La cohérence éventuelle est un type de modèle de cohérence utilisé dans les systèmes distribués, qui garantit que si aucune nouvelle mise à jour n'est apportée à un élément de données donné, tous les accès à cet élément renverront finalement la dernière valeur mise à jour.
En d'autres termes, la cohérence éventuelle garantit que si vous continuez à essayer de lire un élément de données, vous finirez par obtenir la valeur la plus récente pour cet élément (en supposant qu'aucune nouvelle mise à jour ne soit effectuée entre-temps).
Les banques utilisent-elles la cohérence éventuelle ?
Oui, les banques utilisent la cohérence éventuelle dans certains cas. Par exemple, lorsqu'un client effectue un dépôt dans une agence bancaire, le guichetier peut ne pas mettre à jour immédiatement le solde du compte du client dans la base de données centrale. Au lieu de cela, le guichetier peut regrouper les informations relatives au dépôt et les envoyer à la base de données centrale à un moment ultérieur. Dans ce cas, le solde du compte du client sera éventuellement mis à jour, mais pas immédiatement.
Un autre exemple où les banques peuvent utiliser la cohérence éventuelle est lorsqu'un client effectue un retrait à un guichet automatique. Le DAB peut ne pas mettre à jour immédiatement le solde du compte du client dans la base de données centrale. Au lieu de cela, il peut regrouper les informations relatives au retrait et les envoyer à la base de données centrale à un moment ultérieur. Dans ce cas, le solde du compte du client sera éventuellement mis à jour, mais pas immédiatement.
Cassandra est-il éventuellement cohérent ?
Cassandra est éventuellement cohérent, ce qui signifie qu'il finira par converger vers l'état correct, bien qu'il puisse y avoir un certain délai pendant ce temps. Il ne s'agit pas d'être fortement cohérent, ce qui garantirait que le système est toujours dans un état cohérent. La cohérence éventuelle est souvent considérée comme un compromis entre la cohérence forte et la disponibilité, car elle permet au système de continuer à fonctionner même si certains nœuds sont indisponibles.
Comment obtenir une cohérence éventuelle dans les microservices ?
La cohérence éventuelle est un modèle de cohérence des données où les données sont finalement cohérentes si elles convergent vers un état unique et correct sur tous les nœuds d'un système distribué. La cohérence éventuelle est souvent utilisée dans les systèmes distribués où il est peu pratique ou impossible d'atteindre une cohérence forte.
Il existe plusieurs façons d'obtenir une cohérence éventuelle dans les microservices :
1. l'utilisation d'un système de messagerie : Dans cette approche, chaque microservice a sa propre base de données et lorsqu'une modification est apportée aux données d'une base de données, un message est envoyé aux autres microservices pour mettre à jour leurs bases de données. Cette approche fonctionne bien lorsqu'il y a un petit nombre de microservices et que les données ne sont pas trop complexes.
2. Utilisation d'une base de données partagée : Dans cette approche, tous les microservices partagent une seule base de données. Lorsqu'une modification est apportée aux données dans un microservice, elle est immédiatement répercutée dans les autres microservices. Cette approche fonctionne bien lorsqu'il y a un grand nombre de microservices et que les données ne sont pas trop complexes.
3. l'utilisation d'une base de données distribuée : Dans cette approche, chaque microservice a sa propre base de données et les bases de données sont synchronisées à l'aide d'un système de base de données distribué. Cette approche fonctionne bien lorsqu'il y a un grand nombre de microservices et que les données sont complexes. Que se passe-t-il si le courtier Kafka tombe en panne ? Si le courtier tombe en panne, les producteurs seront incapables d'envoyer des messages et les consommateurs seront incapables de recevoir des messages. Il en résultera une perte de données.
Comment éviter les doublons dans Kafka ?
Il existe plusieurs façons d'éviter les doublons dans Kafka. Vous pouvez soit utiliser des clés uniques pour vos messages, soit utiliser un identifiant de message.
Si vous utilisez des clés uniques pour vos messages, vous pouvez vous assurer que chaque message a une clé unique en définissant les propriétés key.serializer et key.deserializer sur votre producteur et consommateur Kafka. Cela garantira que chaque message reçoit une clé unique, et que la clé est utilisée pour déterminer quel message est consommé par quel consommateur.
Si vous utilisez un identifiant de message, vous pouvez définir les propriétés message.id.serializer et message.id.deserializer sur votre producteur et votre consommateur Kafka. Cela garantira que chaque message reçoit un identifiant unique et que cet identifiant est utilisé pour déterminer quel message est consommé par quel consommateur.