分布式最终一致性键值存储

Question

我发现很难说服自己使用 DynamoDB 等复杂设计优于简单复制策略的优势。

假设我们要在 5 台服务器上构建分布式键/值数据存储。 （每个服务器都有完全相同的副本）。

最终一致性系统，如 DynamoDB，通常使用复杂的冲突协调、向量时间戳等来实现最终一致性。

但是，为什么我们不能简单地执行以下操作：

1. 对于写入，客户端将向所有服务器发出写入命令。所以所有的服务器都会按照相同的顺序执行客户端的写命令。它会在服务器提交写入之前回复客户端。
2. 对于读取，客户端只会进行循环，一次只有一个服务器会处理读取命令。 （其他服务器看不到读取命令） 是的，客户端可能会遇到临时过时的数据，但最终所有副本都将拥有相同的数据集，这与 DynamoDB 的语义相同。

这种简单的设计与复杂的 DynamoDB 相比有什么缺点？

Answer 1

您的策略有一些缺点，但它们的确切性质取决于您未涵盖的细节。

一个明显的例子是处理网络分段。也就是说，当您的网络的一部分与另一部分分割（断开）时。

在这种情况下，当您尝试将一些数据写入服务器时，您有两个选择如何做出反应，但都失败了。您可能只是假设它有效，然后继续，好像一切都很好。如果您这样做，并且服务器稍后恢复联机，则读取可能会返回陈旧数据。

为了防止这种情况，您可以将失败的写入视为真正的失败，并拒绝接受写入，直到/除非所有服务器都确认写入。不幸的是，这使得整个系统变得非常脆弱——事实上，比完全不复制（因为如果 any服务器离线，你不能再写了）。它还有一个问题：它将写入吞吐量限制为最慢服务器的（当前）速度，所以即使它们都在工作，除非它们完全平衡（不太可能发生），否则你就是在浪费容量。

为了防止这些问题，许多系统（包括 Paxos，如果没记错的话）使用某种基于“投票”的系统。也就是说，您尝试写入所有服务器。当且仅当大多数服务器确认它们已收到写入时，您才认为写入完成。同样，在读取时，您尝试从所有服务器中读取，并且当且仅当大多数服务器都同意该值时，您才认为该值正确读取。

这样，在任何给定时间，最多不到一半的服务器可以离线，您仍然可以读取和写入数据。同样，如果您有几台服务器的反应比其他服务器慢一点，这不会降低整体操作速度。

当然，您需要填写很多细节来创建一个工作系统——但事实仍然是基本概念非常简单，如上所述。