SWIFT实现最终一致性以提高可用性和划分容错性

2000年，埃里克·布鲁尔教授提出了著名的CAP理论。然后是赛斯·乔伯特和南希。林奇证明了CAP理论的有效性。指出分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错（分区容限）三个要求。

根据埃里克·布鲁尔的CAP理论，不能同时满足三个方面。SWIFT放弃了严格的一致性（满足ACID事务级别），采用了最终的一致性模型。实现高可用性和无限水平扩展。为了实现这一目标。SWIFT采用仲裁协议（仲裁具有法定人数的含义）。

（1）定义：N-数据的总拷贝数、W-写操作确认的拷贝数和R-读操作的拷贝数。

（2）强一致性：R+W＞N，确保副本上的读写操作相互交叉，以便读取最新版本，如果WN，RG1，则需要更新，适合大量读取，在强一致性的情况下需要少量的写入操作；如果RNS、W1只更新一个副本，则可以通过读取所有副本获得最新版本，这适用于大量写入和少量读取场景中的强一致性。(www.xing528.com)

（3）弱一致性：R+W＜=N，如果读写操作的副本集不产生交集，也可以读取数据，适用于一致性要求较低的情况。

SWIFT针对读写频率较高的情况，采用更折中的策略，即写操作需要满足至少一半成功的W＞N/2，然后确保读操作和写操作的副本集至少产生一个交点。即R+W＞N。SWIFT的默认配置为NN3、W2＞N/2、RX1或2，即每个对象将有3个副本，并尽可能存储在不同区域的节点上，WF 2表示至少需要更新2个副本才能成功。当R=1表示读取操作成功并立即返回时，F可以读取旧版本（弱一致性模型）；当R=2时，我们需要同时读取两个副本的元数据信息，方法是在读取请求中添加x-Update=true参数，然后比较时间戳以确定哪个是最新版本（强一致性模型）。如果数据不一致，后台服务过程将通过在某个窗口中检测和复制协议来完成数据同步，以确保最终的一致性。

SWIFT存储系统的目的是为了处理大量的非结构化数据应用服务，根据应用需求，SWIFT只提供“最终一致性”，而不是“强一致性”。根据CAP理论，SWIFT通过牺牲一致性来提高可用性和划分容错性。