面试题：分布式系统中常见的数据一致性模型有哪些，它们的特点和适用场景分别是什么

Question

请阐述分布式系统里如强一致性、弱一致性、最终一致性等常见数据一致性模型，详细说明每种模型在数据一致性程度、性能、系统复杂度方面的特点，以及在实际业务场景中的适用情况。

Answer 1

强一致性

• 数据一致性程度：极高。任何时刻，所有节点上的数据都完全一致，用户读取到的数据始终是最新的写入值。
• 性能：较差。因为要确保所有节点数据一致，往往需要等待所有节点确认写入完成，这会引入较高的延迟。
• 系统复杂度：高。需要复杂的同步机制和协调协议，如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等，来保证所有节点数据状态的同步。
• 适用场景：对数据准确性要求极高，不容许出现数据不一致情况的场景，如银行转账、证券交易等金融业务。

弱一致性

• 数据一致性程度：较低。允许系统在一段时间内存在数据不一致的情况，用户读取到的数据可能不是最新写入的值。
• 性能：较好。无需等待所有节点同步完成，写入操作可以快速返回，提高了系统的响应速度。
• 系统复杂度：较低。不需要复杂的同步协议，系统实现相对简单。
• 适用场景：对数据一致性要求不是特别严格，更注重系统性能和响应速度的场景，如实时性要求不高的统计类业务，像网站的访问量统计。

最终一致性

• 数据一致性程度：最终达到一致。系统在数据更新后，经过一段时间的异步处理，所有节点的数据会最终达到一致状态。
• 性能：较好。写入操作可以快速返回，同时通过异步机制逐渐解决数据一致性问题，对系统性能影响较小。
• 系统复杂度：适中。需要设计合适的异步更新和冲突解决机制，但相比强一致性的同步机制，复杂度有所降低。
• 适用场景：适用于大多数互联网应用场景，如社交平台的动态发布、电商平台的商品评论等，这类场景允许数据在短时间内存在不一致，但最终需要达到一致。