最終一致性和消息傳遞

Question

我遇到了這個問題，到目前爲止似乎唯一的解決方案是更強的一致性模型。該服務是Amazon S3，它提供了最終的一致性。我們使用它作爲blob存儲後端。

問題是，我們將消息傳遞模式引入了我們的應用程序，我們喜歡它。毫無疑問，這是好處。但是，它似乎要求更強的一致性。情形：

1. 子系統從用戶獲取數據
2. 數據被保存到S3發送
3. 消息由另一子系統接收
4. 消息
5. 數據從S3
6. 讀...蟋蟀。這是舊數據嗎？有時候是這樣。

所以。我們試圖明顯地發送消息中的數據，以避免S3讀取不一致。但是這是非常糟糕的事情，消息會變得不必要的巨大，當接收者太忙或者宕機，並且在已經有新數據可用的情況下接收到消息時，它會失敗。

有沒有解決這個問題的方法，還是我們真的需要轉儲S3來獲得像RDBMS或MongoDB這樣更加一致的後端？

Answer 1

如果你的場景允許你的數據總是被寫在S3下的一個新鍵上（通過總是創建新的對象），那麼你可以依靠亞馬遜的寫後讀一致性。

這裏是亞馬遜的描述，描述這種一致性模型：

在美國西部（北加州），歐盟（愛爾蘭）， 亞太地區（新加坡）和亞太地區的Amazon S3存儲桶（東京）區域爲新對象的PUTS提供 後讀寫一致性，併爲覆蓋PUTS和DELETES提供最終的 一致性。美國標準地區 中的Amazon S3存儲桶提供最終一致性。