La consistencia eventual es un modelo de consistencia utilizado en los sistemas distribuidos, que permite que existan algunas formas de inconsistencia y garantiza que, con el tiempo suficiente, el sistema será consistente. La consistencia eventual se utiliza a menudo en sistemas donde la alta disponibilidad es más importante que la consistencia fuerte, como en las bases de datos distribuidas.
La consistencia eventual suele contrastarse con la consistencia fuerte, que requiere que todos los nodos de un sistema vean los mismos datos al mismo tiempo. La consistencia eventual es más débil que la consistencia fuerte, pero a menudo es más alcanzable en los sistemas distribuidos. ¿Qué es la consistencia eventual en NoSQL? En una base de datos NoSQL, la consistencia eventual es la garantía de que si no se realizan nuevas escrituras en un registro dado, finalmente todas las lecturas de ese registro devolverán el último valor confirmado. Esto contrasta con la consistencia fuerte, que garantiza que todas las lecturas devolverán la escritura más reciente. La consistencia eventual se utiliza a menudo en los sistemas distribuidos porque es más fácil de lograr que la consistencia fuerte.
¿Qué pasa si el broker de Kafka se cae? Si un broker se cae, Kafka reelegirá automáticamente un nuevo líder para las particiones que estaban alojadas en el broker caído. Cualquier mensaje en vuelo será reintentado. Si replicationFactor es mayor que 1, las particiones seguirán estando disponibles para lecturas y escrituras.
¿Qué es la consistencia eventual en el Teorema CAP?
La consistencia eventual es un modelo de consistencia utilizado en los sistemas distribuidos. Es una relajación del modelo tradicional de consistencia fuerte, y permite cierto grado de inconsistencia en el sistema mientras que todavía garantiza que el sistema eventualmente convergerá en un estado consistente.
El teorema CAP afirma que es imposible que un sistema distribuido ofrezca simultáneamente las tres garantías siguientes:
Consistencia: Todos los nodos del sistema ven los mismos datos al mismo tiempo.
Disponibilidad: Todos los nodos del sistema pueden ser alcanzados y responderán de manera oportuna.
Tolerancia a las particiones: El sistema puede seguir funcionando incluso en el caso de que se produzcan particiones de la red.
El teorema CAP implica que existe un compromiso entre consistencia y disponibilidad en los sistemas distribuidos. La consistencia eventual es una forma de relajar la garantía de consistencia para aumentar la disponibilidad.
En un sistema eventualmente consistente, es posible que diferentes nodos tengan diferentes versiones de los datos en diferentes momentos. Sin embargo, se garantiza que el sistema converge finalmente en un único estado consistente. Esto significa que si no se realizan nuevas actualizaciones de los datos, finalmente todos los nodos del sistema tendrán los mismos datos.
Hay varias formas de lograr la consistencia final. Un enfoque común es utilizar un algoritmo de resolución de conflictos. Este algoritmo se utiliza para resolver los conflictos que surgen cuando dos nodos intentan actualizar el mismo dato. Una vez resueltos los conflictos, se dice que los datos son convergentes.
La consistencia eventual es un compromiso entre la consistencia y la disponibilidad. Relaja la garantía de consistencia para aumentar la disponibilidad. Sin embargo, esto tiene el coste de aumentar la complejidad y la necesidad de resolver los conflictos.
¿Qué pasa con los brokers de Kafka si se caen?
Si un broker se cae, Kafka volverá a elegir automáticamente un nuevo líder para las particiones que estaban alojadas en el broker caído. Cualquier mensaje en vuelo será reintentado. Si replicationFactor es mayor que 1, las particiones seguirán estando disponibles para lecturas y escrituras.