CausalSpartanX：因果一致性与非阻塞只读事务
分布式、并行与集群计算
2018-12-19 v1
摘要
因果一致性是一种中间一致性模型，即便在网络分区存在时，也能与高可用性和性能需求一同达成。在分区数据存储的背景下，已有研究表明，使用时间戳的隐式依赖追踪比显式依赖追踪更高效。现有基于时间的方案依赖于紧密同步的单调物理时钟，这些要求使当前协议易受时钟异常影响。本文提出一种新的基于时间的算法 CausalSpartanX，其不使用物理时钟，而是利用混合逻辑时钟（HLCs）。我们表明，使用 HLCs 可在无额外开销的情况下使系统对物理时钟异常具有鲁棒性。这一改进在查询放大的场景中更为显著，即单个查询导致多个 GET/PUT 操作。我们还表明，与现有基于时间的方法相比，CausalSpartanX 降低了给定数据项的可见性延迟。进而，这减少了两个客户端访问两个不同副本编辑数据存储中相同项时的协作应用完成时间。CausalSpartanX 还提供因果一致的分布式只读事务。CausalSpartanX 的只读事务是非阻塞的，且只需客户端与服务器之间一轮通信。此外，与某事务无关的分区减速不会影响该事务的性能。与先前协议类似，CausalSpartanX 假设给定客户端不访问超过一个副本。我们表明，在网络分区存在时，这一（其他若干工作所做的）假设若要实现因果一致性与本地更新的即时可用性则是必不可少的。
引用
@article{arxiv.1812.07123,
title = {CausalSpartanX: Causal Consistency and Non-Blocking Read-Only Transactions},
author = {Mohammad Roohitavaf and Murat Demirbas and Sandeep Kulkarni},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.07123},
year = {2018}
}