1. 数据一致性模型

如果数据读取、写入、更新的结果是可预测的，我们称它遵循数据一致性模型。

  • 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。
    • 基本可用：可能是部分功能不可用或者响应时间延长。
    • 软状态：不同系统/节点之间，数据存在过度状态。
    • 最终一致：经过系统内部协调机制，最终所有节点保持一致（分布式系统中的一致并不一定指数据保持一样）。
  • 最终一致性图示

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  • 允许其他节点在可以容忍的时间之内保持不一致，但是最终结果是一致的。