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一致性模型直接影响分布式系统处理故障和保持可靠性的方式。 在矢量数据库中，这些模型确定何时可以跨节点查看数据更新，从而影响性能、可用性和容错能力。以下是四种主要一致性模型的简要分解：
每种型号都有权衡取舍，正确的选择取决于系统的延迟容忍度、对精度的要求和容错要求。
强一致性是保持矢量数据库中数据同步的最严格模型。它确保系统中的所有节点始终反映完全相同的最新数据。这意味着每个访问数据库的用户都能同时看到最新的信息，这对于即使是微小的不一致也可能导致严重后果的应用程序至关重要。
为了实现这种一致性级别，系统在所有数据库节点上强制执行严格的同步过程。当发生写入操作时，系统会在确认事务之前更新所有副本。此过程称为同步复制，可确保在写入完成之前将数据复制到每个副本。
强一致性的主要优势是它能够保证数据的准确性。通过确保所有用户同时查看最新数据，该模型将过时或冲突信息导致的错误风险降至最低。这在高风险场景中尤其重要。例如，利用矢量数据库进行欺诈检测的金融机构依赖于高度的一致性来保持识别欺诈活动的实时准确性。同样，人工智能驱动的平台，例如 prompts.ai 通过确保自然语言处理和多模态人工智能工作流程使用最准确和最新的数据运行，从而降低处理错误的风险，从而受益于高度的一致性。
“数据一致性可确保所有用户看到统一的数据视图，这对于保持系统的准确性和信任至关重要。不一致的数据可能导致错误的决策、系统错误和用户信任的丧失，这些都是从财务系统到医疗记录等应用程序中的关键问题。”-TiDB 团队
虽然强一致性可提供无与伦比的精度，但它会带来显著的性能成本。在所有节点上同步数据会带来延迟，搜索延迟通常至少达到 200 毫秒。这是由于在响应查询之前确认所有副本的更新所需的协调开销。此外，实现强一致性需要大量的计算资源和网络带宽。在高流量时期，这些要求可能会造成瓶颈，因为每个写入操作都必须等待所有副本的确认。在评估强一致性系统的整体可靠性和容错能力时，必须权衡这些性能挑战。
强一致性的折衷之一是它对系统可用性的影响，尤其是在网络中断期间。如果出现网络分区，如果系统无法保证最新的数据，则可能会返回错误或超时。这意味着，在此类中断期间，优先考虑强一致性的系统可能会变得不那么可用或性能降低。符合 ACID 的传统数据库通常将一致性置于可用性之上。为了缓解这些挑战，一些云提供商利用私有光纤网络和GPS时钟同步来最大限度地降低网络分区的风险，同时保持强大的一致性。
强一致性还可以通过确保数据耐久性和在整个系统中提供一致的视图来增强容错能力。发生故障时，系统可以放心地恢复，因为知道所有幸存的节点都包含相同的最新信息。这样就无需协调冲突的数据状态，从而简化了恢复。同步复制是强一致性的基石，它可以防止数据丢失并确保强大的容错水平。但是，这是以降低可用性为代价的。强一致性最适合数据正确性不可谈判的场景，即使这意味着牺牲速度或弹性。对于无法接受提供错误数据的应用程序，临时不可用性是值得权衡的。
“现代 CAP 的目标应该是最大限度地组合一致性和可用性，使之对特定应用有意义。这种方法包括分区期间的运营计划和之后的恢复计划，从而帮助设计师超越历史上认为的局限性来考虑 CAP。”-Eric Brewer
最终一致性依赖于异步复制而不是同步更新。这种方法不是确保所有节点每时每刻都有相同的数据，而是允许副本之间暂时存在差异，并保证所有节点最终都将对齐到相同的状态。这种方法优先考虑系统可用性和性能，而不是即时的数据均匀性，因此在容错分布式系统中特别有用。
在此模型中，交易立即得到确认，更新是异步传播的。该设计创建了一个强调可用性和弹性的系统，如下所述。
通过消除对跨节点同步的需求，最终一致性可以实现近乎即时的响应并减少延迟，与更强的一致性模型相比，性能显著提高，后者通常会造成至少 200 毫秒的延迟。这些优势在高流量时段变得更加明显，因为数据可以快速同步以优化性能。这种权衡——牺牲一定程度的数据一致性——可以提高可用性和响应能力。
该模型支持实时操作，这就是像 prompts.ai 这样的平台可以提供快速自然语言处理和多模态 AI 服务的原因。
“尽管我们在一些数据一致性方面进行了权衡，但作为回报，我们获得了更好的可用性和性能。实际上，这种一致性水平不会花很长时间。Milvus 通过跳过时间戳检查并立即执行搜索或查询来实现最终的一致性。”-Zilliz 开发倡导者唐宇健
这些性能改进直接有助于保持系统的持续可用性，详情如下。
