Care sunt modelele de consistență (puternică vs. finală)?

Question

Accepted Answer

**Modelele de consistență** definesc garanții despre când și cum actualizările de date devin vizibile în toate sistemul distribuit — variind de la **consistența puternică** (toată lumea vede datele mai recente imediat) la **consistența finală** (actualizările se propagă în timp). Alegerea implică compromisuri cu disponibilitatea și performanța.

## Consistența puternică vs finală

```text
STRONG CONSISTENCY → every read returns the MOST RECENT write (all nodes agree immediately):
  ✓ simple to reason about; always correct/current data
  ✗ requires coordination → higher latency, lower availability (especially during partitions)
  → for: data that must be correct/current (financial balances, inventory, bookings)
EVENTUAL CONSISTENCY → updates propagate over time; reads MAY return stale data briefly,
  but all nodes CONVERGE eventually:
  ✓ high availability, low latency, scalable
  ✗ reads can be stale temporarily (must tolerate this)
  → for: data where brief staleness is OK (social feeds, likes, view counts, caches)
```

## Compromisul

```text
Consistency vs availability/performance (relates to CAP):
  → STRONGER consistency → more coordination → higher latency, lower availability
  → WEAKER (eventual) consistency → faster, more available, scalable, but stale reads
→ choose based on whether the data NEEDS to be immediately consistent for correctness.
```

## Alte modele și nuanțe

```text
→ a SPECTRUM exists: read-your-writes, monotonic reads, causal consistency, etc.
→ Many systems offer TUNABLE consistency (choose per operation/query)
→ Use STRONG where correctness demands it; EVENTUAL where availability/scale matters and
  staleness is acceptable → often MIX within one system
```

## De ce este important

Înțelegerea modelelor de consistență este valoroasă deoarece **compromisul dintre consistență și disponibilitate/performanță este fundamental în sistemele distribuite**, deci este cunoaștere importantă de design de sisteme.

Modelele de consistență definesc când actualizările de date devin vizibile în sistemul distribuit, iar distincția cheie — **consistența puternică** (fiecare citire returnează cea mai recentă scriere, toate nodurile sunt de acord imediat) versus **consistența finală** (actualizările se propagă în timp, citirile pot fi pe scurt învechite dar converg) — reprezintă un compromis fundamental.

Înțelegerea acesteia este importantă deoarece **consistența puternică** oferă corectitudine și simplitate (datele sunt întotdeauna actuale) dar necesită coordonare care crește latența și reduce disponibilitatea (potrivită pentru datele care trebuie să fie corecte, cum ar fi soldurile financiare, inventarul și rezervările), în timp ce **consistența finală** oferă disponibilitate ridicată, latență scăzută și scalabilitate cu costul temporarei învechiri (potrivită pentru datele unde o scurtă învechire este acceptabilă, cum ar fi feed-urile sociale, aprecierile și numărarea vizualizărilor).

Înțelegerea **compromisului** (consistența mai puternică înseamnă mai multă coordonare, latență mai mare și disponibilitate mai scăzută; consistența mai slabă înseamnă mai rapid, mai disponibil și scalabil dar cu citiri învechite — legat de teorema CAP) este perspectiva cheie care ghidează alegerea modelului corect pentru fiecare caz de utilizare.

Înțelegerea **nuanței** — că există un spectru de modele (citește-pe-care-ai-scris-o, consistența cauzală, etc.), că multe sisteme oferă **consistență reglabilă** (alegerea pe operație), și că sistemele adesea **mixează modele** (puternică unde corectitudinea o cere, finală unde disponibilitatea și scala sunt importante) — reflectă o înțelegere sofisticată.

Alegerea consistenței în mod corespunzător este o decizie de design cheie care afectează corectitudinea, disponibilitatea și performanța.

Deoarece compromisul dintre consistență și disponibilitate/performanță este fundamental în sistemele distribuite și alegerea modelului corect de consistență (puternică vs finală, adesea mixat) afectează semnificativ corectitudinea, disponibilitatea și performanța, și deoarece înțelegerea modelelor și a compromisurilor lor este importantă pentru proiectarea sistemelor distribuite și alegerea bazelor de date, înțelegerea modelelor de consistență este cunoaștere valoroasă, practic relevantă de design de sisteme — un compromis fundamental distribuit-sisteme (consistență vs disponibilitate/performanță), important pentru alegerea gestionării corespunzătoare a datelor pe baza nevoilor de corectitudine, și central pentru proiectarea sistemelor distribuite și selectarea bazelor de date cu garanțiile de consistență corecte.