Когда дело доходит до управления данными в современных приложениях, согласованность чтения играет решающую роль в обеспечении надежности данных. Это относится к поведению системы базы данных, когда несколько одновременных транзакций обращаются к одним и тем же данным. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы достижения согласованности чтения, используя разговорный язык и примеры кода, чтобы упростить понимание концепций.

1. Уровни изоляции транзакций:

Большинство реляционных баз данных предоставляют различные уровни изоляции транзакций для контроля степени согласованности чтения. Давайте взглянем на некоторые часто используемые уровни:

• Чтение незафиксированных данных: этот уровень допускает грязное чтение, то есть транзакция может читать незафиксированные данные из другой транзакции. Он обеспечивает низкую согласованность, но высокий уровень параллелизма.

• Чтение зафиксированных данных. На этом уровне транзакция может только читать зафиксированные данные. Он позволяет избежать грязного чтения, но все равно может столкнуться с неповторяющимися чтениями или фантомными чтениями.

• Повторяемое чтение: оно гарантирует, что транзакция всегда будет видеть согласованный снимок данных, независимо от других параллельных транзакций. Однако он по-прежнему позволяет фантомное чтение.

• Сериализуемый: самый высокий уровень изоляции, он обеспечивает строгую согласованность, предотвращая все аномалии, связанные с параллелизмом. Однако это может привести к снижению производительности из-за увеличения блокировки.

2. Оптимистическое управление параллелизмом:

Оптимистическое управление параллелизмом – это метод, используемый для достижения согласованности чтения, позволяя параллельным транзакциям выполняться без явных блокировок. Вместо этого он полагается на обнаружение конфликтов во время фиксации транзакции. Вот как это работает:

• Когда транзакция считывает данные, она записывает версию или метку времени доступа к данным.

• Во время фиксации система проверяет, не изменила ли какая-либо другая транзакция те же данные. При обнаружении конфликтов можно предпринять соответствующие действия, например откат или повторную попытку.

• Этот подход сводит к минимуму конфликты блокировок, улучшая параллелизм, но требует тщательного использования механизмов разрешения конфликтов.

3. Конечная согласованность:

Событийная согласованность — это модель согласованности, используемая в распределенных системах, где репликам данных разрешено временное расхождение. Это гарантирует, что при достаточном количестве времени и отсутствии дальнейших обновлений все реплики придут в согласованное состояние. Пример кода:

   def update_data(key, value):
       # Update the local replica
       local_update(key, value)
       # Asynchronously propagate the update to other replicas
       for replica in replicas:
           send_update_to_replica(replica, key, value)

В приведенном выше примере функция update_data сначала обновляет локальную реплику, а затем асинхронно распространяет обновление на другие реплики. При таком подходе доступность и производительность отдаются приоритетам, а не строгой согласованности.

4. Сильная последовательность:

Строгая согласованность гарантирует, что все операции чтения возвращают самую последнюю запись или ошибку. Он обеспечивает высочайший уровень согласованности, но может достигаться за счет увеличения задержки или снижения доступности. Пример кода:

   def get_data(key):
       # Perform a read operation with strong consistency
       response = send_read_request_to_primary_replica(key)
       return response.data

Функция get_data отправляет запрос на чтение в первичную реплику, что обеспечивает строгую согласованность за счет предоставления самых последних данных.

Последовательность чтения — важнейший аспект управления данными в приложениях. Понимая различные методы, такие как уровни изоляции транзакций, оптимистическое управление параллелизмом, итоговую согласованность и строгую согласованность, вы можете принимать обоснованные решения о достижении желаемого уровня надежности данных и производительности в ваших приложениях.