NoSQL数据库：数据的一致性

　读取一致性

　　· 强一致性

　　在任何时间访问集群中任一结点，得到的数据结果一致；

　　· 用户一致性

　　对同一用户，访问集群期间得到的数据一致；

　　解决用户一致性：使用粘性会话，将会话绑定到特定结点来处理；

　　这样会降低负载均衡器的性能；

　　· 最终一致性

　　集群中各结点间由于数据同步不及时造成暂时的数据不一致，但数据同步完成后，最终具有一致性；

　　更新一致性

　　· 悲观方式

　　使用写锁

　　大幅降低系统响应能力

　　可能导致死锁

　　· 乐观方式

　　先让冲突发生，再检测顺序

　　自动合并的处理方式极具“领域特定”问题

　　放宽“一致性约束”

　　· CAP定理

　　一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区耐受性（Partition tolerance），3个属性只可能同时满足2个；

　　分区耐受性的解释：集群因通信故障而划分为多个时仍然可用

　　· CA系统

　　单服务器

　　集群中出现”分区“，就不可用

　　· PA/PC

　　集群出现”分区“时，需要在”一致性“ 和“可用性”间权衡

　　一般会牺牲部分一致性（eg：使用最终一致性），保证可用性

　放宽“持久性”约束

　　更严格的持久性，意味着更多的性能损失；

　　· 牺牲“持久性”换取更好的性能

　　· 复制“持久性”故障

　　主节点故障，未同步到从节点的数据丢失

　　主节点恢复，故障期间更新的数据冲突

　　解决方案：针对单个请求指定其所需的持久性