我正在设计一个分布式系统，其中包含特定的数据流。我想保证在任何给定时间至少有 N 个节点具有几乎最新的数据。 我不需要完全一致性，只需要最终一致性(即任何时刻，当前数据快照最终应该出现在至少 N 个节点上。在这里定义术语“当前”很棘手，但仍然如此)。节点可能随时发生故障并重新启动，并且没有单一的“中央”节点。
溢出者啊!给我一些描述复制方案的好论文。到目前为止，我已经找到了一个:Consistency Management in Optimistic Replication Algorithms以及同一作者最近发表的一篇更广泛的文章:Optimistic Replication .
最佳答案
很多技巧是找到您的确切要求，而您的要求听起来仍然很模糊。您是否只需要支持这样的操作？
- 将键 K 更新为值 V。
- 查找键 K 的最近值。
您提到您需要最终一致性。因此，如果您进行一次更新，它最终会复制到所有地方。如果您进行两个几乎同时的更新，您会关心哪一个更新吗？如果一个副本报告更新已成功完成，您是否关心如果该副本不久后暂时崩溃，该值是否会丢失？或者如果该复制品被永久销毁？
something-recent 应该有多精确？如果存在网络 split 或其他情况，查找可能会返回非常陈旧的结果或失败。你关心哪个？
您是否需要支持更高级的操作，例如...
- 获取键 K 的绝对最新值？
- 如果当前最新值为 V，则将键 K 的值更新为值 V'？
您是否有严格的可靠性、延迟和/或带宽要求？您的副本相距多远/之间的网络有多好？这会影响您是否可以在每次更新甚至每次查找时进行跨副本通信；甚至如果本地副本似乎已关闭，您可以/应该将操作故障转移到远程副本。
根据您在此处的回答，我使用了几种可能满足您要求的不同方案。它们有几种可能的变体。
- 最简单的方法就是让应用程序始终与本地副本通信。副本时间戳值(使用 NTP 同步时钟)并且仅相互通信以进行异步复制。最高时间戳在复制中获胜。当然，如果两个不同副本上的应用程序都几乎同时执行读取/修改/写入操作，那么其中一个修改很容易丢失。 (事实上 ，如果没有条件更新方案，同一副本上几乎同时发生的更改也是如此。)如果副本永久失败，最近的更新可能会丢失。这或多或少是 Bigtable 的内置复制所做的。在您链接的论文中，它是“Optimistic - Multimaster”分支，但不太关心丢失一些更新使其比他们建议的更简单。
- 一些数据库使用 Paxos 算法(参见例如“互联网规模单点登录的数据管理”here 使更奇特的事情成为可能。每个副本都可以知道它可能落后多远，所以你可以说“给我一个不超过 1 分钟的值”或“给我绝对最新值”。在副本的法定人数接受它之前，更新不被认为是完整的，所以“给我绝对最新值”肯定总是返回该值，直到发生另一次更新。您可以执行我提到的条件更新操作，以防止同时编写者互相践踏。这似乎不完全符合该作者定义的乐观或悲观类别，因为更新已被复制与法定人数同步，但在最新的 Paxos 回合中未投票的副本可能仍然能够回答一些查询。该方案可能非常复杂，但是...
关于database - 关于复制方案/算法的文章？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2468712/