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Dynamo -写入期间增加了读取延迟

Dynamo是亚马逊AWS提供的一种高可用、高可扩展的分布式键值存储系统。它在写入数据期间增加了读取延迟,这是为了保证数据的一致性和可靠性。

Dynamo的核心特点包括:

  1. 高可用性:Dynamo采用了分布式架构,数据被复制到多个节点上,当某个节点发生故障时,系统可以自动切换到其他可用节点,保证数据的可用性。
  2. 高可扩展性:Dynamo采用了分区和复制的策略,可以根据需求动态扩展存储容量和吞吐量,以适应不断增长的数据量和访问压力。
  3. 一致性:Dynamo使用了一种称为“最终一致性”的模型,即在写入数据后,系统会异步地将数据复制到其他节点,这会导致在写入期间增加读取延迟。但是,一旦数据被复制到足够数量的节点上,系统会保证数据的一致性。
  4. 灵活的数据模型:Dynamo提供了灵活的数据模型,可以存储任意类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

Dynamo适用于以下场景:

  1. 高可用性要求:对于需要保证数据的高可用性和可靠性的应用,如在线购物、社交网络等,可以使用Dynamo来存储和管理数据。
  2. 大规模数据存储:对于需要存储大规模数据的应用,如日志分析、大数据处理等,Dynamo的分布式架构和可扩展性可以满足需求。
  3. 高并发读写:对于需要支持高并发读写操作的应用,如实时数据分析、实时推荐等,Dynamo的分布式架构和高可扩展性可以提供良好的性能。

腾讯云提供了类似于Dynamo的产品,称为TencentDB for TDSQL,它是一种高可用、高可扩展的分布式数据库服务。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for TDSQL的信息:https://cloud.tencent.com/product/tdsql

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R 代表一次成功的读取操作中最小参与节点数量,W 代表一次成功的写操作中最小参与节点数量。R + W>N ,则会产生类似 quorum 的效果。...该模型中的读(写)延迟由最慢的 R(W)副本决定,为得到比较小的延迟,通常R 和 W各自的值设置得比 N 小。 若(N,R,W) 的值设置为 (3, 2 ,2)。...同样地,对于一个key的get()操作,协调node会向所有存在此数据任何版本的node发起请求(包括自己),如果有R=2个node响应表示读取成功。...Dynamo中称这种技术为“Hinted Handoff”。另外为了应对整个机房掉线的故障,Dynamo中应用了一个很巧妙的方案。...如上所说,如果节点D发现A重新上线了,会将本应该属于A的副本回传过去,这期间D发生故障就会导致副本丢失。

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因为成功写入的节点集合和读取的节点集合必有重合,这样读取的节点中至少有一个具有最新值,如图-11。...另一方面,这种配置允许更低的延迟和更高的可用性:如果存在网络中断,并且许多副本变得无法访问,则可以继续处理读取写入的机会更大。只有当可达副本的数量低于w或r时,数据库才分别变得不可用于写入读取。...这意味着如果一个写入虽然报告失败,后续的读取仍然可能会读取这次失败写入的值【47】。 如果携带新值的节点失败,需要读取其他带有旧值的副本。...Dynamo风格的数据库通常针对可以忍受最终一致性的用例进行优化。允许通过参数w和r来调整读取陈旧值的概率,但把它们当成绝对的保证是不明智的。...尤其是,因为通常没有得到“复制延迟问题”中讨论的保证(读己之写,单调读,一致前缀读),前面提到的异常可能会发生在应用程序中。更强有力的保证通常需要事务或共识。我们将在第七章和第九章回到这些话题。

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