Amazon dynamodb 分布式最终一致性键值存储

我发现很难说服自己使用像DynamoDB这样的复杂设计比简单的复制策略更具优势

假设我们想在5台服务器上构建一个分布式密钥/值数据存储。（每个服务器都有完全相同的duplica）

最终一致性系统，如DynamoDB，通常使用复杂的冲突协调、向量时间戳等来实现最终一致性

但是，为什么我们不能简单地做到以下几点：

对于write，客户端将向所有服务器发出write命令。因此，所有服务器都将以相同的顺序执行客户端的write命令。它将在服务器提交写操作之前回复客户端

对于读取，客户端只需执行循环，一次只有一台服务器负责读取命令。（其他服务器将看不到read命令） 是的，客户端可能会遇到暂时的过时数据，但最终所有副本都将具有相同的数据集，这与DynamoDB的语义相同

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与复杂的DynamoDB相比，这种简单设计的缺点是什么？

您的策略有一些缺点，但它们的确切性质取决于您未涉及的细节

一个明显的例子是处理网络分割。也就是说，当网络的一部分与另一部分断开连接时

在这种情况下，当您尝试向服务器写入一些数据时，您有两种选择，即如何作出反应，但都失败了。你可能只是假设它起作用了，然后继续，好像一切都很好。如果您这样做，服务器稍后会重新联机，则读取可能会返回过时的数据

为了防止这种情况，您可以将失败的写入视为真正的失败，并拒绝接受写入，直到/除非所有服务器都确认写入。不幸的是，这使得系统作为一个整体非常脆弱——事实上，与根本不进行复制相比（因为如果任何服务器离线，您就不能再写了），系统更脆弱（至少在写方面）。它还有一个问题：它将写吞吐量限制在最慢服务器的（当前）速度，因此即使它们都在工作，除非它们完全平衡（不太可能发生），否则就是在浪费容量

为了防止这些问题，许多系统（包括Paxos，如果内存可用的话）使用某种基于“投票”的系统。也就是说，您尝试写入所有服务器。当大多数服务器确认它们已经收到写入时，您就可以考虑写完整性。同样，在读取过程中，您尝试从所有服务器读取，并且考虑到只有当大多数服务器一致同意值时，才考虑正确读取值。

通过这种方式，在任何给定时间，最多不到一半的服务器可以脱机，并且您仍然可以读取和写入数据。同样，如果您有一些服务器的响应速度比其他服务器稍慢，则不会降低总体操作速度

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当然，要创建一个工作系统，您需要填写很多细节——但事实上，基本概念非常简单，如上所述。

嘿，谢谢您的回复！是的，这种简单的设计不像paxos/raft那样提供序列化。它为用户提供了最终的一致性。是，用户可以临时读取过时数据。但最终所有副本都将具有相同的数据集。我想我需要我需要重新措辞我的问题。我应该将其与DynamoDB这样的系统进行比较，后者最终也是一致性键/值存储。但是DynamoDB涉及非常复杂的冲突、向量时间戳等。与我的简单设计相比，它有什么优势？