Quorum真的万无一失吗

参考

• 数据密集型系统

Quorum介绍

Quorum模式常用于分布式场景，保证数据的一致性。其中有两个核心参数

• Qw 代表数据写入(包括更新、删除)需要的节点数
• Qr 代表数据读取需要的节点数
  如果你总共有N个节点，那么很容易得出只要 W+R>N，那么你的读请求和写请求一定有重叠的节点，这就保证了一致性，你总是能找到最新的那个写入请求

现在很多分布式系统都是用Quorum模式，Quorum模式相比主备的模式，几乎没有恢复时间，而且P99延时稳定可控

Quorum的不一致场景

但Quorum模式并不一定是万无一失的，他在如下场景会导致不一致

• 如果两个写操作同时发生，则无法明确先后顺序，最终需要额外的修复手段
• 如果写操作和读操作同时发生，写操作可能仅在一部分副本上完成。此时，读取时返回旧值还是新值存在不确定性
• 如果某些副本上已经写入成功，而其他一些副本发生写入失败（如磁盘已满），且总的成功副本数少于w，那些已成功的副本上不会做回滚。这意味着尽管这样的写操作被视为失败，后续的读操作仍可能返回新值

还有两个更加边界的场景

Sloppy Quorum

也叫做宽松的Quorum模式，就是说当N不够的情况下，可以把集群的其他节点当作Qw节点。如果采用了sloppy quorum，写操作的w节点和读取的r节点可能完全不同，因此无法保证读写请求一定存在重叠的节点

数据的恢复场景

进行数据的恢复在所难免，如cassandra就有读修复等，如果具有新值的节点后来发生失效，但恢复数据来自某个旧值，则总的新值副本数会低于w，这就打破了之前的判定条件