数据同步方案思考
Yahoo的PNUTS的数据同步：
基于行的Mastership;通过ＹＭＢ（ｙａｈｏｏ ｍｅｓｓａｇｅ ｂｒｏｋｅｒ）去以异步方式同步那些ｒｅｐｌｉｃａｓ数据。首先，应用更新请求到达ｒｏｕｔｅｒ，ｒｏｕｔｅｒ根据ｋｅｙ映射到某一个ｓｔｏｒｅｕｎｉｔ，ｓｔｏｒｅｕｎｉｔ去向ＹＭＢ发送数据更新消息，ＹＭＢ做到安全保存数据（可能是互备消息），然后响应ｓｔｏｒｅｕｎｉｔ；这时候写入数据，然后向ｒｏｕｔｅｒ返回响应，然后向应用发送响应。同步时机有ＹＭＢ控制，估计最终一致时间差不会很大。
这里比较有特色的是利用了ＹＭＢ代替了ｕｎｄｏ，ｒｅｄｏ ｌｏｇ去做数据的恢复和同步。，
Ａｍａｚｏｎ的Ｄｙｎａｍｏ的数据同步：
基于ＮＷＲ模型去完成数据同步。Ｎ指系统的数据备份数目，Ｗ指写的数目，Ｒ指读的数据份数。要求Ｗ＋Ｒ＞Ｎ，即写的分数要大于系统的备份份数－读的份数。也就是每一次读至少都会读到一个更新版本。这个缺点在于并发写同一数据多时，版本冲突问题，Ｄｙｎａｍｏ通过ｖｅｃｔｏｒ ｃｌｏｃｋ去解决（大致可以采用返回版本有ａｐｐ自己设置解决，或者简单的最后修改时间胜出）。
其他的数据同步方案有：
Ｍａｓｔｅｒ／ｓｌａｖｅ结构中的，写ｍａｓｔｅｒ，然后通过ｌｏｇ去同步ｓｌａｖｅｓ的数据。
Ｍａｓｔｅｒ／Ｍａｓｔｅｒ，写一个同步另一个。
同时全写（也就是同步写方案）。
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