在这种情况下，由于我们没进行写入仲裁，我们也许就会遭遇更新冲突，但只要从足够多的节点中读出数据，我们依然可以侦测出此类冲突。这样我们就可以得到强一致的读取即使我们在写入上没有强一致。...那就是，只有当R + W > N时，才能保证读取操作的强一致性。 上面说的这些不等式都适用于“对等式分布模型”。...比如，我可以有一个100个节点的集群，但复制因子却只有3，因为大部分数据都分布在各个“分片”之中。 事实上，很多权威都建议说复制因子为3就足够拥有不错的“故障恢复能力”（resilience）了。...如果有自动均衡机制（automatic rebalancing），那么用不了好久，集群就会自动创建一个“第三”副本，所以，在替代副本建立好之前，丢失掉“第二”副本的概率是很低的。...参与某个操作的节点数，可能会随着该操作的具体情况而改变。当我们写入数据时，根据“一致性”与“可用性”这两个因素的重要程度，有一些更新操作可能需要获得足够的节点的支持率才能执行，而另外一些则不需要。
通过在不同数据库服务器上提供多个数据副本，复制可提供一定级别的容错功能，以防止丢失单个数据库服务器。 在某些情况下，复制可以提供更强的读取能力，因为客户端可以将读取操作发送到不同的服务器。...有关主节点操作的详细信息，请参阅副本集主节点。 [Replication in MongoDB] 从节点复制主节点的oplog并将操作应用于其数据集，以使从节点的数据集反映主节点的数据集。...如果查询被配置为主节点脱机时在从节点上运行，则副本集可以继续提供读取查询。 假设是默认的副本配置设置，群集选择新主节点之前的中位时间通常不应超过12秒。...网络延迟等因素可能会延长副本集选举完成所需的时间，从而影响群集在没有主节点的情况下运行的时间。 这些因素取决于您的特定群集体系结构。...对于多文档事务中的操作，在事务提交之前，事务的数据更改在事务外部不可见。 但是，其他客户端可以在向发布客户端确认提交操作之前查看事务提交时的结果。
我们早期在开发 ZippyDB 时作出的一个重要设计决策是，尽可能地重用现有的基础设施。所以，我们最初的工作重点是建立一个可重用、灵活的数据复制库，即 Data Shuttle。...跟随者允许应用程序在多个区域内复制，以支持低延迟的读取和宽松的一致性，同时保持较小的仲裁组以降低写操作延迟。...ZippyDB 为分片内的所有写操作提供总排序，并确保读操作不会由落后于主 / 仲裁超过某个可配置阈值的副本提供（心跳用于检测延迟），因此由 ZippyDB 支持的最终读操作更加接近文献中的有界过时一致性...对于读写操作，客户端缓存服务器返回的最新序列号用于写操作，并在读取时使用该版本来运行或稍后的查询。版本的缓存是在同一个客户进程中。...在某些例外情况下，如果主服务器没有听说过租约续期，那么主服务器的强读操作就会变成一个仲裁检查和读操作。
JanusGraph是一个可扩展的图形数据库，专门用于存储和查询分析分布在多机集群中的数千亿个顶点和关系边的图形。 JanusGraph是一个事务数据库，可以支持数千个并发用户实时执行复杂的图遍历。...在JanusGraph中，每一个节点有且只有一个Vertex Label。当不显式指定Vertex Label时，采用默认的Vertex Label。...这三种选项分别用于表示一个Property中，对于同一个Property Key是只允许有一个值、允许多个可重复的值，还是多个不可重复的值。...类似于下面这种图，包含节点和边，节点包含多个属性： 关键点 弹性和线性可扩展性，适用于不断增长的数据和用户群。 用于性能和容错的数据分发和复制。 多数据中心高可用性和热备份。...支持ACID和 最终的一致性。
数据分布式存储，并且每一份数据都有多个副本，因此，有更好的计算性能和容错性。...JanusGraph是一个可扩展的图形数据库，专门用于存储和查询分析分布在多机集群中的数千亿个顶点和关系边的图形。 JanusGraph是一个事务数据库，可以支持数千个并发用户实时执行复杂的图遍历。...在JanusGraph中，每一个节点有且只有一个Vertex Label。当不显式指定Vertex Label时，采用默认的Vertex Label。...这三种选项分别用于表示一个Property中，对于同一个Property Key是只允许有一个值、允许多个可重复的值，还是多个不可重复的值。...关键点 弹性和线性可扩展性，适用于不断增长的数据和用户群。 用于性能和容错的数据分发和复制。 多数据中心高可用性和热备份。 支持ACID和 最终的一致性。
