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主从复制模型,数据更新符合顺序性原则,即若同一字段有多个更新,则最后一个写操作将决定该字段最终值。
多主复制模型中,由于不存在这样的写入顺序,所以最终值也不确定。图-7中:
二者无法辨识谁“更正确”。
若每个副本都按其看到写入的顺序执行,则DB最终将处于不一致状态,如主节点1看到最终值C,而主节点2看到B。这是不可接受的,所有复制模型至少须确保数据在所有副本中的最终状态都一致。因此,DB必须以一种收敛(convergent)方式解决冲突,这意味着所有副本必须在所有变更复制完成时,所有副本最终值相同。
解决冲突最合适的可能还是得依靠应用层,所以不少的多主节点复制模型都有工具,允许使用应用代码解决冲突,可在写入或读取时执行这些代码逻辑:
只要DB系统检测到复制变更日志时存在冲突,就会调用冲突处理程序。如Bucardo允许编写一段Perl代码。该处理程序通常不能在线提示用户,只能在后台进程运行
检测到冲突时,所有冲突写入值都会被暂存。下次读时,会将数据的多版本返回给应用层。应用可能会提示用户或自动解决冲突,并将最后结果写回DB。如CouchDB。
冲突解决通常适用于单行或文档,而非整个事务。因此,若有一个原子事务包含多个不同写请求,每个写请求仍需分开考虑来解决冲突。
有些冲突显而易见,如图-7的两个写操作并发修改同一条记录中的同一字段,并设为两个不同值。
其他类型的冲突可能就微妙了。如会议室预订系统,记录谁订了哪个时间段的哪个房间。应用需确保每个房间只有一组人同时预定(不得有相同房间的重复预订)。此时,若同时为同一房间创建两个不同预订,就冲突了。尽管应用在预订时会检查房间可用性,但若两次预订由两个不同主节点进行,则还是可能冲突。
冲突解决规则可能会愈来愈复杂,且自定义代码易出错。亚马逊是经典反例:有段时间,购物车上的冲突解决逻辑依靠用户的购物车页面(保存了所有的物品),但顾客有时发现之前已被拿掉的商品,再次出现在他们的购物车。
一些有趣研究尝试自动解决由于数据并发修改引起的冲突:
这些算法在数据库中的实还很年轻,但很可能将来它们将被集成到更多的复制数据系统中。自动冲突解决方案可以使应用程序处理多领导者数据同步更为简单。
可惜没有现成答案,后文将更深入解析。
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