분산 시스템의 궁극적 인 일관성 : 데이터 불일치를 적용하는 방법 및 보상 방법은 무엇입니까?

분산 시스템의 최종 일관성에 대해 깊이 논의하십시오

분산 시스템 아키텍처에서는 분산 거래 처리가 항상 어려운 문제였습니다. 하위 전환 간의 일관성 문제를 해결하기 위해 CAP 이론과 기본 이론이 종종 언급되어 CP 모드 (강한 일관성) 또는 AP 모드 (최종 일관성)를 선택하게됩니다. CP 패턴은 비교적 간단하며, 일관성은 일반적으로 여러 트랜잭션을 단일 트랜잭션으로 통합하여 보장됩니다. 그러나 AP 모드의 최종 일관성은 더 복잡하며 응용 프로그램 시나리오 및 구현 방법이 더 어려워집니다. 이 기사는 실제 응용 분야에서 시나리오 및 최종 일관성의 시나리오 및 구현 방법에 대한 심층 분석을 수행합니다.

많은 사람들이 AP 모드에서 최종 일관성의 개념에 대해 혼란스러워하며 데이터 불일치의 경우 특정 응용 프로그램 시나리오 및 수리 전략을 이해하려고합니다.

실제 응용 분야에서 특히 강력한 일관성 (CP)을 추구하는 시나리오는 특히 높은 일관성 및 고 가용성 시스템에서 일반적이지 않습니다. 더 높은 가용성과 교환하는 부분 일관성을 희생하는 것이 종종 더 나은 전략입니다. 예를 들어, 펀드 운영과 관련된 시나리오에서는 데이터 일관성을 보장하고 데이터 손실 또는 불일치를 허용 할 수 없으므로 CP 모델에 더 적합합니다.

AP 모델, 즉 궁극적 인 일관성은 시스템이 일정 시간 내에 데이터 불일치를 갖도록 허용하는 핵심 아이디어를 가지고 있지만 결국 일관된 상태에 도달하게됩니다. 예를 들어, 사용자 등록 : 주요 시스템이 성공하는 한 서브 시스템 등록이 실패하더라도 전체 등록 프로세스가 성공적으로 간주 될 수 있습니다. 앞으로 다른 시스템 데이터는 보상 메커니즘 (예 : 타이밍 작업 또는 메시지 대기열)을 통해 동기화되어 궁극적으로 데이터 일관성을 달성 할 수 있습니다. 이는 AP 모델의 결함 공차 및 고 가용성을 반영합니다. 물론,이 메커니즘은 최종 데이터의 일관성을 보장하고 일관성이없는 시간 창을 제어하도록 신중하게 설계되어야합니다.

AP 모델의 적용 가능한 시나리오는 제한되어 있으며 시스템의 결함 공차 및 데이터 일관성 요구 사항을 신중하게 평가해야합니다. CP 및 AP 패턴의 선택은 일관성 및 가용성을위한 비즈니스의 특정 요구에 따라 다릅니다. 데이터 일관성 요구 사항이 매우 높으면 가용성의 일부가 희생 되더라도 CP 모드를 선택해야합니다. 시스템에 더 높은 가용성이 필요하고 단기 데이터 불일치를 견딜 수있는 경우 AP 모드를 선택할 수 있습니다.

위 내용은 분산 시스템의 궁극적 인 일관성 : 데이터 불일치를 적용하는 방법 및 보상 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!