最终一致性的最大优势之一是它能够保持高可用性，即使在网络分区或节点出现故障时也是如此。与强一致性模型不同，强一致性模型在无法保证最新数据时可能会变得不可用，而最终一致性允许系统继续使用可用副本为请求提供服务。
这种可用性优先的方法可确保即使某些节点处于脱机状态或遇到连接问题，用户仍然可以访问系统和执行操作。每个组件独立运行，并在以后调和差异：
“最终一致性可以让每个组件独立完成工作，然后再进行协调。它优先考虑可用性和响应能力，而不是立即达成协议。”-ByteByteGo
数据冗余也起着关键作用，即使多个副本出现故障，系统也能继续运行。这种冗余与异步更新相结合，为容错创建了强大的框架。
最终一致性不仅可以提高可用性，还可以增强容错能力，使系统能够在出现故障时保持运行。当出现网络分区或单个节点出现故障时，系统将继续使用可用副本处理请求，同时在后台工作以恢复一致性。
有几种机制可确保节点恢复时可靠的故障恢复和数据完整性：
其他容错技术，例如读取修复和反熵过程，可以主动识别和解决副本之间的不一致性。这些后台进程可防止暂时的不一致性永久化，从而确保系统在保持高可用性的同时保持可靠。
为了获得更好的性能和可用性，折衷方案是可能会出现暂时的不一致。在更新传播到所有副本之前，用户偶尔可能会遇到稍微过时的信息。这些不一致的持续时间通常很短，通常不超过几秒钟，具体取决于网络状况和系统负载。
对于许多应用程序来说，这些短暂的不一致是可以接受的。社交媒体平台、内容交付网络和协作工具通常优先考虑用户体验和响应能力，而不是完美的数据同步。但是，尽管增加了性能成本，但要求严格精度的系统（例如金融交易或安全关键环境）可能需要选择更强的一致性模型。
融合机制确保，在有足够的时间且无需进一步更新的情况下，所有副本最终将反映相同的数据状态。响应性和一致性之间的这种平衡使最终一致性成为许多现实场景的实际选择。
会话一致性可以在最终一致性的宽松和强一致性的严格性之间找到平衡。它通过提供，确保每个客户会话与自己的操作保持一致 读懂你的写作 和 写入关注读取 保证。同时，来自其他会话的更新可以更缓慢地传播。Zilliz 的开发倡导者唐宇健简明扼要地说：
“会话一致性意味着每个会话根据自己的写入情况至少是最新的。”
这种方法已成为单区域和全球分布式应用程序的首选一致性级别。它在性能和可靠性之间取得了实际平衡。让我们探讨该模型如何影响性能、可用性、容错能力和数据准确性。
会话令牌在跟踪每个客户的运营方面起着关键作用，为个人会话提供更强的保障，从而提高绩效。例如，在 Milvus 中，会话所需的时间戳设置为最新的写入时间。如果分区中没有写入，则系统默认为读取的最终一致性。这样可以确保快速响应，即使网络延迟是一个因素也是如此。
会话一致性在可用性方面也大放异彩，尤其是在部分系统故障期间。在这种条件下，它可以保持与最终一致性相似的延迟和吞吐量水平。系统化的重试机制可确保如果一个副本缺少所需的会话数据，则客户端使用另一个副本进行重试，无论是在同一区域内还是跨其他区域，直到找到会话数据。同时，写入操作将在本地四副本配置中复制到至少三个副本，并异步复制到其他区域。这种设置可确保本地和全球的耐用性和可用性。
通过使用会话令牌，会话一致性增强了容错能力。每次写入后，都会向客户端颁发更新的会话令牌，该令牌充当检查点。这样可以确保即使在节点故障或网络分区期间也能保持会话的状态。此类机制允许应用程序在中断期间保持平稳运行。例如，在视频游戏服务器等实时应用程序中，会话一致性有助于防止游戏状态的不一致。
该模型保证用户自己的操作可以立即被他们看见，而来自其他会话的更新最终会同步。尽管全局状态可能会出现轻微的延迟，但每个用户的个人体验仍然准确可靠。
有界一致性，通常称为边界失效，在会话一致性的即时性和强一致性的严格性之间取得平衡。在此模型中，所有副本都需要在设定的时间范围内进行同步。它提供了一个中间立场——比会话一致性更可靠，但仍然足够灵活，可以优化性能。Zilliz 的开发倡导者唐宇健是这样描述的：
“有限的一致性确保我们在固定的时间段内拥有整个系统的所有最新数据。限定一致性设置了在请求发出后的一定时间段内要检查的时间戳。这样，我们就可以在限定周期内获得所有数据。限定一致性是 Milvus 的默认设置。”
这种方法允许短期内出现不一致之处，但可以保证所有副本在指定时间段内保持一致。在受控延迟比即时更新更重要的场景中，它特别有用。
限定一致性使用在最新更新之前稍微设置的时间戳保证，使QueryNodes能够处理搜索期间的细微数据差异。与强一致性相比，这极大地减少了查询延迟。精度和速度之间的这种权衡使其成为不需要立即获取最新数据的用例的理想之选。例如，在视频推荐引擎中，用户不需要立即观看最新的视频，但应该可以在合理的时间范围内访问更新的内容。同样，用户所做的更改会反映在其会话之外。
