复制延迟

容忍节点故障只是需要复制的一个原因，另一个原因是可扩展性（处理比单个机器更多的请求）和延迟（让副本在地理位置上更接近用户）。基于主库的复制要求所有写入都由单个节点处理，但只读查询可以由任何副本处理。所以对于读多写少的场景（Web上的常见模式），一个有吸引力的选择是创建很多从库，并将读请求分散到所有的从库上去。这样能减小主库的负载，并允许向最近的副本发送读请求。在这种扩展体系结构中，只需添加更多的追随者，就可以提高只读请求的服务容量。但是，这种方法实际上只适用于异步复制——如果尝试同步复制到所有追随者，则单个节点故障或网络中断将使整个系统无法写入。而且越多的节点越有可能会被关闭，所以完全同步的配置是非常不可靠的。

不幸的是，当应用程序从异步从库读取时，如果从库落后，它可能会看到过时的信息。这会导致数据库中出现明显的不一致：同时对主库和从库执行相同的查询，可能得到不同的结果，因为并非所有的写入都反映在从库中。这种不一致只是一个暂时的状态——如果停止写入数据库并等待一段时间，从库最终会赶上并与主库保持一致。出于这个原因，这种效应被称为 最终一致性（eventually consistency）。“最终”一词故意含糊不清：总的来说，副本落后的程度是没有限制的。在正常的操作中，复制延迟（replication lag），即写入主库到反映至从库之间的延迟，可能仅仅是几分之一秒，在实践中并不显眼。但如果系统在接近极限的情况下运行，或网络中存在问题，延迟可以轻而易举地超过几秒，甚至几分钟。因为滞后时间太长引入的不一致性，可不仅是一个理论问题，更是应用设计中会遇到的真实问题。

读己之写

许多应用让用户提交一些数据，然后查看他们提交的内容。可能是用户数据库中的记录，也可能是对讨论主题的评论，或其他类似的内容。提交新数据时，必须将其发送给领导者，但是当用户查看数据时，可以从追随者读取。如果数据经常被查看，但只是偶尔写入，这是非常合适的。但对于异步复制，问题就来了。如果用户在写入后马上就查看数据，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失了，用户会不高兴，可以理解。

在这种情况下，我们需要读写一致性（read-after-write consistency），也称为 读己之写一致性（read-your-writes consistency）。这是一个保证，如果用户重新加载页面，他们总会看到他们自己提交的任何更新。它不会对其他用户的写入做出承诺：其他用户的更新可能稍等才会看到。它保证用户自己的输入已被正确保存。

如何在主从复制中实现读后一致性？有各种可能的技术，这里说一些：

• 读用户可能已经修改过的内容时，都从主库读；这就要求有一些方法，不用实际查询就可以知道用户是否修改了某些东西。举个例子，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，而不能由其他人编辑。因此一个简单的规则是：从主库读取用户自己的档案，在从库读取其他用户的档案。

• 如果应用中的大部分内容都可能被用户编辑，那这种方法就没用了，因为大部分内容都必须从主库读取（扩容读就没效果了）。在这种情况下可以使用其他标准来决定是否从主库读取。例如可以跟踪上次更新的时间，在上次更新后的一分钟内，从主库读。还可以监控从库的复制延迟，防止任向任何滞后超过一分钟到底从库发出查询。

• 客户端可以记住最近一次写入的时间戳，系统需要确保从库为该用户提供任何查询时，该时间戳前的变更都已经传播到了本从库中。如果当前从库不够新，则可以从另一个从库读，或者等待从库追赶上来。

• 如果您的副本分布在多个数据中心（出于可用性目的与用户尽量在地理上接近），则会增加复杂性。任何需要由领导者提供服务的请求都必须路由到包含主库的数据中心。

另一种复杂的情况是：如果同一个用户从多个设备请求服务，例如桌面浏览器和移动APP。这种情况下可能就需要提供跨设备的写后读一致性：如果用户在某个设备上输入了一些信息，然后在另一个设备上查看，则应该看到他们刚输入的信息。在这种情况下，还有一些需要考虑的问题：

