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许多应用让用户提交一些数据,然后查看提交的内容。如客户DB中的记录或某主题的评论。提交新数据必须发送到主节点,但当用户读数据时,可能从【从节点】读取。这对读密集和偶尔写入的负载很合适。
但异步复制则有问题,如图-3:若用户在写后马上查看数据,则新数据可能尚未到达副本。对用户而言,看起来好像是刚提交的数据丢了,用户会不高兴。
此时,需“写后读一致性(read-after-write consistency)”,也称读写一致性(read-your-writes consistency)。该机制保证:若用户重新加载页面,他们总能看到自己最近提交的更新。但对其他用户没有任何保证,这些用户的更新可能会在稍后才能刷新看到。
若用户访问:
这要求实际查询前,就得考虑内容是否可能会被修改。如社交网络上的用户个人资料信息通常只能由用户本人编辑,而其他人无法编辑。简单规则:从主节点读取用户自己的档案,在从节点读取其他用户的档案。
若应用大部分内容都可能被用户编辑,则上面方案就没啥用,因为大部分内容都读主节点,导致丧失读操作的扩展性。就得考虑其他标准来决定是否读主。如跟踪最近更新时间,若更新后1min 内,则总是读主节点。并监控从节点的复制延迟程度,避免对任意比主节点滞后超过一分钟的从节点发出查询。
客户端还可记住最近更新时的时间戳,并附带在读请求中,据此,系统可确保对该用户提供读服务时,都应该至少包含了该时间戳的更新。若当前从节点不够新,可读另一个从节点或一直等待从节点直到收到最近的更新。时间戳可以是逻辑时间戳(指示写入顺序的日志序列号)或实际系统时钟。
若副本分布在多IDC(如考虑与用户的地理接近及高可用性),会更复杂。必须先把请求路由到主节点所在IDC(该IDC可能离用户很远)。
若同一用户从多个设备请求服务,如桌面浏览器和移动APP,就更复杂了。这时,可能就需提供跨设备的写后读一致性,即若用户在某设备输入一些信息,然后在另一个设备查看,则应该看到刚输入的信息。此时,还需考虑:
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