面试题：Neo4j应用中嵌入式与服务器架构在数据一致性方面的对比

Question

在Neo4j的应用场景里，嵌入式架构和服务器架构在确保数据一致性上分别采用了哪些策略？请详细阐述两种架构下数据一致性保障机制的异同点。

Answer 1

嵌入式架构

1. 事务机制：嵌入式Neo4j使用本地事务来确保数据一致性。在一个事务内，所有操作要么全部成功提交，要么全部回滚。这保证了数据的原子性，避免部分操作成功导致数据不一致。例如，在创建一个新节点并为其建立关系时，若关系建立失败，创建节点的操作也会回滚，不会留下孤立节点。
2. 缓存管理：通过合理的缓存策略，确保内存中缓存的数据与持久化存储的数据保持一致。当数据发生变更时，及时更新缓存，避免读取到旧数据。比如采用写后更新缓存策略，在数据持久化成功后更新缓存，防止缓存与持久化数据不一致。

服务器架构

1. 分布式事务：Neo4j服务器架构采用基于raft协议的分布式事务来保障数据一致性。多个节点参与事务处理，通过raft协议选举出主节点，主节点协调事务的提交。只有当大多数节点（超过半数）确认事务可以提交时，事务才会真正提交，从而保证数据在各个节点上的一致性。例如，在一个三节点的集群中，至少需要两个节点确认才能提交事务。
2. 数据复制与同步：服务器架构通过数据复制机制将数据同步到多个节点。主节点负责将数据变更同步到从节点，采用异步或同步复制方式。同步复制时，主节点等待从节点确认后才完成事务提交，确保从节点数据与主节点一致；异步复制则在主节点提交事务后尽快将变更推送给从节点，可能存在短暂的数据不一致窗口，但通过后续同步可恢复一致性。

异同点

1. 相同点
   • 事务机制：两种架构都依赖事务来确保数据的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。通过事务将一系列操作作为一个整体，要么全部成功，要么全部失败，避免数据处于不一致状态。
   • 数据一致性目标：最终目的都是保障数据的一致性，确保在各种操作场景下数据的完整性和准确性。
2. 不同点
   • 一致性保障范围：嵌入式架构主要确保单个应用程序内的数据一致性，而服务器架构要保障分布式环境下多个节点间的数据一致性，面临更复杂的网络和节点故障情况。
   • 实现方式：嵌入式架构依赖本地事务和简单的缓存管理；服务器架构采用分布式事务协议（如raft）和数据复制同步机制来实现一致性，涉及更多节点间的协调和通信。
   • 容错能力：服务器架构由于采用分布式策略，具有更好的容错能力，部分节点故障时仍能通过多数节点保证数据一致性；嵌入式架构在应用程序故障时可能丢失未提交的事务数据。