26｜一致性与共识（一）：数据一致性都有哪些级别？

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

分布式系统中的一致性和共识问题是一个重要的技术挑战，本文深入探讨了数据一致性的来源和三种经典的一致性模型：线性一致性、顺序一致性和因果一致性。文章首先指出了数据一致性在分布式系统中的重要性，并介绍了这些一致性模型的定义和特点。线性一致性要求所有读取都能读到最新写入的值，保证数据按时间线从旧值向新值移动；顺序一致性相对放松，对于写操作不要求严格按时间排序，对于读操作只要求所有客户端观察到的顺序一致；因果一致性则更加放松，对于非并发写入操作不再要求节点之间的写入顺序一致，也不要求多个客户端必须观察到一样的顺序。这些模型的介绍有助于读者更好地理解分布式系统中的数据一致性问题，以及不同一致性模型之间的差异和适用场景。 此外，文章还介绍了最终一致性模型，它是一种非常务实的实现，不同于传统的一致性模型，它在一致性方面表现较低，但能够高效实现。最终一致性模型的特点是在一定时间窗口内，客户端可能观察到不一致的结果，但最终所有进程的观点都会一致。这种模型适用于对一致性要求不高但需要高性能的场景。 总的来说，本文通过对一致性模型的深入讨论，使读者能够更全面地了解不同一致性模型的特点和适用场景，为分布式系统中的数据一致性问题提供了重要的参考和指导。