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← Datastore Commit Process - Developing Scalable Apps with Java

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Showing Revision 1 created 10/04/2016 by Udacity Robot.

  1. 现在 我们将注意力转向
  2. 数据存储提交流程 此流程描述了
  3. 存储数据的一致性规则 数据存储
  4. 有两个一致性模块 最终一致性和
  5. 强一致性 我们来
  6. 详细看一看 在此用例图中
  7. 有三件事 你的应用、应用调用的数据存储 API
  8. 以及执行应用未参与的工作的
  9. 数据存储后端
  10. 当应用要存储实体时
  11. 它会对数据存储 API 执行 put 操作
  12. 随后 数据存储后端会将此实体写入
  13. 日志 完成写入之后 将控制
  14. 转回给应用 此时 数据存储后端
  15. 已承诺将实体写入数据存储
  16. 据观察 该实体尚未写入
  17. 只是将其写入了日志
  18. 数据存储后端现在努力
  19. 保持一致性 它使用登录信息
  20. 更新实体存储 然后更新所有索引
  21. 以保持一致性 所以
  22. 根据观察 当控制返回到应用时 数据存储尚未
  23. 完成更新数据
  24. 所需的所有工作 这是好事还是坏事呢?
  25. 这是好事 因为这意味着
  26. 你应用的延迟较低 但现在的问题是
  27. 如果查询检索只请求放入
  28. 数据存储中的应用数据
  29. 那么会出现什么情况?通过最终一致性
  30. 数据存储 API 不会
  31. 等待此情况出现 所以 它只考虑已存在的
  32. 匹配数据 也就是在你调用之前
  33. 已在数据存储中的数据 随后它会
  34. 返回结果 这就是它称为
  35. 最终一致性的原因 查询最终符合对
  36. 数据存储 API 执行的 put 操作