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若有n个副本，且配置w和r，使得w + r > n w + r> nw+r>n，期望可以读到一个最新值。因为成功写入的节点集合和读取的节点集合必有重合，这样读取的节点中至少有一个具有最新值，如图-11。
一般设定r和w为简单多数（超过n/2）节点，即可确保 w + r> n，且同时容忍多达 n/2 个节点故障。但是，法定人数不一定必须是大多数，只是读写使用的节点交集至少需要包括一个节点。其他法定人数的配置是可能的，这使得分布式算法的设计有一定的灵活性。
您也可以将w和r设置为较小的数字，以使w + r ≤ n w + r≤nw+r≤n（即法定条件不满足）。在这种情况下，读取和写入操作仍将被发送到n个节点，但操作成功只需要少量的成功响应。
较小的w和r更有可能会读取过时的数据，因为您的读取更有可能不包含具有最新值的节点。另一方面，这种配置允许更低的延迟和更高的可用性：如果存在网络中断，并且许多副本变得无法访问，则可以继续处理读取和写入的机会更大。只有当可达副本的数量低于w或r时，数据库才分别变得不可用于写入或读取。
但是，即使在w + r > n w + r> nw+r>n的情况下，也可能存在返回陈旧值的边缘情况。这取决于实现，但可能的情况包括：
因此，尽管法定人数似乎保证读取返回最新的写入值，但在实践中并不那么简单。 Dynamo风格的数据库通常针对可以忍受最终一致性的用例进行优化。允许通过参数w和r来调整读取陈旧值的概率，但把它们当成绝对的保证是不明智的。
尤其是，因为通常没有得到“复制延迟问题”中讨论的保证（读己之写，单调读，一致前缀读），前面提到的异常可能会发生在应用程序中。更强有力的保证通常需要事务或共识。我们将在第七章和第九章回到这些话题。
运维角度，监视DB是否返回最新结果很重要。即使应用能容忍读旧值，也需了解复制的当前运行状况。若明显滞后，就是信号，需排查原因（如网络问题或节点超负荷）。
主从复制系统，DB通常会导出复制滞后的度量标准，可将其集成到监控系统。因为主、从节点的写都遵从相同顺序，而每个节点都维护了复制日志执行的当前偏移量。 通过对比主、从节点当前偏移值，即可衡量该从节点落后主节点程度。
无主复制系统，无固定写入顺序，因而监控也更难。且若数据库只使用读修复（无反熵过程），那么旧值的落后就无上限。例如若一个值很少被访问，则返回的旧值可能很老了！
衡量无主复制数据库的研究，根据参数n，w和r来预测旧值读取的预期百分比。不幸的是，这还不是常见做法，但将旧测量值包含在数据库的度量标准集中是好趋势。最终一致性是很模糊的保证，可操作性角度，能量化“最终”很有价值。
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