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浅谈分布式系统设计中的 Strong Consistency VS Eventual Consistency

对于分布式系统设计,数据的一致性 (consistency, 后文均用 consistency 指代) 是一个非常重要的考虑方面。我们来用几篇文章由浅入深的讨论这个问题。 朋友圈的点赞 Bug ? Strong Consistency Strong Consistency,也就是强一致性。 由于大部分程序员都是从关系型数据库的时代成长起来,因此大家下意识中会把 Strong Consistency 作为理所应当的事情,但是关系型数据库的 Strong Consistency 是依赖数据加锁实现的 Eventual Consistency Strong Consistency 设计中 blocking request 是一个非常常见的情况,当系统承受大规模 update/insert 时,整体 throughput 尾声 本文简单的介绍了 Strong Consistency 和 Eventual Consistency 的概念,下面几篇文章会具体分析 AWS / GCE 的具体实现,敬请期待。

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NoSQL-Relaxing Consistency-放宽一致性

Relaxing Consistency 放宽一致性 一致了自然是好事。但,不幸的是,有时候我们不得不放弃他。 (你也许也听到有人把这个定理叫做“Brewer猜想”Brewer’ s Conjecture) CAP定理的基本的描述就是说:现在给你三个属性,一致性(Consistency)、可用性(Availability 图5.3 通信线路有两处断了,导致整个集群被分成两组 单服务器(single-server)系统显然就是一个CA系统-一个拥有一致性(Consistency)和可用性(Availability)但没有分区耐受性 这种类似的逻辑也可以应用读取一致性(read consistency)的问题上。如果你正在用交易软件来买卖“金融产品”的话,那么也许不能忍受一点点数据的更新不及时。 NoSQL的倡导者经常说,与关系型数据库的ACID事务不同,NoSQL系统遵循BASE属性:基本可用,柔性状态,最终一致(Basically Available, Soft state, Eventual consistency

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    MYSQL:Error Code: 1786 Statement violates GTID consistency: CREATE TABLE … SELECT.终于解决了

    这是因为在5.6及以上的版本内,开启了 enforce_gtid_consistency=true 功能导致的,MySQL官方解释说当启用 enforce_gt...

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    不同视角构造cycle-consistency,降低视频标注成本

    《Learning Correspondence from the Cycle-consistency of Time》[3],出自CMU的Xiaolong等。 它们的主要相同点 1) 都设计了cycle-consistency的loss来进行自监督学习。 这里产生的cycle consistency error就作为模型的Loss。 ? Cycle-consistent representation learning 由于 cycle-consistency 的计算是不可微的,文中的主要贡献是设计了两种可微方法来实现 cycle-consistency 的近邻也可通过距离的Softmax表示,最后产生的cross-entropy loss就是cycle consistency error。

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    了解一致性模型

    What is Consistency 一致性(Consistency)一直是分布式系统里一个很重要的话题。 在存储系统中,为了避免数据丢失,我们都会对数据进行持久化。 ? Strict Consistency Strict Consistency是最强的一致性模型,要求任何读取操作都能读取到最新的值,换句话说,要求任何写入操作立即同步给所有进程。 Consistency、Sequential Consistency都是强一致模型。 比Causal Consistency更弱的一致性模型还有Eventual Consistency(最终一致),比如MySQL的异步复制。 Strict Consistency、Linearizable Consistency、Sequential Consistency都被认为是强一致的模型。

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    分布式系统的一些阅读笔记

    Strong consistency vs. other consistency models Strong consistency models (capable of maintaining a single copy) Linearizable consistency Sequential consistency Weak consistency models (not strong) Client-centric consistency models Causal consistency: strongest model available Eventual consistency models 两种强一致性模型 Linearizable consistency: Under linearizable consistency, all operations appear to Sequential consistency: Under sequential consistency, all operations appear to have executed atomically

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    袖珍分布式系统(二)

