Почему конечная согласованность важна для хранилищ данных

Согласованность в конечном счете — это свойство хранилищ данных, при котором данные, записанные в хранилище, могут быть недоступны для чтения сразу. Со временем хранилище может сделать данные доступными для чтения, но это не гарантируется. Системы хранения данных, демонстрирующие конечную согласованность, могут делать это по разным причинам, включая необходимость повышения производительности или обеспечения доступности в условиях сетевых разделов.

Реализовать хранилище данных документов гораздо сложнее, чем реализовать реляционную модель. Кроме того, данные хранилища на лету гораздо труднее преобразовать, чем данные РСУБД. Эта возможность отсутствует у разработчиков и архитекторов, которые боятся или не знают о последствиях своих ошибок. Они будут разбивать на логические части то, из чего должны состоять атомарные транзакции, забывая, что репликация и латентность — это вещи, а также приплетая к ним сторонние системы. В какой-то момент вся система будет передана на аутсорсинг, и кто-то другой возьмет на себя управление, поскольку отдел в конечном итоге будет распущен.

В результате базы данных NoSQL часто поддерживают постепенную согласованность , а не постоянную согласованность. Нет требований к строгой согласованности данных, поскольку они не поддерживают транзакции базы данных. Всегда можно добиться конечной согласованности, обеспечив одновременную доставку всех обновлений на все реплики.

Тот факт, что окончательная согласованность относится к процессу репликации между первичными и вторичными узлами, а также тот факт, что ваше приложение не всегда может быть в курсе последних данных при чтении, делает первичные чтения правильным выбором.

Когда базы данных NoSQL используют модель конечной согласованности , они не обеспечивают такой же уровень согласованности данных, как базы данных SQL. Если данные не согласованы, это делает их непригодными для таких транзакций, как банковские операции и транзакции банкоматов, которые требуют немедленной целостности.

Что означает окончательная согласованность в Nosql?

Согласованность в конечном счете является гарантией того, что, если для фрагмента данных не будут сделаны новые обновления, в конечном итоге все обращения к этим данным вернут последнее обновленное значение. Это отличается от строгой согласованности , которая требует, чтобы каждое чтение получало самую последнюю запись.

Концепция в конечном итоге последовательного поведения впервые получила распространение в конце 1970-х годов. Amazon выпустила DynamoDB десять лет назад, что вызвало популярность этого термина. База данных NoSQL была разработана для поддержки социальных сетей и потоковых сервисов. можно легко управлять неструктурированными данными, такими как изображения, видео и аудиофайлы. Используя модель Volt Active Data, можно обеспечить репликацию данных в нескольких базах данных в режиме реального времени. Платформы данных немедленно согласуются и предотвращают несогласованные операции записи и чтения. В результате они чрезвычайно способны удовлетворить требования к задержке 5G, быстро обрабатывая этот процесс.

Непротиворечивость может быть ценным свойством распределенной системы. Это гарантирует, что значения хранятся и доступны для нескольких узлов на согласованной основе, независимо от того, обновляются ли эти узлы одновременно. Для таких систем, как система доменных имен, очень важно иметь возможность сохранять согласованное представление данных.
Последовательность, которая приходит с завершением проекта, иногда может быть трудно достичь. Из-за разнообразия доступных методов может быть сложно обеспечить получение одинаковых обновлений всеми узлами. Ценность согласованности неоспорима, и системы, которые ее используют, могут быть более надежными в долгосрочной перспективе.

Что такое конечная согласованность в Cassandra?

Cassandra реализует все эти функции с помощью согласованной системы хранения, которая может соответствовать требованиям к производительности, надежности, масштабируемости и доступности в производственной среде. Наконец, непротиворечивость означает, что все обновления в конечном итоге передаются всем репликам.

Согласованность — это то, чего Cassandra может достичь с помощью настраиваемой согласованности. Результат R=w <=N должен быть непротиворечивым, если N — количество узлов. Для достижения согласованности каждый столбец и поле каждого столбца резервируются Cassandra. За этим состоянием стоит механизм, который позволяет ему быть последовательным. R + W является твердым телом, если N постоянно твердое тело. Клиент должен выбрать соответствующий уровень согласованности (ноль, любой, один, кворум или нет). Согласованность не будет достигнута немедленно, поскольку записи буферизуются на узле, на который вы их отправляете, несмотря на коэффициент репликации 1:1.

Cassandra использует последовательное хеширование, что означает, что когда набор ключей хешируется с использованием одного и того же алгоритма и параметров хеш-функции, хэш-функция всегда дает один и тот же результат.
Это очень важно, потому что позволяет хранить ключ в нескольких корзинах, не беспокоясь о том, что он столкнется с чем-либо.
В результате согласованное хеширование считается более эффективным, поскольку оно позволяет Cassandra хранить больше данных в том же объеме памяти.
Вы должны убедиться, что ваши счетчики операций записи и чтения непротиворечивы, если вы хотите добиться строгой согласованности. Согласованность Cassandra основана на предположении, что все операции чтения клиента всегда обновляются за счет автоматического получения самых последних записанных данных. Согласованное хеширование используется для обеспечения того, чтобы хэш-функция всегда давала один и тот же результат для двух разных ключей, если они хешируются вместе с использованием одного и того же алгоритма и параметров хэш-функции. Крайне важно хранить ключ в нескольких корзинах, потому что коллизии не являются проблемой. Cassandra имеет более высокую производительность, потому что она может хранить больше данных в том же объеме пространства с последовательным хешированием.

