infoq许家滔分享的quorum算法具体细节是什么？

投稿用户 • 2023年6月28日 pm2:53 • 创业资讯 • 阅读 94

这个问题，根本是理解qurom 原理。我很无耻的贴上牛人的播客，原文如下：—————————割———————————–从小学的抽屉原理说起为什么从抽屉原理说起？一来大家对这个比较熟悉，二来它与 Quorum 机制有异曲同工的地方。回顾抽屉原理，2 个抽屉每个抽屉最多容纳 2 个苹果，现在有 3 个苹果无论怎么放，其中的一个抽屉里面会有 2 个苹果。那么我们把抽屉原理变变型，2 个抽屉一个放了 2 个红苹果，另一个放了 2 个青苹果，我们取出 3 个苹果，无论怎么取至少有 1 个是红苹果，这个理解起来也很简单。我们把红苹果看成更新了的有效数据，青苹果看成未更新的无效数据。便可以看出来，不需要更新全部数据（并非全部是红苹果）我们就可以得到有效数据，当然我们需要读取多个副本完成（取出多个苹果）。这就是 Quorum 机制的原型，其实质是将 Write All 的负载均衡到 Read Only 上。回到问题的开头，我们来看看是怎么运用 Quorum 机制来解决读写模型中读写的负载均衡。其实，关键的是更新多少个数据副本后，使得读取时总能读到有效数据？回想我们的的红苹果，假设总共有 N 个数据副本，其中 k 个已经更新，N-k 个未更新的，那么我们任意读取 N-k+1 个数据的时候就必定至少有 1 个是属于更新了的 k 个里面的，也就是 Quorum 的交集，我们只需比较读取的 N-k+1 中版本最高的那个数据返回给用户就可以得到最新更新的数据了。那么对于写模型呢？我也只需要完成 k 个副本的更新后，就可以告诉用户操作完成而不需要 Write All 了，当然告诉完用户完成操作后，系统内部还是会慢慢的把剩余的副本更新，这对于用户是透明的。可以看到，我们把 Write 身上的部分负载转移到了 Read 上，Read 读取多个副本，使得 Write 不会过于劳累，不好的是弱化了分布式系统中的数据一致性。至于转移多少负载比较合适，这个需要根据分布式系统的具体需求中对数据一致性的要求。原文地址：Quorum 机制

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