能和高可扩展性需求，问题会变得更为复杂。

注意 　一致性并不代表结果正确与否，而是系统对外呈现的状态一致与否；例如，所有节点都达成失败状态也是一种一致。

4.1.2　问题与挑战

看似强大的计算机系统，实际上很多地方都比人类世界要脆弱得多。特别是在分布式计算机集群系统中，如下几个方面很容易出现问题：

·节点之间的网络通信是不可靠的，包括消息延迟、乱序和内容错误等；

·节点的处理时间无法保障，结果可能出现错误，甚至节点自身可能发生宕机；

·同步调用可以简化设计，但会严重降低分布式系统的可扩展性，甚至使其退化为单点系统。

仍以火车票售卖问题为例，愿意动脑筋的读者可能已经想到了一些不错的解决思路，例如：

·要出售任意一张票前，先打电话给其他售票处，确认下当前这张票不冲突。即通过同步调用来避免冲突；

·多个售票处提前约好隔离的售票时间。比如第一家可以在上午8点到9点期间卖票，接下来一个小时是另外一家……即通过令牌机制来避免冲突；

·成立一个第三方的存票机构，票集中存放，每次卖票前找存票机构查询。此时问题退化为中心化单点系统。

当然，还会有更多方案。

实际上，这些方案背后的思想，都是将可能引发不一致的并行操作进行串行化 。这实际上也是现代分布式系统处理一致性问题的基础思路。只是因为现在的计算机系统应对故障往往不够“智能”，而人们又希望系统可以更快更稳定地工作，所以实际可行的方案需要更加全面和更加高效。

注意 　这些思路都没有考虑请求和答复消息出现失败的情况，同时假设每个售票处的售票机制是正常工作的。

4.1.3　一致性要求

规范地说，分布式系统达成一致的过程，应该满足：

·可终止性 （termination）：一致的结果在有限时间内能完成；

·约同性 （agreement）：不同节点最终完成决策的结果是相同的；

·合法性 （validity）：决策的结果必须是某个节点提出的提案。

可终止性很容易理解。有限时间内完成，意味着可以保障提供服务（liveness）。这是计算机系统可以被正常使用的前提。需要注意，在现实生活中这点并不是总能得到保障的。例如取款机有时候会出现“服务中断”；拨打电话有时候是“无法连接”的。

约同性看似容易，实际上暗含了一些潜在信息。决策的结果相同，意味着算法要么不给出结果，任何给出的结果必定是达成了共 识的，即安全性（safety）。挑战在于算法必须要考虑的是可能会处理任意的情形。凡事一旦推广到任意情形，往往就不像看起来那么简单。例如现在就剩一 张某区间（如北京-->南京）的车票了，两个售票处也分别刚通过某种方式确认过这张票的存在。这时，两家售票处几乎同时分别来了一个乘客要买这张 票，从各自“观察”看来，自己一方的乘客都是先到的……这种情况下，怎么能达成对结果的共识呢？看起来很容易，卖给物理时间上率先提交请求的乘客即可。然 而，对于两个来自不同位置的请求来说，要判断在时间上的“先后”关系并不是那么容易。两个车站的时钟可能是不一致的；可能无法记录下足够精确的时间；更何 况根据相对论的观点，并不存在绝对的时空观。

可见，事件发生的先后顺序十分重要，这也是解决分布式系统领域很多问题的核心秘诀：把多件事情进行排序，而且这个顺序还得是大家都认可的 。

最后一个合法性看似绕口，但是其实比较容易理解，即达成的结果必须是节点执行操作的结果。仍以卖票为例，如果两个售票处分别决策某张票出售给张三和李四，那么最终达成一致的结果要么是张三，要么是李四，而绝对不能是其他人。

4.1.4　带约束的一致性

从前面的分析可以看到，要实现绝对理想的严格一致性 （strict consistency）代价很大。除非系统不发生任何故障，而且所有节点之间的通信无需任何时间，这个时候整个系统其实就等价于一台机器了。实际上，越强的一致性要求往往会造成越弱的处理性能，以及越差的可扩展性。

一般来讲，强一致性（strong consistency）主要包括下面两类：

·顺序一致性 （sequential consistency）：Leslie Lamport在1979年的经典论文《How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs》中提出，是一种比较强的约束，保证所有进程看到的全局执行顺序（total order）一致，并且每个进程看自身的执行顺序（local order）跟实际发生顺序一致。例如，某进程先执行A，后执行B，则实际得到的全局结果中就应该为A在B前面，而不能反过来。同时所有其他进程在全局上 也应该看到这个顺序。顺序一致性实际上限制了各进程内指令的偏序关系，但不在进程间按照物理时间进行全局排序；

·线性一致性 （linearizability consistency）：Maurice P.Herlihy与Jeannette M.Wing在1990年的经典论文《Linearizability：A Correctness Condition for Concurrent Objects》中共同提出，在顺序一致性前提下加强了进程间的操作排序，形成唯一的全局顺序（系统等价于是顺序执行，所有进程看到的所有操作的序列顺序 都一致，并且跟实际发生顺序一致），是很强的原子性保证。但是比较难实现，目前基本上要么依赖于全局的时钟或锁，要么通过一些复杂算法实现，性能往往不 高。

实现强一致性往往需要准确的计时设备。高精度的石英钟的漂移率为10-7 ，最准确的原子震荡时钟的漂移率为10-13 。Google曾在其分布式数据库Spanner中采用基于原子时钟和GPS的“TrueTime”方案，能够将不同数据中心的时间偏差控制在10ms以内。方案简单粗暴而且有效，但存在成本较高的问题。

由于强一致性的系统往往比较难实现，而且很多时候，实际需求并没有那么严格需要强一致性。因此，可以适当地放宽对一致性 的要求，从而降低系统实现的难度。例如在一定约束下实现所谓最终一致性（eventual consistency），即总会存在一个时刻（而不是立刻），让系统达到一致的状态。大部分Web系统实现的都是最终一致性。相对强一致性，这一类在某 些方面弱化的一致性都笼统称为弱一致性（weak consistency）。

来源：我是码农，转载请保留出处和链接！

本文链接：http://www.54manong.com/?id=973

• 扉页2018-09-21 10:55
• 区块链+金融2018-09-27 16:41
• 基于证明的信用服务范围2018-09-14 13:36
• 第6章　比特币——区块链思想诞生的摇篮2018-09-30 10:00