面试题：分布式系统中分布式事务常见的数据一致性模型有哪些，如何应用于应对数据一致性挑战

Question

请阐述分布式系统里分布式事务中常见的数据一致性模型，例如强一致性、弱一致性、最终一致性等，并说明在实际场景中，怎样运用这些模型去应对数据一致性面临的挑战，可举例说明。

Answer 1

常见的数据一致性模型

1. 强一致性：
   • 定义：任何时刻，所有的副本数据保持完全一致。当更新操作完成后，后续任何对数据的读取操作都能获取到最新的值。
   • 特点：数据的实时性和准确性高，但实现成本高，对系统的性能和可用性有较大影响，因为在数据更新时可能需要等待所有副本都完成更新。
2. 弱一致性：
   • 定义：系统不保证数据在任意时刻都保持完全一致，在数据更新后，系统允许存在一段时间内，不同副本的数据不一致。
   • 特点：牺牲了一定的数据一致性来换取系统的性能和可用性，适用于对一致性要求不是特别高，对性能和响应速度要求较高的场景。
3. 最终一致性：
   • 定义：是弱一致性的一种特殊情况，系统保证在没有新的更新操作的情况下，最终所有副本的数据会达到一致状态。
   • 特点：在一定时间窗口内，副本数据可能不一致，但最终会收敛到一致。它结合了弱一致性的优点（性能和可用性），同时又在一定程度上保证了数据一致性，适用于很多互联网应用场景。

在实际场景中的运用

1. 强一致性运用场景：
   • 场景：银行转账。例如 A 向 B 转账 100 元，从 A 的账户扣除 100 元后，B 的账户必须立刻增加 100 元，任何查询操作都要能准确获取到转账后的最新余额。
   • 应对挑战：使用两阶段提交（2PC）等协议来确保所有涉及的节点（如 A 账户所在数据库节点和 B 账户所在数据库节点）要么都完成操作，要么都回滚，以保证数据的强一致性。但这种方式可能会导致较长的等待时间和潜在的单点故障（如协调者故障）。
2. 弱一致性运用场景：
   • 场景：实时性要求不高的用户信息展示，比如用户修改了自己的个性签名，但该修改不一定需要立刻在所有展示端都呈现出来。
   • 应对挑战：系统在用户修改签名后，只需要尽快在部分节点更新数据，允许其他节点在一段时间后再同步，这样可以提高系统的响应速度，减少更新操作的延迟。但可能会出现用户在不同终端看到不同个性签名的情况，不过这种不一致在该场景下是可接受的。
3. 最终一致性运用场景：
   • 场景：电商平台的库存系统。当一个商品有多个仓库时，用户下单后，不同仓库的库存数据可能不会立刻同步。但经过一段时间后，库存数据需要达到一致，以避免超卖等问题。
   • 应对挑战：可以采用消息队列（如 Kafka）来异步处理库存更新，每个仓库接收到库存更新消息后进行本地更新。同时，使用版本号或时间戳等机制来处理可能的并发更新冲突，确保最终所有仓库的库存数据一致。在这个过程中，允许在短时间内不同仓库库存数据存在差异，但最终会趋于一致。