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應(yīng)用程序能否兌現(xiàn)這些保證取決于數(shù)據(jù)庫。在追求低延遲和高性能時，我們最終會進(jìn)入分布式數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，其中只有少數(shù)較新的數(shù)據(jù)庫能夠提供這些保證。在分布式數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，除非我們選擇強(qiáng)一致性（與最終一致性相對）數(shù)據(jù)庫，否則可能潛伏著各種問題。在本系列文章中，我們將詳細(xì)介紹這意味著什么，哪些數(shù)據(jù)庫提供這種稱為強(qiáng)一致性的功能，以及它如何幫助您輕松構(gòu)建超快速的應(yīng)用程序。

3) 安全性

安全性起初似乎并不總是會影響用戶體驗。但是，一旦用戶注意到安全漏洞，關(guān)系可能會受到無法彌補的損害。

4) 功能和UI

令人印象深刻的功能和出色的UI會對用戶的意識和潛意識產(chǎn)生重大影響。通常，人們只有在體驗到產(chǎn)品的外觀和感覺后才會想要某個特定產(chǎn)品。

如果數(shù)據(jù)庫可以節(jié)省設(shè)置和配置時間，那么我們的其他工作就可以集中在提供令人印象深刻的功能和出色的UI上。好消息是：如今，有一些數(shù)據(jù)庫可以滿足上述所有要求，無需配置或服務(wù)器配置，并提供易于使用的API，例如開箱即用的GraphQL。

這種新型數(shù)據(jù)庫有什么不同之處？讓我們退一步，看看對更低延遲和更好用戶體驗的持續(xù)追求，以及數(shù)據(jù)庫研究的進(jìn)步，最終如何導(dǎo)致了一種新型數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，它們是現(xiàn)代應(yīng)用程序的理想構(gòu)建塊。

對分布式的追求

I. 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)

如前所述，性能對用戶體驗有重大影響。有幾種方法可以改善延遲，最明顯的方法是優(yōu)化應(yīng)用程序代碼。一旦您的應(yīng)用程序代碼得到充分優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)延遲和數(shù)據(jù)庫的讀寫性能通常仍然是瓶頸。為了滿足我們的低延遲要求，我們需要確保我們的數(shù)據(jù)盡可能靠近客戶端，方法是將數(shù)據(jù)全局分發(fā)。我們可以通過讓多臺機(jī)器一起工作來實現(xiàn)第二個要求（讀寫性能），或者換句話說，復(fù)制數(shù)據(jù)。

分布式帶來更好的性能，從而帶來良好的用戶體驗。我們已經(jīng)看到了廣泛使用的分布式解決方案，它可以加快靜態(tài)數(shù)據(jù)的交付速度；它被稱為內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) (CDN)。Jamstack 社區(qū)高度重視 CDN，以減少其應(yīng)用程序的延遲。他們通常使用 Next.js/Now、Gatsby 和 Netlify 等框架和工具將前端 React/Angular/Vue 代碼預(yù)組裝成靜態(tài)網(wǎng)站，以便他們可以從 CDN 提供這些網(wǎng)站。

不幸的是，CDN 并非適用于所有用例，因為我們不能依賴靜態(tài)生成的 HTML 頁面來處理所有應(yīng)用程序。有許多類型的動態(tài)應(yīng)用程序，您無法預(yù)先靜態(tài)生成所有內(nèi)容。例如：

需要實時更新才能在用戶之間進(jìn)行即時通信的應(yīng)用程序（例如，聊天應(yīng)用程序、協(xié)作繪圖或?qū)懽?、游戲）?/li>
通過過濾、聚合、排序以及以多種方式操作數(shù)據(jù)來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，以至于您無法預(yù)先生成所有內(nèi)容。

II. 分布式數(shù)據(jù)庫

通常，高度動態(tài)的應(yīng)用程序需要分布式數(shù)據(jù)庫來提高性能。與 CDN 一樣，分布式數(shù)據(jù)庫也旨在成為全球網(wǎng)絡(luò)而不是單個節(jié)點。從本質(zhì)上講，我們希望從具有單個數(shù)據(jù)庫節(jié)點的場景……

……轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)庫成為網(wǎng)絡(luò)的場景。當(dāng)用戶從特定大陸連接時，他將自動被重定向到最近的數(shù)據(jù)庫。這將導(dǎo)致更低的延遲和更快樂的最終用戶。

如果數(shù)據(jù)庫是等待電話的員工，數(shù)據(jù)庫員工會告訴您附近有更近的員工，然后轉(zhuǎn)發(fā)電話。幸運的是，分布式數(shù)據(jù)庫會自動將我們引導(dǎo)到最近的數(shù)據(jù)庫員工，因此我們不必再麻煩其他大陸的數(shù)據(jù)庫員工。

分布式數(shù)據(jù)庫是多區(qū)域的，您總是會被重定向到最近的節(jié)點。

除了延遲之外，分布式數(shù)據(jù)庫還提供了第二個和第三個優(yōu)勢。第二個是冗余，這意味著如果網(wǎng)絡(luò)中的一個數(shù)據(jù)庫位置被哥斯拉襲擊完全摧毀，您的數(shù)據(jù)不會丟失，因為其他節(jié)點仍然擁有您的數(shù)據(jù)的副本。

最后但并非最不重要的一點是，使用分布式數(shù)據(jù)庫的第三個優(yōu)勢是可擴(kuò)展性。在一個服務(wù)器上運行的數(shù)據(jù)庫很快就會成為應(yīng)用程序的瓶頸。相反，分布式數(shù)據(jù)庫在多臺服務(wù)器上復(fù)制數(shù)據(jù)，并且可以根據(jù)應(yīng)用程序的需求自動擴(kuò)展和縮減。在一些高級分布式數(shù)據(jù)庫中，這方面完全由您負(fù)責(zé)。這些數(shù)據(jù)庫被稱為“無服務(wù)器”，這意味著您甚至不必配置數(shù)據(jù)庫何時應(yīng)該擴(kuò)展和縮減，您只需為應(yīng)用程序的使用付費，僅此而已。

分發(fā)動態(tài)數(shù)據(jù)使我們進(jìn)入分布式數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域。如前所述，可能存在各種問題。與 CDN 相比，數(shù)據(jù)是高度動態(tài)的；數(shù)據(jù)可以快速更改，并且可以進(jìn)行過濾和排序，這會帶來額外的復(fù)雜性。數(shù)據(jù)庫世界檢查了實現(xiàn)這一目標(biāo)的不同方法。早期的方法不得不做出犧牲才能達(dá)到所需的性能和可擴(kuò)展性。讓我們看看分布式搜索是如何演變的。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的分布式方法

一個合乎邏輯的選擇是基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（MySQL、PostgreSQL、SQL Server）構(gòu)建，因為已經(jīng)投入了大量的精力在其中。但是，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫并非為分布式而構(gòu)建，因此采用了一種相當(dāng)簡單的分布式方法。擴(kuò)展讀取的典型方法是使用讀取副本。讀取副本只是您的數(shù)據(jù)的副本，您可以從中讀取但不能寫入。這樣的副本（或復(fù)制品）會將查詢從包含原始數(shù)據(jù)的節(jié)點中卸載。這種機(jī)制非常簡單，因為數(shù)據(jù)會隨著數(shù)據(jù)的到來而逐漸復(fù)制到副本中。

由于這種相對簡單的方法，副本的數(shù)據(jù)總是比原始數(shù)據(jù)舊。如果您在特定時間點從副本節(jié)點讀取數(shù)據(jù)，您可能會獲得比從主節(jié)點讀取更舊的值。這稱為“陳舊讀取”。使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的程序員必須意識到這種可能性并考慮到這種限制來進(jìn)行編程。還記得我們一開始給出的例子嗎？我們在其中寫入一個值并重新讀取它？使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫副本時，您無法期望讀取您寫入的內(nèi)容。

