NoSQL数据库：数据的一致性
读取一致性 · 强一致性 在任何时间访问集群中任一结点，得到的数据结果一致； · 用户一致性 对同一用户，访问集群期间得到的数据一致； 解决用户一致性：使用粘性会话，将会话绑定到特定结点来处理； 这样会降低负载均衡器的性能； · 终一致性 集群中各结点间由于数据同步不及时造成暂时的数据不一致，但数据同步完成后，终具有一致性； 更新一致性 · 悲观方式 使用写锁 大幅降低系统响应能力 可能导致死锁 · 乐观方式 先让冲突发生，再检测顺序 自动合并的处理方式极具“领域特定”问题 放宽“一致性约束” · CAP定理 一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区耐受性（Partition tolerance），3个属性只可能同时满足2个； 分区耐受性的解释：集群因通信故障而划分为多个时仍然可用 · CA系统 单服务器 集群中出现”分区“，不可用 · PA/PC 集群出现”分区“时，需要在”一致性“ 和“可用性”间权衡 一般会牺牲部分一致性（eg：使用终一致性），保证可用性
放宽“持久性”约束 更严格的持久性，意味着更多的性能损失； · 牺牲“持久性”换取更好的性能 · 复制“持久性”故障 主节点故障，未同步到从节点的数据丢失 主节点恢复，故障期间更新的数据冲突 解决方案：针对单个请求指定其所需的持久性 附思维导图
