Konzistence popisuje jak moc mají různé uzly stejný (nebo kompatibilní) pohled na data a stav systému.

Problém zajištění konzistence vzniká jako přímý a nevyhnutelný důsledek replikace.

Konzistence není binární (ano/ne), ale je to spektrum. Můžeme mít stav, který je:

1. Silně konzistentní: Všechny uzly vidí přesně totéž ve stejný okamžik (chová se to jako jeden počítač).
2. Slabě konzistentní: Uzly se mohou dočasně lišit, ale nakonec se shodnou.

Výběr toho, “jak moc” konzistentní stav potřebujeme, definují modely konzistence distribuovaného systému.

Silná konzistence (strong consistency)

Model, který se snaží nekonzistenci zcela eliminovat (nebo ji skrýt před uživatelem). Systém garantuje, že všechny uzly vidí ve stejný okamžik stejná data.

• Princip: Chová se to jako jeden jediný počítač. Jakmile je operace zápisu potvrzena klientovi, kdokoliv a kdekoliv, kdo si data přečte, musí vidět tuto novou hodnotu.

• Cena přístupu:
  • Vysoká latence: Zápis trvá dlouho, protože musíme čekat, až se data propíší na ostatní uzly (nebo alespoň do kvóra).
  • Nízká dostupnost (CAP theorem): Pokud se přeruší spojení mezi uzly, systém se musí zastavit (přestat přijímat zápisy), aby nevznikla chyba. Nemůže riskovat rozdílná data.
• Typické modely:
  • Linearizovatelnost (linearizability): Absolutní shoda s reálným časem (nejpřísnější model).
  • Sekvenční konzistence (sequential consistency): Shoda s logickým pořadím operací.

    Slabá konzistence (weak consistency)

    Model, který akceptuje nekonzistenci výměnou za rychlost a dostupnost. Systém negarantuje, že čtení vrátí nejnovější hodnotu. Může vrátit starou (stale) hodnotu.

• Princip: “Dám ti data hned, jak je mám u sebe. Možná nejsou nejnovější, ale jsou dostupná ihned.”

• Záruka: Systém většinou garantuje pouze to, že se data nakonec sjednotí (pokud přestanou chodit nové zápisy).

• Výhoda:
  • Extrémní výkon: Zápis i čtení jsou lokální operace, na nikoho se nečeká.
  • Vysoká dostupnost: I když spadne půlka sítě, můžu stále číst i zapisovat (i když to může vést ke konfliktům).
• Typické modely:
  • Eventual consistency “Když se přestane zapisovat, všechny repliky se nakonec shodnou.” (Používá DNS, sociální sítě).
  • Kauzální konzistence: Garantuje pořadí jen u souvisejících operací (odpověď vidím až po otázce), zbytek může být “rozházený”.

Nekonzistence

Nekonzistence je stav, kdy se data v různých replikách téhož systému liší. Není to nutně chyba, ale přirozená vlastnost distribuovaného systému v čase mezi zápisem a synchronizací.

• Definice: Systém je nekonzistentní, pokud čtení stejné datové položky (x) na různých uzlech (N1​,N2​) vrátí ve stejný okamžik různé hodnoty.

• Příčina: Zpoždění sítě (latency). Informace o změně (“Zapsal jsem 5”) cestuje k ostatním uzlům rychlostí sítě, ne okamžitě.

• Příklad:

  • Uživatel A změní na serveru v Praze heslo.
  • Uživatel B (admin) se o milisekundu později podívá na server v New Yorku a vidí stále staré heslo.
  • Stav: Systém je dočasně nekonzistentní.

[!warning] Riziko Pokud nekonzistence trvá příliš dlouho nebo není řízena, může vést k logickým chybám (např. výběr peněz z účtu, kde už nejsou, protože bankomat A nevěděl o výběru z bankomatu B).

Příčiny nekonzistence stavu

1. Neexistuje globální stav

• Nejde přesně říct, „v jakém stavu je systém teď“
• Každý uzel má svůj lokální pohled
• Přestože v distribuovaném systému neexistuje jediný okamžitý globální stav , je možné jej určitým způsobem odhadnout nebo rekonstruovat. Viz: detekce globálního stavu

[!note] Důsledek

• nelze spolehlivě provádět okamžité globální kontroly („všichni hotovo?“)

Stav distribuovaného systému

• souhrn stavů všech uzlů + stav komunikace mezi nimi (zprávy „na cestě“).

  2. Asynchronní komunikace

• Zprávy se:
  • zpožďují
  • mohou dorazit v jiném pořadí
  • mohou se ztratit nebo zdvojit
• Stav uzlu se mění nezávisle na ostatních

[! note] Důsledek

• stav se mezi uzly rozchází (inconsistent state)

  3. Replikovaný stav

  Aby byl distribuovaný systém spolehlivý (když jeden uzel shoří, data nezmizí) a rychlý (data jsou blízko uživatele), musíme data replikovat (kopírovat na více uzlů). Tím implicitně vzniká nekonzistence.

Závěr

V distribuovaných systémech se tedy nevyhneme s nekonzistencí stavu systému. Perfektní konzistence je nemožná nebo extrémně drahá. Řešením jsou #Modely konzistence.