您可以通過在所有副本都了解寫入之前樂觀地應(yīng)用寫入結(jié)果到前端來稍微改善用戶體驗。但是，如果更新尚未到達(dá)副本，則網(wǎng)頁的重新加載可能會將 UI 返回到之前的狀態(tài)。然后，用戶會認(rèn)為他的更改從未保存。

第一代分布式數(shù)據(jù)庫

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的復(fù)制方法中，明顯的瓶頸是所有寫入都轉(zhuǎn)到同一個節(jié)點。機(jī)器可以向上擴(kuò)展，但最終會遇到上限。隨著您的應(yīng)用程序越來越受歡迎以及寫入次數(shù)的增加，數(shù)據(jù)庫將不再能夠快速接受新數(shù)據(jù)。為了水平擴(kuò)展讀取和寫入，發(fā)明了分布式數(shù)據(jù)庫。分布式數(shù)據(jù)庫也保存數(shù)據(jù)的多個副本，但您可以寫入這些副本中的每一個。由于您通過每個節(jié)點更新數(shù)據(jù)，因此所有節(jié)點都必須相互通信并互相告知新數(shù)據(jù)。換句話說，它不再像傳統(tǒng)系統(tǒng)那樣是單向的了。

但是，這些類型的數(shù)據(jù)庫仍然可能遭受前面提到的陳舊讀取，并引入許多其他與寫入相關(guān)的潛在問題。它們是否遭受這些問題取決于他們在可用性和一致性方面做出的決定。

第一代分布式數(shù)據(jù)庫通常被稱為“NoSQL 運動”，這個名稱受到 MongoDB 和 Neo4j 等數(shù)據(jù)庫的影響，這些數(shù)據(jù)庫也為 SQL 提供了替代語言和不同的建模策略（文檔或圖形而不是表）。NoSQL 數(shù)據(jù)庫通常不具備典型的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫功能，例如約束和聯(lián)接。隨著時間的推移，這個名稱似乎是一個糟糕的名稱，因為許多被認(rèn)為是 NoSQL 的數(shù)據(jù)庫確實提供了某種形式的 SQL。出現(xiàn)了多種解釋，聲稱 NoSQL 數(shù)據(jù)庫：

不提供 SQL 作為查詢語言。
不僅提供 SQL（NoSQL = Not Only SQL）
不提供典型的傳統(tǒng)功能，例如聯(lián)接、約束、ACID 保證。
以不同的方式建模其數(shù)據(jù)（圖形、文檔或時間模型）

然后，一些較新的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫但提供 SQL 的數(shù)據(jù)庫被稱為“NewSQL”，以避免混淆。

對 CAP 定理的錯誤解釋

第一代數(shù)據(jù)庫受到 CAP 定理的強(qiáng)烈啟發(fā)，該定理規(guī)定在網(wǎng)絡(luò)分區(qū)期間，您無法同時擁有一致性和可用性。網(wǎng)絡(luò)分區(qū)本質(zhì)上是發(fā)生某些事情導(dǎo)致兩個節(jié)點無法再互相告知新數(shù)據(jù)的情況，并且可能由于多種原因而出現(xiàn)（例如，據(jù)報道，鯊魚有時會咬斷谷歌的電纜）。一致性意味著數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)始終正確，但不一定對您的應(yīng)用程序可用?？捎眯砸馕吨臄?shù)據(jù)庫始終在線，并且您的應(yīng)用程序始終能夠訪問該數(shù)據(jù)，但這并不保證數(shù)據(jù)正確或在多個節(jié)點中相同。我們通常談?wù)摳呖捎眯?，因為不存?100% 的可用性。可用性以 9 位數(shù)字表示（例如 99.9999% 的可用性），因為總有可能一系列事件導(dǎo)致停機(jī)。