该模型在需要高可用性的场景中大放异彩，即使在系统中断期间也是如此。通过允许较小的过时性，边界一致性确保了无需与中央租赁持有人通信即可从本地副本提供读取服务。这种方法可以保持系统正常运行，同时最大限度地减少停机时间。
边界一致性通过在网络分区或节点故障期间保持功能来增强容错能力。根据CAP定理，系统必须在分区期间的一致性和可用性之间进行权衡。边界一致性选择可用性，允许在稍微过时的数据上继续操作。这样可以确保即使在恶劣的条件下系统也能保持可访问性和可预测性，并最终实现副本间的同步。
虽然边界一致性可以接受短暂的过时期，但它可以确保在预设的时间范围内实现完全一致性。这使其成为订单跟踪系统等应用程序的实用选择，在这些应用程序中，用户需要合理的最新信息，但可以容忍轻微的延迟。像 Milvus 这样的系统使用时间戳实现这种方法，使管理员能够微调一致性设置。这种灵活性使它们能够满足精度要求，而无需权衡强一致性所特有的性能。
该比较重点介绍了各种一致性模型的权衡取舍，重点是它们如何影响矢量数据库的故障处理、可用性和性能。每种模型都有自己的优势和局限性，因此必须根据应用程序的需求和容错期望进行选择。
选择正确的模型取决于您的应用程序是优先考虑即时准确性还是可以容忍暂时的不一致。每种型号都经过量身定制，以满足特定的性能和可靠性需求。
会话一致性为面向用户的应用程序提供了良好的平衡，可确保用户快速看到自己的更改，同时保持稳定的性能。
另一方面，边界一致性允许组织根据其独特的用例调整一致性要求，从而提供了灵活性，展示了现代矢量数据库的适应性。
为矢量数据库选择正确的一致性模型首先要了解应用程序的优先级。分布式系统面临着一致性、可用性和分区容忍度之间不可避免的权衡，这些权衡决定了每种模型支持容错的方式。
一致性强 始终确保数据准确性，但延迟更高（例如，Milvus 至少需要 200 毫秒），并且在网络中断期间的可用性会降低。另一方面， 最终的一致性 优先考虑可用性和性能，容忍暂时的不一致性，使其非常适合弹性优先于即时精度的场景。
如果您的应用程序需要中间立场， 会话一致性 允许用户即时查看自己的更改，同时保持交互式系统的强大性能。同样， 有限的一致性 通过允许您定义可接受的更新延迟来提供灵活性，非常适合可以处理轻微陈旧的应用程序。
正确的选择取决于您的应用程序对临时数据差异的容忍度、延迟要求以及用户的分布方式。许多系统表明，用例通常决定了对不同一致性策略的需求。
有趣的是， 混合方法 越来越受欢迎。通过在同一个系统中组合多个一致性模型，您可以定制不同的组件以满足其特定需求。借助像 Milvus 这样的现代矢量数据库提供可调的一致性级别，您可以灵活地随着应用程序的发展进行调整。
最终，选择一种符合应用程序容错和性能目标的一致性模型，同时确保无缝的用户体验。
一致性模型是管理分布式系统如何应对网络故障的关键。依赖的系统 一致性强 确保所有节点上的数据保持同步和准确。但是，这需要权衡取舍：在网络中断期间，这些系统可能会牺牲可用性。那是因为它们依赖节点之间的持续通信来确认更新，这可能会导致延迟甚至使系统暂时无法访问。
同时，系统使用 最终的一致性 采取不同的方法。他们允许系统提供稍微过时的数据，从而优先考虑可用性，即使在网络出现问题时也是如此。虽然这可以确保系统保持运行，但它可能会暂时影响所提供数据的可靠性。要在可用性、容错能力和数据准确性之间取得适当的平衡，就需要清楚地了解这些利弊。
之间的主要区别 一致性强 和 最终的一致性 在于他们如何优先考虑分布式系统中的数据准确性与系统弹性。
和 一致性强，所有副本都会立即反映最新更新。这可以保证高数据准确性，但可能会以性能为代价，尤其是在延迟较高的系统或网络中断期间。虽然它可以确保正确性，但在出现故障时可能会影响可用性。
相比之下， 最终的一致性 允许副本暂时不同，从而增强容错能力和可扩展性。这种方法支持在网络分区期间更快的响应和更好的性能，但在副本完全同步之前，它可能会导致短期数据不匹配。
这些模型之间的选择取决于系统的需求：您是看重精确同步还是更高的容错能力和可扩展性。
限定一致性在以下情况下效果很好 全球数据准确性 很重要，即使有轻微的、可以接受的延迟。这种方法在分布式或多区域系统中大放异彩，因为它可以确保不同位置的数据保持一致，同时将性能影响降至最低。
另一方面，会话一致性更适合专注于增强个人用户体验的应用程序。例如，它非常适合需要无缝反映用户特定数据更新的场景。选择有限一致性是中间立场，为更大规模的系统级运营提供容错能力并维护合理的新数据。
