NoSQL数据库的事务处理与一致性

　　随着互联网的发展，Nosql数据库开始流行起来。相比传统关系型数据库，NoSQL数据库可以说是为性能而生，但是在事务处理与一致性方面的能力明显不足，而这方面又是一个数据库产品不能不去面对的。下面我们先来看一下什么是数据库的一致性：

　　NoSQL数据库：数据的一致性

　　读取一致性

　　1、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；

　　2、用户一致性

　　①对同一用户，访问集群期间得到的数据一致；

　　②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；

　　③这样会降低负载均衡器的性能；

　　3、最终一致性

　　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，最终具有一致性；

　　更新一致性

　　1、悲观方式

　　①使用写锁

　　②大幅降低系统响应能力

　　③可能导致死锁

　　2、乐观方式

　　①先让冲突发生，再检测顺序

　　②自动合并的处理方式极具“领域特定”问题

　　放宽“一致性约束”

　　1、CAP定理

　　①一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区耐受性（Partitiontolerance），3个属性只可能同时满足2个；

　　②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

　　2、CA系统

　　①单服务器

　　②集群中出现”分区“，就不可用

　　3、PA/PC

　　①集群出现”分区“时，需要在”一致性“和“可用性”间权衡

　　②一般会牺牲部分一致性（eg：使用最终一致性），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；

　　1、牺牲“持久性”换取更好的性能

　　2、复制“持久性”故障

　　①主节点故障，未同步到从节点的数据丢失

　　②主节点恢复，故障期间更新的数据冲突

　　③解决方案：针对单个请求指定其所需的持久性

　　看完以上关于数据库一致性的相关介绍，接下来我们来了解一下NoSQL数据库产品：以Memcache、Redis和mongodb这三种当前最炙手可热的数据库为例，介绍一下它们各自是如何处理这一问题的！

　　1.Memcache

　　Memcache在操作数据是执行以下步骤：取得数据（get命令）、修改i数据、保存数据（set命令）。这三步是单独进行，当多个不同的终端对同一个key值进行操作，即使时间再短，也存在发生不一致的可能。因此，Memcache提供了CAS（CheckandSet）操作，来保证数据的一致性。CAS操作提供了两个命令，gets和cas来替代get和set命令。gets命令读取数据时会同时读取该key值得一个版本号（casid）。casid是数据的版本号，在更新数据时肯定会发生改变。cas命令进行更新时，要求提供版本号（casid），这时就就可以把刚才gets都出来版本号传给它。cas命令会比较这个版本号与数据库中key值得当前版本号，只有两者一致，保存才会成功。如果不一致，说明服务器上该数据已经被其它进程改变，保存就会失败。Memcache就是通过这个类似乐观锁的机制，保证数据的原子操作。

　　2.Redis

　　Redis对事务的处理是比较简单的，它只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续执行，不会被其它client的命令插入。当一个client发出multi命令时，就开启了事务，后续命令不会立即执行，而是放到一个队列中，知道执行了exec命令，Redis会顺序执行队列中的所有命令。discard命令可以退出事务，也就是清空队列中的所有命令，类似于事务回滚。但是实际上Redis并不是真正意义上的回滚，如果执行exec命令，当某操作发生错误，后续操作不再执行，但队列中已执行成功的命令不会回滚。这时Redis需要改进之处。Redis也有乐观锁机制，来保证数据一致性。它使用watch命令来监视给定的key，当执行exec时，如果监视的key从调用watch后发生了变化，则整个事务会失败。也可以调用watch多次监视多个key。注意，watch的key对整个连接有效，事务也一样。如果连接断开，监视和事务都会自动清除。执行exec、discard、unwatch命令都会清除连接中的所有监视。

　　3.Mongodb

　　Mongodb的数据一致性，可以通过findAndModify命令来实现。这个命令可以将查询（find）和修改（modify）作为一个原子操作来进行，从而保证了数据的一致性。findAndModify命令既有“update”键也有“remove”键，但两者只能同时出现一个。mongodb的很多命令都是保证是原子操作（atomic）像：$inc,$set等。

　　MongoDB数据库中操作单个文档总是原子性的，然而，涉及多个文档的操作，通常被作为一个“事务”，而不是原子性的。相对于其它NoSQL数据库的简陋，Mongodb可谓功能强大，它被认为是最接近关系型数据库的NoSQL产品了。但是非常遗憾，它并不支持事务和锁机制。如果要实现“事务”，只能由客户端程序通过两阶段提交的方式来模拟了。例如可以通过以下步骤：

　　第1步：先记录一条事务记录，将要修改的多行记录的修改值写到里面，并设置其状态为init（如果这时候操作中断，那么在重新启动时，会判断到它处于init状态，从而将其保存的多行修改操作应用到具体的行上）。

　　第2步：然后更新具体要修改的行，将刚才写的事务记录的标识写到它的tran字段中。

　　第3步：将事务记录的状态从init变成pending（如果在这时候操作中断，那么在重新启动时，会判断到它的状态是pending，这时查看其所有对应的多条要修改的记录，如果其tran值不为空，那么就进行第4步；如果值为空，说明第4步已经执行过了，直接将其状态从pending变成commited就行）。

　　第4步：将需要修改的多条记录的相应值加以修改，并且unset掉之前的tran字段。

　　第5步：将事务记录那一条的状态从pending变成commited，事务至此完成。

　　小编结语：

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