但是，如果沒有網(wǎng)絡(luò)分區(qū)會發(fā)生什么？數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商對 CAP 定理的理解過于籠統(tǒng)，要么選擇接受潛在的數(shù)據(jù)丟失，要么選擇可用，無論是否存在網(wǎng)絡(luò)分區(qū)。雖然 CAP 定理是一個良好的開端，但它并沒有強(qiáng)調(diào)在沒有網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的情況下，可以實現(xiàn)高可用性和一致性。大多數(shù)時候，不存在網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，因此通過將 CAP 定理擴(kuò)展到 PACELC 定理來描述這種情況是有意義的。關(guān)鍵的區(qū)別在于最后三個字母 (ELC)，它們代表 Else Latency Consistency（其他延遲一致性）。該定理規(guī)定，如果沒有網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，數(shù)據(jù)庫必須平衡延遲和一致性。

簡單來說：如果沒有網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，當(dāng)一致性保證提高時，延遲也會提高。但是，我們將看到現(xiàn)實比這還要微妙。

這與用戶體驗有什么關(guān)系？

讓我們來看一個放棄一致性如何影響用戶體驗的例子。考慮一個應(yīng)用程序，它為您提供了一個友好的界面來組成人員團(tuán)隊；您可以將人員拖放到不同的團(tuán)隊中。

一旦您將一個人拖放到一個團(tuán)隊中，就會觸發(fā)一個更新來更新該團(tuán)隊。如果數(shù)據(jù)庫不能保證您的應(yīng)用程序能夠立即讀取此更新的結(jié)果，則 UI 必須樂觀地應(yīng)用這些更改。在這種情況下，可能會發(fā)生不好的事情：

用戶刷新頁面，不再看到他的更新，并認(rèn)為他的更新消失了。當(dāng)他再次刷新時，它突然又回來了。
由于與另一個更新沖突，數(shù)據(jù)庫未成功存儲更新。在這種情況下，更新可能會被取消，用戶永遠(yuǎn)不會知道。他可能只會在下次重新加載時注意到他的更改消失了。

這種一致性和延遲之間的權(quán)衡引發(fā)了前端和后端開發(fā)人員之間許多激烈的討論。第一組希望獲得出色的用戶體驗，在用戶執(zhí)行操作時會收到反饋，并且可以 100% 確定一旦他們收到此反饋并對其做出響應(yīng)，其操作的結(jié)果就會始終如一地保存。第二組希望構(gòu)建一個可擴(kuò)展且高性能的后端，并且認(rèn)為除了犧牲前面提到的用戶體驗要求來實現(xiàn)這一點之外別無他法。

兩組都有合理的論點，但沒有萬能的解決方案來同時滿足兩者。當(dāng)事務(wù)增加并且數(shù)據(jù)庫成為瓶頸時，他們唯一的選擇是選擇傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫復(fù)制或犧牲強(qiáng)一致性以換取所謂的“最終一致性”的分布式數(shù)據(jù)庫。在最終一致性中，對數(shù)據(jù)庫的更新最終將應(yīng)用于所有機(jī)器，但不能保證下一個事務(wù)能夠讀取更新的值。換句話說，如果我將我的名字更新為“Robert”，那么如果我在更新后立即查詢我的名字，我無法保證我實際上會收到“Robert”。

一致性稅

為了處理最終一致性，開發(fā)人員需要了解這種數(shù)據(jù)庫的局限性并做大量額外的工作。程序員經(jīng)常求助于用戶體驗技巧來隱藏數(shù)據(jù)庫的局限性，并且后端必須編寫許多額外的代碼層來適應(yīng)各種故障場景。圍繞這些限制尋找和構(gòu)建創(chuàng)造性解決方案極大地影響了前端和后端開發(fā)人員完成工作的方式，大大增加了技術(shù)復(fù)雜性，同時仍然無法提供理想的用戶體驗。

我們可以將確保數(shù)據(jù)正確性所需的額外工作視為應(yīng)用程序開發(fā)人員必須支付的“稅款”，以提供良好的用戶體驗。這就是使用不提供在當(dāng)今 Web 規(guī)模并發(fā)環(huán)境中有效的保證一致性的軟件系統(tǒng)的稅款。我們稱之為一致性稅。

值得慶幸的是，新一代數(shù)據(jù)庫已經(jīng)出現(xiàn)，它不需要您支付一致性稅，并且可以在不犧牲一致性的情況下進(jìn)行擴(kuò)展！

