Com o crescimento exponencial de dados e a necessidade de escalabilidade em sistemas modernos, surgiram desafios em garantir a integridade e a disponibilidade de informações em ambientes distribuídos.
A consistência eventual é uma abordagem usada para gerenciar esses desafios, oferecendo um modelo flexível que permite que diferentes partes de um sistema cheguem a um estado de consistência ao longo do tempo, sem sacrificar a disponibilidade ou desempenho.
Neste post rápido nós exploramos o tema consistência eventual, suas vantagens, desvantagens e aplicações práticas em sistemas distribuídos.
Mas afinal o que seria consistência eventual?
Consistência eventual é um modelo de consistência em sistemas distribuídos no qual, após uma atualização, os dados podem temporariamente estar inconsistentes, mas eventualmente todos os nós do sistema terão os mesmos dados.
O princípio subjacente é que, dado tempo suficiente sem novas atualizações, todos os nós chegarão a um estado consistente.
Esse modelo é amplamente utilizado em sistemas distribuídos onde a alta disponibilidade e a tolerância a falhas são prioridades.
Diferente de sistemas que garantem consistência forte ** onde todos os nós precisam estar sincronizados em tempo real **, a consistência eventual relaxa esse requisito, permitindo que o sistema permaneça operacional mesmo que alguns nós estejam temporariamente fora de sincronia.
A consistência eventual é frequentemente discutida no contexto do Teorema CAP, que afirma que um sistema distribuído só pode fornecer, simultaneamente, dois dos três seguintes atributos:
- Consistência: Todos os nós veem os mesmos dados ao mesmo tempo.
- Disponibilidade: Todo pedido recebe uma resposta, sem garantias de que os dados são os mais recentes.
- Tolerância a partições: O sistema continua operando mesmo que ocorra uma falha na comunicação entre os nós.
Sistemas que adotam consistência eventual priorizam disponibilidade e tolerância a partições, enquanto relaxam a consistência imediata.
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