在相同的数据量下，采用WAL日志的数据库系统在事务提交时，磁盘写操作只有传统的回滚日志的一半左右，大大提高了数据库磁盘I/O操作的效率，从而提高了数据库的性能。 PG使用的就是这种。...W，必须超过副本节点数N的一半，副本节点数又称为复制因子（replication factor）。...然而，假如某些写入操作只被一个节点所确认（W=1），那么我们就必须3个节点都通信一遍，才能确保获取到的数据是最新的。一个情况下，由于写入操作没有获得足够的节点支持率，所以可能会产生更新冲突。...但是，只要从足够数量的节点中读出数据，就一定能侦测出此类冲突。因此，即使在写入操作不具备强一致性的情况下，也可以实现除具有强一致性的读取操作来。...RWN R 执行读取操作时所需联系的节点数R W 确认写入操作时所需征询的节点数W N 复制因子N 这三者之间的关系，可以用一个不等式来表述，即只有当R+W>N的时候，才能保证读取操作的强一致性。
大家可以从表中看到，在简单查询的场景下，比如查询点的属性、点的一度关系时，二者都是毫秒级别的，没有太大的性能差别；但是随着查询越来越复杂，JanusGraph的查询越来越慢，最后查到三度的顶点和属性要消耗...副本方面：Dgraph是强一致性的，JanusGraph需要依赖底层的存储DB。 数据均衡方面：Dgraph支持自动均衡，JanusGraph也是依赖底层的存储DB。...维护成本方面：由于不依赖其他系统，Dgraph远低于JanusGraph。 写入性能方面：Dgraph稍高一些。 查询性能方面：深度查询时，Dgraph性能远高于JanusGraph。...用于存储同一份数据的三个副本，一个Group的不同的Alpha肯定是不能在同一台机器的，而哪几个Alpha组成一个Group是zero根据副本数来确定的，比如dgraph zero -- replicas...group根据replicas和alpha启动顺序确定，因为Dgraph的副本一致性是依赖Raft协议的，所以要保证至少有三个节点，才能保证数据的强一致性。
哈希 Distributors 将一致性哈希和可配置的复制因子结合使用，以确定 Ingester 服务的哪些实例应该接收指定的流。...Quorum(仲裁)一致性 由于所有的 distributors 共享对同一哈希环的访问权，所以写请求可以被发送到任何 distributor。...为了确保查询结果的一致性，Loki 在读和写上使用 Dynamo 式的仲裁一致性方式，这意味着 distributor 将等待至少一半加一个 ingesters 的响应，然后再对发送的客户端进行响应。...查询前端是无状态的，然而，由于内部队列的工作方式，建议运行几个查询前台的副本，以获得公平调度的好处，在大多数情况下，两个副本应该足够了。...队列 查询前端的排队机制用于： 确保可能导致 querier 出现内存不足（OOM）错误的查询在失败时被重试。这允许管理员可以为查询提供不足的内存，或者并行运行更多的小型查询，这有助于降低总成本。
JanusGraph通过添加机器横向扩展集群。 (2)支持很大的并发事务处理和图操作处理。通过添加机器横向扩展JanusGraph的事务处理能力，可以在毫秒级别相应大图的复杂查询。...(7)通过使用非编程的方式连接很容易与Gremlin Server集成 (8)提供了很多图级别配置选项用于调节性能。 (9)以顶点为中心的索引提供顶点级查询，以缓解臭名昭着的超级节点问题。...JanusGraph 使用 Apache Cassandra的优势 (1)连续可用，没有单点故障。 (2)由于没有主/从架构，因此对图的读/写没有瓶颈。...-- Coda Hale 使用数据库时，应充分考虑CAP定理（C =一致性，A =可用性，P =可分区性）。...请注意，BerkeleyDB JE是一个非分布式数据库，通常仅与JanusGraph一起用于测试和探索。 HBase以输出为代价优先考虑一致性，即完成请求的概率。
