典型情況：三個副本構成乙個group
1. 強一致性：所有的副本更新成功才返回。
同時，p向s1、s2同步的過程，可以進行優化，借鑑gfs的流水線複製方式（p->s1 &s1->s2），以便充分利用每個node的頻寬資源。
2. 最終一致性：在經過乙個不一致視窗後，副本最終處於一致的狀態。
如上圖是一種簡單的最終一致性實現模型，通過增加一組u（update）節點來實現。具體做法是，c的每次更新以binlog的方式順序的追加到update節點（多台來避免單點），然後update節點定期（如10ms）的將binlog重放到三個副本上（n1,n2,n3）。三個副本可以同時提供讀服務，讀到的資料可能不是最新的，這就要求上層業務能容忍或者在上層做一些容錯（如上層的業務每次會等待不一致視窗過去後再讀取資料）。
最終一致性的實現方式還包括大名鼎鼎的dynamo，使用讀寫成功的副本數r，w來控制，當r+w > n(副本數)時，即可保證最終一致性。
如果在最終一致性的基礎上要保證每次讀能讀到最新的資料，可在上述模型上做點小改進。
每次c更新到u上後，必須至少同步到乙個group中的p上，即p上的資料一定是最新的，系統的讀請求由p節點來滿足以保證每次讀到的資料是最新的，付出的代價就是，兩個從副本不能分擔負載，使得p易成為熱點，當p掛掉時，選擇乙個s成為新的p。
分布式一致性問題。
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