Каков уровень согласованности по умолчанию в Cassandra?

Просто вызовите QUBEDBUILDER, чтобы использовать драйвер Java. Установите ConsistencyLevel, чтобы гарантировать, что уровень согласованности для каждой вставки установлен в insertInto. При записи и чтении всем операциям назначается уровень согласованности, равный единице.

Как обеспечить согласованность данных с Cassandra

Основная причина этого заключается в том, что ключи не хранятся в корзинах до тех пор, пока они не будут хешированы. Cassandra также сохраняет ключ и указатель на корзину в той же строке таблицы. Cassandra сравнивает строку для ключа и указатель для значения над значением ключа, чтобы определить, какая строка соответствует какому ключу. Если оба значения верны, Cassandra возьмет значение из ведра по указателю. Значение ключа всегда сохраняется в одной и той же строке, независимо от того, сколько раз оно запрашивается, если оно хранится в одной и той же строке. Когда чтение повторяется несколько раз, данные остаются постоянными. Если вы хотите изменить уровень согласованности для текущего сеанса, просто используйте команду CONSISTENCY из оболочки cassandra (CQLSH). Если вы хотите увидеть, как далеко вы продвинулись на своем уровне постоянства, вы можете использовать ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ; из оболочки. [электронная почта защищена] | Непротиворечивость: согласованность Текущий уровень согласованности равен единице.

Что такое согласованность обновлений в Nosql

Согласованность обновлений в NoSQL — это процесс обновления данных на нескольких узлах в базе данных NoSQL . Этот процесс гарантирует, что все узлы в базе данных имеют одни и те же данные и что данные непротиворечивы на всех узлах.

Что такое согласованность обновлений в Nosql?

Согласованность копий одних и тех же данных в одной и той же реплицированной системе баз данных [1], в отличие от того, как данные изменяются, является просто вопросом выбора. Это происходит, когда показания данного объекта данных не соответствуют предыдущему обновлению.

Что такое согласованность обновлений в базе данных?

Концепция непротиворечивости в системах баз данных влечет за собой требование, чтобы любая конкретная транзакция базы данных допускала изменение затронутых данных только разрешенным образом. Данные, которые были записаны в базу данных, должны соответствовать всем определенным правилам, таким как ограничения, каскады, триггеры и любая их комбинация.

Возможная согласованность MongoDB

Окончательная согласованность — это технический термин, который означает, что данные, которые вы читаете, не всегда согласованы; однако со временем он улучшится. Единственный способ сделать это — читать из вторичных источников, используя любой из readPreferences, который может читать из вторичных источников.

В качестве первого шага я рассмотрю несколько реальных примеров кода MongoDB, которые нарушают Гарантию причинно -следственной согласованности. Метод большинства операций чтения и записи будет использоваться при первой попытке решить эту проблему. В результате мы рассмотрим логические часы и коррелированные сессии в Mongo. Мы будем использовать драйвер Mongo C# для этого приложения, но я хотел бы оставить его в покое. Большинство членов набора реплик должны подписать большинство чтения, если данные из запроса были подтверждены. Когда мы используем чтение большинства, за которым следует большинство записей, может показаться, что мы можем решить нашу проблему «Читай то, что пишешь». Дополнительный сервер поддерживает в памяти моментальный снимок самой последней операции записи большинства.

Настройка чтения Mongodb

Клиент должен определить, какой объем данных ему следует разрешить для чтения, чтобы readConcern был удовлетворен, прежде чем он сможет начать удовлетворять readConcern. В MongoDB предпочтительно, чтобы для readConcern было установлено значение maxRead.

Возможная последовательность против строгой последовательности

Он предоставляет актуальные данные с меньшей задержкой, чем другие технологии, но также требует высокой степени постоянства. Поскольку база данных может не иметь обновленных данных на всех узлах, конечная согласованность может обеспечить низкую задержку, но может не всегда отвечать на запросы чтения с устаревшими данными.

Непротиворечивость в целом относится к способности базы данных обрабатывать транзакции, сохраняя при этом целостность данных. Системы баз данных, соответствующие требованиям ACID, обычно медленные, трудно масштабируемые и непомерно дорогие в обслуживании и эксплуатации. Некоторые системы СУБД смягчают гарантии ACID. Базовые гарантии базы данных NoSQL известны как ее алгоритмы NoSQL. В результате базу можно использовать для повышения доступности, а также для смягчения жестких стандартов. В результате базы данных NoSQL требуют значительной согласованности, чтобы быть более стабильной. Когда конечная согласованность DynamoDB определяется кольцевой топологией, она становится Cassandra.