下面我们来分析一下JanusGraph的锁机制实现~ 二：JanusGraph锁机制 在JanusGraph中使用的锁机制是：本地锁 + 分布式锁来实现的； 2.1 一致性行为 在JanusGraph...{ DEFAULT, LOCK, FORK } 源码中ConsistencyModifier枚举类主要作用：用于控制JanusGraph在最终一致或其他非事务性后端系统上的一致性行为...(element, ConsistencyModifier.FORK);进行配置 LOCK 在查询或者插入数据时，是否使用分布式锁进行并发控制，在图shcema的创建过程中，如上述可以通过配置schema...时，操作步骤为： 首先，删除该边 将修改后的边作为新边添加 因此，如果两个并发事务修改了同一边缘，则提交时将存在边缘的两个修改后的副本，可以在查询遍历期间根据需要解决这些副本。...我们都知道在janusgraph的底层存储中，vertexId作为Rowkey，属性和边存储在cell中，由column+value组成 当我们修改节点的属性和边+边的属性时，很明显只要锁住对应的Rowkey
通俗的讲就是用多台机器进行同一数据的异 步同步，从而使多台机器拥有同一数据的多个副本，并且当主库当掉时在不需要用户干预的情况下自动 切换其他备份服务器做主库。...在某些情况下，复制可以提供增加的读取性能，因为客户端可以将读取操作发送到不同的服务上， 在不 同数据中心维护数据副本可以增加分布式应用程序的数据位置和可用性。...辅助(副本)节点复制主节点的oplog并将操作应用于其数据集，以使辅助节点的数据集反映主节点的数据 集。 如果主要人员不在，则符合条件的中学将举行选举以选出新的主要人员。...因为它们不存储数据集，所以仲裁器可 以是提供副本集仲裁功能的好方法，其资源成本比具有数据集的全功能副本集成员更便宜。 如果您的副本集具有偶数个成员，请添加仲裁者以获得主要选举中的“大多数”投票。...当复制集内存活成员数量不足大多数时，整个复制集将无法选举出Primary， 复制集将无法提供写服务，处于只读状态。 若票数相同，且都获得了“大多数”成员的投票支持的，数据新的节点获胜。
图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。...JanusGraph是一个可扩展的图形数据库，专门用于存储和查询分析分布在多机集群中的数千亿个顶点和关系边的图形。...在JanusGraph中，每一个节点有且只有一个Vertex Label。当不显式指定Vertex Label时，采用默认的Vertex Label。...这三种选项分别用于表示一个Property中，对于同一个Property Key是只允许有一个值、允许多个可重复的值，还是多个不可重复的值。...关键点（来自官网） 弹性和线性可扩展性，适用于不断增长的数据和用户群。 用于性能和容错的数据分发和复制。 多数据中心高可用性和热备份。 支持ACID和 最终的一致性。
❖ Replication Map Vitess 通过复制图来识别主数据库和它们各自的副本之间的关系。在故障转移期间，复制图使 Vitess 能够将所有现有副本指向新指定的主数据库，以便继续复制。...restore 启动时 Tablet 对应MySQL没有数据，正在从最新备份中恢复。完成后，它将进入复制状态，并且角色变为replica或rdonly。...全局拓扑用于一些操作，包括重新选主、重新分片。为了在任何单个单元发生故障时幸免于难，全局拓扑服务应该在多个单元中具有节点，以便在单元发生故障时维持仲裁。...例如，强烈建议打开半同步复制。这允许Vitess在主数据库崩溃时故障转移到新副本，而不会丢失数据。依赖复制还允许放松一些基于磁盘的耐久性设置。...❖ 快照级读 对于真正的快照，查询必须在事务中发送到主服务器。为了写入后读取的一致性，从主服务器读取而不使用事务就足够了。
在某些情况下，将读请求发送给副本集的备份节点是合理的，例如，单个服务器无法处理应用的读压力，就可以把查询请求路由到可复制集中的多台服务器上。...1.副本集读偏好 primary — 这是默认的设置，表明只从可复制集的主节点读取数据，因此具有强一致性。如果可复制集有问题，并且没有可选举的从节点，就表示出现错误。...这种设置对于我们想确保读请求不会影响主节点的写入请求时非常有用。如果没有可用的从节点，读请求会抛出异常。...nearest – 驱动会尝试从最近的可复制集成员节点读取读取数据，通过网络延迟判断。可以是主节点也可以是从节点。因此读请求只会发送给驱动认为最快通信的节点。...默认是没有最大过期时间并且客户端也不会在指向读操作时考虑从节点的落后。 注意： 必须定义maxStalenessSeconds的值大于等于90秒：定义一个更小的值会抛出异常。
