面试题：分布式系统下数据分片对存储架构一致性的挑战及应对

Question

数据分片后，分布式存储架构在保持数据一致性方面面临诸多挑战。请详细说明这些挑战是什么，并且描述至少两种常见的应对策略及其原理，如在使用分布式事务和不使用分布式事务场景下如何保证一致性？

Answer 1

数据分片后分布式存储架构保持数据一致性的挑战

1. 网络分区：网络可能会出现故障，将分布式系统分割成多个子网，不同子网间无法通信，导致数据更新在不同子网产生不一致。
2. 节点故障：某个存储节点可能会发生故障，使得部分数据无法正常读写，可能导致一致性问题。例如故障前有未完成的更新操作，故障恢复后数据状态难以协调。
3. 并发更新：多个节点同时对同一数据分片进行更新操作，若没有合适的控制机制，很容易产生数据冲突，破坏一致性。
4. 复制延迟：为了提高可用性，数据通常会在多个节点复制。但不同节点间的数据同步可能存在延迟，在延迟期间数据状态不一致。

应对策略及其原理

使用分布式事务场景

1. 两阶段提交（2PC）
   • 原理：第一阶段（准备阶段），协调者向所有参与者发送事务内容，询问是否可以提交事务，参与者执行事务操作但不提交，并反馈给协调者。第二阶段（提交阶段），如果所有参与者都反馈可以提交，协调者向所有参与者发送提交指令，参与者正式提交事务；若有任何一个参与者反馈不能提交，协调者向所有参与者发送回滚指令，参与者回滚事务。通过这种方式确保所有相关节点要么都提交事务，要么都回滚事务，维持数据一致性。
2. 三阶段提交（3PC）
   • 原理：在2PC基础上增加了一个预提交阶段。第一阶段（CanCommit阶段），协调者询问参与者是否可以执行事务操作，参与者回复是否可以。第二阶段（PreCommit阶段），如果CanCommit阶段所有参与者都回复可以，协调者向参与者发送预提交请求，参与者执行事务操作但不提交，然后反馈执行结果。若有参与者在CanCommit阶段回复不可以，协调者发送中断请求。第三阶段（DoCommit阶段），若PreCommit阶段所有参与者反馈成功，协调者发送提交指令，参与者提交事务；若有参与者反馈失败，协调者发送回滚指令，参与者回滚事务。3PC解决了2PC中协调者单点故障导致数据不一致的问题，在一定程度上提高了系统的容错性。

不使用分布式事务场景

1. 最终一致性 - 基于日志的异步复制
   • 原理：每个节点将数据更新操作记录在本地日志中，同时异步地将日志发送给其他副本节点。副本节点按照日志顺序应用更新操作，虽然在更新过程中可能存在短暂不一致，但最终所有副本节点的数据会达到一致。这种方式通过牺牲强一致性来换取系统的高可用性和性能，适用于对一致性要求不是特别高的场景。
2. 乐观锁机制
   • 原理：在数据读取时，记录数据的版本号。当进行数据更新时，将当前版本号与读取时的版本号进行比较，如果版本号一致则允许更新，并将版本号加1；如果版本号不一致，说明数据在读取后已被其他操作修改，更新失败，需要重新读取数据并进行操作。通过这种方式在不使用分布式事务的情况下，解决并发更新导致的数据一致性问题。