    【有时候3选2可能是误解,我们如果将自己不限制在强一致性模型,我们会有更多的选择】 我们要记住: ACID consistency != CAP consistency ! 下面介绍一些一致性模型: Strong consistency vs. other consistency models Strong consistency models (capable of maintaining a single copy) Linearizable consistency Sequential consistency Weak consistency models (not strong) Client-centric consistency models Causal consistency: strongest model available Eventual consistency Strong consistency models 强一致性模型可以再细分为两大类: Linearizable consistency: Under linearizable consistency,

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    微服务网关:Nacos 源码实践

    待所有依赖加载完成后,执行 example 中的应用示例时报错,位置: com.alibaba.nacos.consistency.ConsistencyProtocol 这是 nacos-consistency 在 idea 中,我们在 nacos-consistency 的 lifecycle 下执行 compile 即可(也可以在命令行中执行 mvn compile,这是官方提供的解决方法),已确认生效。 /classes [INFO] /Users/flamingskys/develop/mine/framework/nacos/consistency/src/main/java/com/alibaba /nacos/consistency/Serializer.java: 某些输入文件使用了未经检查或不安全的操作。 [INFO] /Users/flamingskys/develop/mine/framework/nacos/consistency/src/main/java/com/alibaba/nacos/consistency

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    微服务网关:Nacos 源码实践(二)

    待所有依赖加载完成后,执行 example 中的应用示例时报错,位置: com.alibaba.nacos.consistency.ConsistencyProtocol 这是 nacos-consistency 在 idea 中,我们在 nacos-consistency 的 lifecycle 下执行 compile 即可(也可以在命令行中执行 mvn compile,这是官方提供的解决方法),已确认生效。 /classes [INFO] /Users/flamingskys/develop/mine/framework/nacos/consistency/src/main/java/com/alibaba /nacos/consistency/Serializer.java: 某些输入文件使用了未经检查或不安全的操作。 [INFO] /Users/flamingskys/develop/mine/framework/nacos/consistency/src/main/java/com/alibaba/nacos/consistency

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    SDP(6):分布式数据库运算环境- Cassandra-Engine

    => def setConsistencyLevel(_consistency: CQLContext.CONSISTENCY_LEVEL): CQLContext = ctx.copy(consistency => { consistency match { case ALL => ConsistencyLevel.ALL case ONE => ConsistencyLevel.ONE => boundStmt.setConsistencyLevel(consistencyLevel(consistency))} session.executeAsync(boundStmt => batch.setConsistencyLevel(consistencyLevel(consistency))} session.executeAsync(batch).map => batch.setConsistencyLevel(consistencyLevel(consistency))} session.executeAsync(batch).map

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    分布式架构设计篇-一致性算法概述

    (atomic consistency),是标准的强一致性(strong consistency)。 因果一致性 Causal consistency 定义:所有进程必须以相同的顺序看到具有潜在因果关系的写操作。 最终一致性 Eventual consistency 定义:存储系统保证如果没有新的更新提交,最终所有的访问都将获得最后的更新。 单调写一致性 Monotonic-write Consistency :一个系统需要能够保证来自同一个进程的写操作被顺序地执行。 同理还有很多其他的弱一致性实现不具备太大的意义,也被排除释放一致性(Release Consistency)、滑动不一致(Delta Consistency)。 ?

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    分布式架构设计篇(十三)-一致性算法概述

    ,也称为原子一致性(atomic consistency),是标准的强一致性(strong consistency)。 因果一致性 Causal consistency 定义:所有进程必须以相同的顺序看到具有潜在因果关系的写操作。 最终一致性 Eventual consistency 定义:存储系统保证如果没有新的更新提交,最终所有的访问都将获得最后的更新。 单调写一致性 Monotonic-write Consistency :一个系统需要能够保证来自同一个进程的写操作被顺序地执行。 同理还有很多其他的弱一致性实现不具备太大的意义,也被排除释放一致性(Release Consistency)、滑动不一致(Delta Consistency)。

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    西湖大学对话评价-项目参考

    逻辑交叉部分 如果是 relatedness 很低 (答非所问) 那么 consistency 的表现也不会好,可以考虑 consistency 给1。 consistency <= relatedness relatedness 和 consistency 的差别在一个是文字上的连接,一个是意思上的连接。 (一个是躯壳,一个是灵魂) pred 和 input 可以完全不相干,这个时候 relatedness 给 1 或者 2,consistency 给 2。 就是说我们认为relatedness是一种软的consistency。 最后45个半组用时50分钟多一点 完美收官 小发现 relatedness 和 consistency 是有关系的,但是并不强,还是有很大的区别。

