1樓:laliliu
個人感覺,跨資料中心一致性的關鍵在於實現一層穩定、可靠的分布式訊息中間層,例如Yahoo PNUTS 依賴的YMB,Facebook wormhole,bookkeeper/hedwig/distributed log,netflix dynomite ,微博的WMB。
2樓:摩雲飛
個人觀點:
1.跨DC的意思並不是說,你架構就直接在全球多個DC直接上支援Paxos的東東;實際情況可能會更細的劃分多層的 Paxos ;
2.在考慮一致性問題的時候,肯定要考慮使用者的主要分布位置,換句話說,在做跨DC的分布式時,最初就會假定各個DC的地位是不同的;
3.使用者位置分布+流量的引導+分布式多副本,在最大程度上解決延遲和一致性之間的矛盾;
3樓:owen
看你的取捨了,要強一致性,還是要最終一致性!
一般這種跨區的服務,在業務上也會做跨區引導的,可以想成cdn的智慧型dns 部分。
4樓:沈詢
一致性這個概念有很多種定義。
順序一致性
因果一致性
最終一致性
單調讀一致性等
他的核心主要是對併發讀寫訪問的各類優化,原有單機系統就已經存在這個問題,只是這在分布式系統中因為延遲更大了,所以問題更加突出了而已。
如果全部序列執行,那麼順序一致性一定得到了保證,代價就是系統延遲高。
如果全部並行執行,那麼系統的延遲可以很低,但容易出現各類髒讀髒寫問題。
找到中間的平衡點就好,平衡一下收益(可用性,可見性)和成本(延遲,機器配置,併發度)。
至於具體的做法,基本上就是全域性一致性方案Paxos+2pc
GPU在硬體上是如何保持實現的一致性
這個問題提得很好。因為並行化執行,ps shader的執行不是嚴格按照drawcall的提交順序,這句話是對的。但是,說亂序,又有點兒言過其實了。事實上是,基本上還是按照提交順序,存在一定的交疊的情況,但是收尾 執行完畢的判斷 又是按照提交順序的。什麼意思?drawcall 2的ps處理,可能會和d...
如何評價一致性演算法 PacificA ?
辛塞凱諾卡密 有一點我覺比較爽,省去了集群自選舉的邏輯,把這件事交給Nameserver做,直接判斷PreparedList的完整性以及First Win即可。 laliliu 個人覺得PacificA沒有Paxos,Raft流行,可能跟msra沒有強力推廣也有關,另外,感覺PacificA有不少v...
資料一致性究竟是什麼?
house 資料一致性通常講的主要是資料儲存系統,去主從mysql,分布式儲存系統,如何保證資料一致性,比如說主從一致性,副本一致性,保證不同的時間或者相同的請求訪問這種主從資料庫時訪問的資料是一致性的,不會這次訪問結果是這個下次又是另乙個結果 華矩數診台 資料一致性是評估資料質量的乙個關鍵點,通常...