有关对3成员副本集（P-S-A）使用仲裁节点时的其他注意事项，请参阅副本集仲裁节点。...在 3.4 版本中更改：复制oplog窗口不再需要覆盖通过初始同步还原副本集成员所需的时间，因为在数据复制期间会提取oplog记录。...对于WiredTiger存储引擎，无论存储介质类型（旋转磁盘、固态硬盘等）如何，请将文件预读设置在8到32之间，除非测试显示在较高的文件预读值中有可测量、可重复和可靠的好处。...在没有磁盘空间监视的情况下，以下方案作为预防措施： 在storage.dbPath驱动器上创建一个4 GB的虚拟文件，以确保磁盘满时有可用空间。...如果没有其他监视工具可用，cron+df 的组合可以在磁盘空间达到高水位时发出警报。 负载均衡 - 将负载平衡器配置为启用“粘滞会话”或“客户端亲和性”，并为现有连接提供足够的延时。
MongoDB之副本集 一、简介 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 ...失效转移的过程大概会在1分钟内完成，例如，副本集中的成员发现主节点不可用将花费10-30秒时间，其余的从节点选举出新的主节点花费10-30秒时间。 ?...db.isMaster()方法不能显示隐藏成员，但是隐藏成员可以在选举中进行选举。在下面5成员的副本集中，4个从节点复制主节点的数据，但是一个从节点是隐藏的。 ?...二、部署副本集 2.1 部署副本集 3个成员的副本集提供了足够的冗余以避免更多的网络分裂和其他的系统失败。这个集合有足够的能力处理更多的分布读操作。...在生产环境部署时，你应该保持每一个mongod实例在一个单独的机器上，当使用虚拟机时，你应该保持每一个mongod实例在一个独立的主机服务上。
在不同的数据库服务中，存在着相同的数据，它提供了一定级别的容灾，避免了单点故障。在一些情况下副本可以提供读的能力，客户端发来的读请求可以分配到不同的服务上。...失效转移的过程大概会在1分钟内完成，例如，副本集中的成员发现主节点不可用将花费10-30秒时间，其余的从节点选举出新的主节点花费10-30秒时间。...db.isMaster()方法不能显示隐藏成员，但是隐藏成员可以在选举中进行选举。在下面5成员的副本集中，4个从节点复制主节点的数据，但是一个从节点是隐藏的。...[image5] 二、部署副本集 2.1 部署副本集 3个成员的副本集提供了足够的冗余以避免更多的网络分裂和其他的系统失败。这个集合有足够的能力处理更多的分布读操作。...副本集应该总是有奇数个成员，这可以使得选举过程更顺利。在生产环境部署时，你应该保持每一个mongod实例在一个单独的机器上，当使用虚拟机时，你应该保持每一个mongod实例在一个独立的主机服务上。
事实上，在足够大的系统中，事务总会存在失败。...因此，在一个工作单元（例如代码片段，查询等）之后终止事务是很重要的。...对于最终一致的后端，这是用于解决写冲突的时间戳。如果未明确指定此设置，JanusGraph将使用当前时间。...启用此设置可能会降低查询处理速度。 consistencyChecks(boolean) - JanusGraph是否应该强制执行模式级别一致性约束（例如：多重性约束）。...禁用一致性检查可以提高性能，但要求用户确保在应用程序级别进行一致性确认以避免不一致。应小心使用！！！
注意，这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能，并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点： 更好，更快速的查询和分析； 更简单和更自然的数据建模； 同时支持实时更新和查询； 数据结构的灵活性。...是一个多模型的 NoSQL 数据库，同时支持图、kv、document 存储，近几年的热度在持续上升中； Titan 自从2015年被 Datastax 收购后，其活跃度大幅下降，因此没有计入2018...，同时支持强一致性和最终一致性，以及介于之间的有边界一致性（ Bounded Staleness）、事物一致性（Session）与单调一致性（ConsistentPrefix）。...在OrientDB中，任何类型的数据都是可搜索的，用户域的建模支持面向对象的概念，可以很容易地扩展。每个模型不只是一个层，而是共存于一个引擎中。可选无模式、全模式或混合模式。...HugeGraph采用RocksDB存储引擎时插入amazon0601数据集的300万条边耗时为5.711秒，平均每秒可完成50万条边插入。
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