• 记住用户上次更新时间戳的方法变得更加困难，因为一台设备上运行的程序不知道另一台设备上发生了什么。元数据需要一个中心存储。

• 如果副本分布在不同的数据中心，很难保证来自不同设备的连接会路由到同一数据中心（例如，用户的台式计算机使用家庭宽带连接，而移动设备使用蜂窝数据网络，则设备的网络路线可能完全不同）。如果你的方法需要读主库，可能首先需要把来自同一用户的请求路由到同一个数据中心。

单调读

从异步从库读取第二个异常例子是，用户可能会遇到时光倒流（moving backward in time）。如果用户从不同从库进行多次读取，就可能发生这种情况。例如，下图显示了用户2345两次进行相同的查询，首先查询了一个延迟很小的从库，然后是一个延迟较大的从库（如果用户刷新网页，而每个请求被路由到一个随机的服务器，这种情况是很有可能的。）第一个查询返回最近由用户1234添加的评论，但是第二个查询不返回任何东西，因为滞后的从库还没有拉取写入内容。在效果上相比第一个查询，第二个查询是在更早的时间点来观察系统。如果第一个查询没有返回任何内容，那问题并不大，因为用户2345可能不知道用户1234最近添加了评论。但如果用户2345先看见用户1234的评论，然后又看到它消失，那么对于用户2345，就很让人头大了。

单调读（Monotonic reads）是这种异常不会发生的保证。这是一个比强一致性（strong consistency）更弱，但比最终一致性（eventually consistency）更强的保证。当读取数据时，您可能会看到一个旧值；单调读取仅意味着如果一个用户顺序地进行多次读取，则他们不会看到时间后退，即，如果先前读取到较新的数据，后续读取不会得到更旧的数据。实现单调读取的一种方式是确保每个用户总是从同一个副本进行读取（不同的用户可以从不同的副本读取）。例如，可以基于用户ID的哈希来选择副本，而不是随机选择副本。但是，如果该副本失败，用户的查询将需要重新路由到另一个副本。

一致前缀读

如果某些分区的复制速度慢于其他分区，那么观察者在看到问题之前可能会看到答案。防止这种异常，需要另一种类型的保证：一致前缀读（consistent prefix reads）这个保证说：如果一系列写入按某个顺序发生，那么任何人读取这些写入时，也会看见它们以同样的顺序出现。

这是分区（partitioned）（分片（sharded））数据库中的一个特殊问题，如果数据库总是以相同的顺序应用写入，则读取总是会看到一致的前缀，所以这种异常不会发生。但是在许多分布式数据库中，不同的分区独立运行，因此不存在全局写入顺序：当用户从数据库中读取数据时，可能会看到数据库的某些部分处于较旧的状态，而某些处于较新的状态。

一种解决方案是，确保任何因果相关的写入都写入相同的分区。对于某些无法高效完成这种操作的应用，还有一些显式跟踪因果依赖关系的算法。

复制延迟的解决方案

在使用最终一致的系统时，如果复制延迟增加到几分钟甚至几小时，则应该考虑应用程序的行为。如果答案是“没问题”，那很好。但如果结果对于用户来说是不好体验，那么设计系统来提供更强的保证是很重要的，例如写后读。明明是异步复制却假设复制是同步的，这是很多麻烦的根源。

如前所述，应用程序可以提供比底层数据库更强有力的保证，例如通过主库进行某种读取。但在应用程序代码中处理这些问题是复杂的，容易出错。如果应用程序开发人员不必担心微妙的复制问题，并可以信赖他们的数据库“做了正确的事情”，那该多好呀。这就是事务（transaction）存在的原因：数据库通过事务提供强大的保证，所以应用程序可以更加简单。

单节点事务已经存在了很长时间。然而在走向分布式（复制和分区）数据库时，许多系统放弃了事务。声称事务在性能和可用性上的代价太高，并断言在可扩展系统中最终一致性是不可避免的。