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    11gR2 RAC添加和删除节点步骤--添加节点

    Subnet mask consistency check passed for subnet "192.168.8.0". Subnet mask consistency check passed for subnet "172.168.0.0". Subnet mask consistency check passed for subnet "169.254.0.0". Subnet mask consistency check passed. consistency check passed Starting Clock synchronization checks using Network Time Protocol(NTP)...

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    081. BASE 理论

    严格一致性(Strict Consistency)(强) 不论在哪个节点,看到的资源都是统一的结果。 顺序一致性(Sequential Consistency)(弱) 节点的数据变动和操作的顺序保持一致。 最终一致性(Eventual Consistency)(弱) 所有的数据副本最终都会变得一致。 注:强弱划分比较粗犷,但是容易理解,并发编程和分布式领域有更多的细分模型。 2. BASE 理论 ---- BASE 是 Basically Avaliable(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventual consistency(最终一致)三个短语的缩写。

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    SDP(7):Cassandra- Cassandra-Engine:Streaming

    processParameters(ctx.parameter) boundStmt = prepStmt.bind(params:_*) ctx.consistency.foreach {consistency Row => M, parameter: Seq[Object] = Nil, consistency setConsistencyLevel(_consistency: CQLContext.CONSISTENCY_LEVEL): CQLQueryContext[M] = ctx.copy(consistency => boundStmt.setConsistencyLevel(consistencyLevel(consistency))} session.executeAsync(boundStmt => batch.setConsistencyLevel(consistencyLevel(consistency))} session.executeAsync(batch).map

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    rct:用于半监督声音事件检测的随机一致性训练

    原文题目:RCT: RANDOM CONSISTENCY TRAINING FOR SEMI-SUPERVISED SOUND EVENT DETECTION 原文: Sound event detection This paper researches on several core modules of SSL, and introduces a random consistency training (RCT First, a self-consistency loss is proposed to fuse with the teacher-student model to stabilize the training RCT_ RANDOM CONSISTENCY TRAINING__FOR SEMI-SUPERVISED SOUND EVENT DETECTION.pdf

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    Cassandra Cqlsh

    获取或设定一致性级别 cqlsh> CONSISTENCY Current consistency level is ONE. cqlsh> 有以下几种级别 ANY ONE TWO THREE QUORUM ALL LOCAL_QUORUM LOCAL_ONE SERIAL LOCAL_SERIAL SERIAL CONSISTENCY 获取或设定串行一致性级别 cqlsh> SERIAL CONSISTENCY Current serial consistency level is SERIAL. cqlsh> 有以下几种级别 SERIAL LOCAL_SERIAL 此串行一致性级别主要用于更新操作 The serial consistency level is only used by conditional updates (INSERT, UPDATE and DELETE with an IF condition =========== CAPTURE CLS COPY DESCRIBE EXPAND LOGIN SERIAL SOURCE UNICODE CLEAR CONSISTENCY

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    NER数据注释中标签一致性的验证

    In this work, we present an empirical method to explore the relationship between label (in-)consistency It can be used to validate the label consistency (or catches the inconsistency) in multiple sets of NER It validated the consistency in the corrected version of both datasets. 原文标题:Validating Label Consistency in NER Data Annotation 原文作者:Qingkai Zeng, Mengxia Yu, Wenhao Yu, Tianwen

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    NoSQL 一致性[详解]更新一致性

    翻译内容: NoSQL Distilled 第五章 Consistency 作者简介: ? 本节摘要: 一致性向来是分布式的一大问题。 NoSQL database is in how you think about consistency. Once you start looking at the NoSQL world, phrases such as “ CAP theorem” and “ eventual consistency” So we’re going to begin by talking about the various shapes consistency can take. Update Consistency 更新一致性 We’ll begin by considering updating a telephone number.

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