XeLabs/ddia
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songzhibin97 2022-04-23 11:13:43 +08:00 committed by GitHub
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@ -561,7 +561,7 @@
对于基于领导者的复制，数据库通常会公开复制滞后的度量标准，你可以将其提供给监视系统。这是可能的，因为写入按照相同的顺序应用于领导者和追随者，并且每个节点在复制日志中具有一个位置（在本地应用的写入数量）。通过从领导者的当前位置中减去追随者的当前位置，你可以测量复制滞后量。 对于基于领导者的复制，数据库通常会公开复制滞后的度量标准，你可以将其提供给监视系统。这是可能的，因为写入按照相同的顺序应用于领导者和追随者，并且每个节点在复制日志中具有一个位置（在本地应用的写入数量）。通过从领导者的当前位置中减去追随者的当前位置，你可以测量复制滞后量。
然而，在无领导者复制的系统中，没有固定的写入顺序，这使得监控变得更加困难。而且，如果数据库只使用读修复（没有反熵过程），那么对于一个值可能会有多大的限制是没有限制的 - 如果一个值很少被读取，那么由一个陈旧副本返回的值可能是古老的。 然而，在无领导者复制的系统中，没有固定的写入顺序，这使得监控变得更加困难。而且，如果数据库只使用读修复（没有反熵过程），则值的使用时间没有限制 - 如果一个值很少被读取，那么由一个陈旧副本返回的值可能是古老的。
已经有一些关于衡量无主复制数据库中的复制陈旧度的研究，并根据参数 n，w 和 r 来预测陈旧读取的预期百分比【48】。不幸的是，这还不是很常见的做法，但是将陈旧测量值包含在数据库的度量标准集中是一件好事。虽然最终一致性是一种有意模糊的保证，但是从可操作性角度来说，能够量化 “最终” 也是很重要的。 已经有一些关于衡量无主复制数据库中的复制陈旧度的研究，并根据参数 n，w 和 r 来预测陈旧读取的预期百分比【48】。不幸的是，这还不是很常见的做法，但是将陈旧测量值包含在数据库的度量标准集中是一件好事。虽然最终一致性是一种有意模糊的保证，但是从可操作性角度来说，能够量化 “最终” 也是很重要的。