第二代分布式數(shù)據(jù)庫

第二代分布式數(shù)據(jù)庫已經(jīng)出現(xiàn)，以提供強(qiáng)一致性（而不是最終一致性）。這些數(shù)據(jù)庫可以很好地擴(kuò)展，不會丟失數(shù)據(jù)，也不會返回陳舊的數(shù)據(jù)。換句話說，它們按預(yù)期運行，不再需要了解限制或支付一致性稅。如果您更新一個值，那么下次讀取該值時，它始終會反映更新的值，并且不同的更新將按照寫入的相同時間順序應(yīng)用。在撰寫本文時，F(xiàn)aunaDB、Spanner 和 FoundationDB 是唯一提供無限制強(qiáng)一致性（也稱為嚴(yán)格串行化）的數(shù)據(jù)庫。

PACELC 定理重訪

第二代分布式數(shù)據(jù)庫已經(jīng)實現(xiàn)了一些以前被認(rèn)為是不可能的事情；它們偏向一致性，并且仍然提供低延遲。這成為可能，這要歸功于諸如 Calvin、Spanner 和 Percolator 等智能同步機(jī)制，我們將在本系列文章的第 4 篇中詳細(xì)討論。雖然舊的數(shù)據(jù)庫仍然難以在較低的延遲下提供高一致性保證，但在這些新智能算法上構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫則沒有此類限制。

數(shù)據(jù)庫設(shè)計極大地影響了高一致性下可達(dá)到的延遲。

由于這些新算法允許數(shù)據(jù)庫同時提供強(qiáng)一致性和低延遲，因此通常沒有充分的理由放棄一致性（至少在沒有網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的情況下）。您這樣做的情況僅當(dāng)極低的寫入延遲是唯一真正重要的事情，并且您愿意丟失數(shù)據(jù)以實現(xiàn)它時。

這些數(shù)據(jù)庫仍然是 NoSQL 嗎？

對這一代分布式數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類已不再是微不足道的事情。人們?nèi)栽谂Γ?, 2）解釋 NoSQL 的含義，但它們都沒有完全說得通，因為 NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫正在相互靠近。新的分布式數(shù)據(jù)庫借鑒了不同的數(shù)據(jù)模型（文檔、圖形、關(guān)系型、時間型），其中一些數(shù)據(jù)庫提供 ACID 保證甚至支持 SQL。它們與 NoSQL 仍然有一點共同點：它們是為了解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的局限性而構(gòu)建的。一個詞永遠(yuǎn)無法描述數(shù)據(jù)庫的行為。將來，通過回答以下問題來描述分布式數(shù)據(jù)庫更有意義：

它是一致的嗎？
分布式是否依賴于讀取副本，或者它是真正分布式的？
它借鑒了哪些數(shù)據(jù)模型？
查詢語言的表達(dá)能力如何，它的局限性是什么？

結(jié)論

我們解釋了應(yīng)用程序現(xiàn)在如何從新一代全球分布式數(shù)據(jù)庫中受益，這些數(shù)據(jù)庫可以像 CDN 一樣從最近的位置提供動態(tài)數(shù)據(jù)。我們簡要回顧了分布式數(shù)據(jù)庫的歷史，并發(fā)現(xiàn)這并非一帆風(fēng)順。開發(fā)了許多第一代數(shù)據(jù)庫，它們的一致性選擇（主要由 CAP 定理驅(qū)動）要求我們編寫更多代碼，同時仍然會降低用戶體驗。直到最近，數(shù)據(jù)庫社區(qū)才開發(fā)出允許分布式數(shù)據(jù)庫將低延遲與強(qiáng)一致性結(jié)合起來的算法。一個新時代已經(jīng)到來，一個我們不再需要在數(shù)據(jù)訪問和一致性之間做出權(quán)衡的時代！

此時，您可能希望看到最終一致性數(shù)據(jù)庫潛在陷阱的具體示例。在本系列文章的下一篇文章中，我們將介紹這一點。敬請期待即將發(fā)表的文章：