Azure CosmosDB 在一致性(Consistency)可用性(Availability)和性能(Performance-ESG跨境

Azure CosmosDB 在一致性(Consistency)可用性(Availability)和性能(Performance

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2022-07-05
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Azure CosmosDB 在一致性(Consistency)可用性(Availability)和性能(Performance)之間的權(quán)衡Azure CosmosDB在一致性、可用性和性能之間的權(quán)衡個人感覺這個概念類似于分布式系統(tǒng)中的CAP原理:CAP原則是指在分布式系統(tǒng)中,一致性、可用性和分區(qū)容忍度不能兼得。Azu......

Azure CosmosDB 在一致性(Consistency)可用性(Availability)和性能(Performance)之間的權(quán)衡





Azure CosmosDB在一致性、可用性和性能之間的權(quán)衡

個人感覺這個概念類似于分布式系統(tǒng)中的CAP原理:

CAP原則是指在分布式系統(tǒng)中,一致性、可用性和分區(qū)容忍度不能兼得。

Azure CosmosDB有五個一致性級別。從數(shù)據(jù)一致性的角度來看,我們按照一致性最強到最低的順序排列如下:

1.強(強一致性)

2.有限的陳舊

3.會話(會話一致性)

4.一致前綴(一致前綴)

5.終極一致性(最終一致性)

每個級別都有一致性、可用性和性能之間的權(quán)衡,并有SLA(服務(wù)級別協(xié)議)。

一致性級別和延遲

對于所有一致性級別,第99個百分位數(shù)的讀取延遲小于10毫秒。這個讀操作的延遲由SLA保證。

在第99百分位,所有一致性級別的讀取延遲始終保證小于10毫秒。SLA支持這種讀取延遲。

在第50百分位,平均讀取延遲小于2毫秒。第50個百分位的平均讀取延遲通常為2毫秒或更少

跨多個Azure區(qū)域強(強一致性)配置的CosmosDB賬戶不在上述性能指標范圍內(nèi)。

對于所有一致性級別的寫入,第99個百分點的延遲小于10毫秒。這個寫操作的延遲也由SLA保證。

在第99個百分點處,所有一致性級別的寫入延遲始終保證小于10毫秒。SLA支持這種寫入延遲。

平均寫入操作,第50個百分位數(shù)的延遲小于5毫秒。

當Azure CosmosDB帳戶跨越Azure數(shù)據(jù)中心區(qū)域并且配置了強一致性場景時,

寫入延遲保證小于兩個最遠Azure區(qū)域之間往返時間(RTT)的兩倍,加上第99個百分位數(shù)中的10毫秒。

這里有一個例子。假設(shè)我們創(chuàng)建了一個Azure CosmosDB賬戶,橫跨Azure新加坡數(shù)據(jù)中心、Azure香港數(shù)據(jù)中心和Azure東京數(shù)據(jù)中心,配置了一個強一致的場景。

寫入延遲=任何一個地區(qū)之間往返時間(RTT)的兩倍=Azure Singapore數(shù)據(jù)中心lt;gt;東京Azure數(shù)據(jù)中心之間往返時間(RTT)的兩倍,加上第99百分位的10毫秒。

因為在分布式系統(tǒng)中,對于強寫的場景,需要在所有分布式節(jié)點都進行了寫操作后,才能確定執(zhí)行成功。

此選項當前處于預(yù)覽狀態(tài)。

準確的往返時間,RTT)取決于光速和Azure網(wǎng)絡(luò)拓撲。Azure network不會為任何兩個Azure區(qū)域之間的RTT提供任何延遲SLA。

對于您的Azure Cosmos帳戶,復制延遲將顯示在Azure門戶中。您可以使用Azure portal來監(jiān)控與您的帳戶相關(guān)聯(lián)的各個區(qū)域之間的復制延遲。

一致性級別和吞吐量

同樣的請求單元(CosmosDB的性能指標,后面章節(jié)會詳細介紹),Session(會話一致性)、Consistent prefix(一致性前綴)和final consistency(最終一致性)讀操作的吞吐量是Strong(強一致性)和有界一致性的兩倍。

對于給定類型的寫操作(如插入、替換、更新插入和刪除),所有一致性級別在同一請求單元下具有相同的寫吞吐量。

一致性扇區(qū)和數(shù)據(jù)持久性

在Azure多區(qū)域分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境中,當發(fā)生區(qū)域服務(wù)中斷時,一致性級別與數(shù)據(jù)持久性有直接關(guān)系。在制定業(yè)務(wù)連續(xù)性計劃時,有必要知道應(yīng)用程序在中斷事件后完全恢復之前的最大可接受時間。完全恢復一個應(yīng)用程序所需的時間稱為恢復時間目標(RTO)。此外,還需要知道從中斷事件中恢復時,應(yīng)用程序可以容忍最新數(shù)據(jù)更新丟失的最長時間。您可以承受的更新丟失的時間限制稱為恢復點目標(RPO)。

下表定義了發(fā)生區(qū)域性服務(wù)中斷時一致性模型和數(shù)據(jù)持久性之間的關(guān)系。需要注意的是,在分布式系統(tǒng)中,由于CAP定理的存在,即使一致性很高,也不可能存在RPO和RTO為零的分布式數(shù)據(jù)庫。

K=一個項目的“k”個版本(更新)的數(shù)量。

T=時間“T”,自上次更新以來的時間間隔。


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