Для обработки согласованных результатов в Redis используется топология ведущий-ведомый. ScyllaDB — компания, базирующаяся в Нидерландах и занимающаяся базами данных больших данных в режиме реального времени. Кроме того, его можно использовать для указания уровня согласованности для каждой операции (чтение или запись). Поскольку данные могли измениться на узле-координаторе, но еще не записаны и не сохранены на всех необходимых репликах, кластеры ScyllaDB обеспечивают согласованные результаты.

Одним из наиболее важных аспектов согласованности компьютерной системы является ее согласованность. Данные могут обрабатываться таким образом независимо от того, как они хранятся, потому что это обеспечивает согласованность. В результате финансовые учреждения, например, часто внедряют системы, которые будут стабильными с течением времени. В результате этого процесса большинство транзакций будет завершено как можно быстрее. Обработка транзакции может занять до 24 часов, хотя это не гарантируется. Это явление вызвано общей закономерностью непротиворечивых систем , которые в конечном итоге будут существовать.

Согласованность данных: как выбрать правильный тип для ваших нужд

Когда дело доходит до данных, есть два типа: сильные и слабые.
Поскольку все данные в узле непротиворечивы, независимо от того, где они находятся, они всегда одинаковы. Этот метод является наиболее надежным методом обеспечения согласованности данных, но его трудно реализовать.
Отсутствие согласованности указывает на то, что нет гарантии, что все узлы будут иметь одни и те же данные в одно и то же время. Эта согласованность более подвержена искажениям, но иногда она может быть более эффективной.

Возможная согласованность Кассандра

Окончательная согласованность — это модель согласованности, используемая в распределенных системах. В окончательно непротиворечивой системе операциям может потребоваться некоторое время, чтобы распространиться и стать видимыми на всех узлах. Операция записи считается успешной, если она сохраняется на узле, где она была запущена. Операция чтения считается успешной, если она возвращает самую последнюю операцию записи. Согласованность в конечном счете часто используется в системах, распределенных по нескольким центрам обработки данных. В этих системах нецелесообразно поддерживать строгую согласованность из-за увеличенной задержки и вероятности сбоев. Согласованность в конечном счете позволяет системе продолжать работу даже в случае сбоев. Cassandra — это распределенная база данных, использующая консистентность в конечном счете. Cassandra предназначена для обработки больших объемов данных с высокой доступностью. Cassandra используется некоторыми из крупнейших компаний мира, включая Facebook, Netflix и Instagram.

Это база данных NoSQL с открытым исходным кодом и высокодоступной и масштабируемой архитектурой. Репликация данных между кластерами необходима для достижения высокой доступности в Cassandra. Доступны две стратегии репликации: SimpleStrategy и NetworkTopology. Согласованность того, как реплики представляют каждую строку данных, отражает их актуальность и синхронизацию. Уровень согласованности указывает, сколько узлов реплики должны ответить на самые последние согласованные данные, прежде чем координатор сможет успешно отправить данные обратно клиенту. В зависимости от уровня согласованности, указанного клиентом, мы можем установить либо уровень согласованности для каждого запроса на запись, либо уровень согласованности для каждого глобального запроса. При написании помните об уровне согласованности (CL).

В версии 5.1 только один узел-реплика возвращает данные, тогда как в версии 5.2 данные возвращают 51 % узлов-реплик во всех центрах обработки данных. Мы начали с определения желаемого уровня согласованности (CL) для операций записи и чтения Cassandra. В результате, независимо от того, сколько времени проходит между самой последней записью и следующей, вы читаете самые последние записанные данные в кластер. Чтобы обеспечить согласованность, мы можем указать глобальный уровень согласованности или уровень согласованности запроса на запись . Вот несколько примеров CL при чтении, которые вы можете увидеть на диаграмме ниже.

Что такое конечная согласованность в микросервисах

На самом деле согласованность в конечном счете — это метод поддержания согласованности и доступности данных посредством асинхронной связи, а также обеспечения устранения ошибок в конкретном процессе без необходимости возврата к предыдущему состоянию процесса.

В большинстве случаев мы сталкивались с проблемами несогласованности данных в программной системе. Он основан на децентрализованном подходе и вдохновлен природой. По мере роста популярности облачных вычислений, эластичных вычислений и хранения данных, а также роста популярности контейнерных технологий и оркестровки значительное количество новых приложений создается с использованием архитектурного стиля микросервисов. Когда атомарные транзакции охватывают несколько служб, они рассматриваются как цепочка простых атомарных локальных транзакций на каждом уровне службы. Когда одна транзакция в этой цепочке терпит неудачу в результате определенных обстоятельств, она, по сути, запускает операцию отмены. Компенсационный вызов или транзакция также могут завершиться неудачно. Согласованность и интеграция данных — два наиболее распространенных подхода к управлению данными, которыми являются Kafka и CDC.

CDC подходит для больших распределенных архитектур, поскольку не слишком ориентирован на производительность. Негибкость CDC в отношении изменений схем является одним из наиболее существенных недостатков. Это сильно ограничивает эволюцию схемы сервисной БД.