NWR模型

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NWR模型把CAP的选择权交给了用户，让用户自己的选择你的CAP中的哪两个。

 

所谓NWR模型。N代表N个备份，W代表要写入至少W份才认为成功，R表示至少读取R个备份。配置的时候要求W+R > N。 因为W+R > N， 所以 R > N-W 这个是什么意思呢？就是读取的份数一定要比总备份数减去确保写成功的倍数的差值要大。

也就是说，每次读取，都至少读取到一个最新的版本。从而不会读到一份旧数据。当我们需要高可写的环境的时候，我们可以配置W = 1 如果N=3 那么R = 3。 这个时候只要写任何节点成功就认为成功，但是读的时候必须从所有的节点都读出数据。如果我们要求读的高效率，我们可以配置 W=N R=1。这个时候任何一个节点读成功就认为成功，但是写的时候必须写所有三个节点成功才认为成功。

NWR模型的一些设置会造成脏数据的问题，因为这很明显不是像Paxos一样是一个强一致的东西，所以，可能每次的读写操作都不在同一个结点上，于是会出现一些结点上的数据并不是最新版本，但却进行了最新的操作。

所以，Amazon Dynamo引了数据版本的设计。也就是说，如果你读出来数据的版本是v1，当你计算完成后要回填数据后，却发现数据的版本号已经被人更新成了v2，那么服务器就会拒绝你。版本这个事就像“乐观锁”一样。

但是，对于分布式和NWR模型来说，版本也会有恶梦的时候——就是版本冲的问题，比如：我们设置了N=3 W=1，如果A结点上接受了一个值，版本由v1 -> v2，但还没有来得及同步到结点B上（异步的，应该W=1，写一份就算成功），B结点上还是v1版本，此时，B结点接到写请求，按道理来说，他需要拒绝掉，但是他一方面并不知道别的结点已经被更新到v2，另一方面他也无法拒绝，因为W=1，所以写一分就成功了。于是，出现了严重的版本冲突。

Amazon的Dynamo把版本冲突这个问题巧妙地回避掉了——版本冲这个事交给用户自己来处理。

于是，Dynamo引入了Vector Clock（矢量钟？!）这个设计。这个设计让每个结点各自记录自己的版本信息，也就是说，对于同一个数据，需要记录两个事：1）谁更新的我，2）我的版本号是什么。

下面，我们来看一个操作序列：

1）一个写请求，第一次被节点A处理了。节点A会增加一个版本信息(A，1)。我们把这个时候的数据记做D1(A，1)。 然后另外一个对同样key的请求还是被A处理了于是有D2(A，2)。这个时候，D2是可以覆盖D1的，不会有冲突产生。

2）现在我们假设D2传播到了所有节点(B和C)，B和C收到的数据不是从客户产生的，而是别人复制给他们的，所以他们不产生新的版本信息，所以现在B和C所持有的数据还是D2(A，2)。于是A，B，C上的数据及其版本号都是一样的。

3）如果我们有一个新的写请求到了B结点上，于是B结点生成数据D3(A,2; B,1)，意思是：数据D全局版本号为3，A升了两新，B升了一次。这不就是所谓的代码版本的log么？

4）如果D3没有传播到C的时候又一个请求被C处理了，于是，以C结点上的数据是D4(A,2; C,1)。

5）好，最精彩的事情来了：如果这个时候来了一个读请求，我们要记得，我们的W=1 那么R=N=3，所以R会从所有三个节点上读，此时，他会读到三个版本：

• A结点：D2(A,2)
• B结点：D3(A,2;  B,1);
• C结点：D4(A,2;  C,1)

6）这个时候可以判断出，D2已经是旧版本（已经包含在D3/D4中），可以舍弃。

7）但是D3和D4是明显的版本冲突。于是，交给调用方自己去做版本冲突处理。就像源代码版本管理一样。

很明显，上述的Dynamo的配置用的是CAP里的A和P。

我非常推大家都去看看这篇论文：《Dynamo：Amazon’s Highly Available Key-Value Store》，如果英文痛苦，你可以看看译文（译者不详）