1、at-most-once
這其實是沒有正確性保障的委婉說法，故障發生後，計數可能丟失。
2、at-least-once
這表示計數結果可能大於正確值，但是絕不會小於正確值，即計數程式發生故障後可能多算，但是絕不會少計算。
3、exactly-once
這是指系統保證在故障發生後得到的計數結果與正確值一致。
1、第一代流處理器只能保證 at-least-once
storm 和 samza
2、第二代流處理器
storm trident 和 spark streaming，但是必須要在效率和低延遲之間做出權衡。
3、第三代流處理器
flink，保證了exactly-once ，同時具有高吞吐和低延遲。
4、原因有如下2點
(1)保證 exactly-once 的實現比較複雜
(2)侷限性
Flink 狀態一致性
當在分布式系統中引入狀態時，自然也引入了一致性問題。一致性實際上是 正確性級別 的另一種說法，也就是說在成功處理故障並恢復之後得到的結果，與沒有發生任何故障時得到的結果相比，前者到底有多正確？舉例來說，假設要對最近一小時登入的使用者計數。在系統經歷故障之後，計數結果是多少？如果有偏差，是有漏掉的計數...
flink 狀態一致性（十三）
狀態一致性1.有狀態的流處理，內部每個運算元任務都可以有自己的狀態 2.對於流處理內部來說，所謂的狀態一致性就是我們所說的計算結果要保證準確 3.一條資料不丟失，也不重複計算 4.在遇到故障時可以恢復狀態，恢復以後的重新計算，結果應該也是完成正確的狀態一致性分類 1.exactly once 恰好處...
強一致性 弱一致性 最終一致性
這種方式在es等分布式系統中也有體現，可以設定主shard提交即返回成功，或者需要replica shard提交成功再返回。提到分布式架構就一定繞不開 一致性 問題，而 一致性 其實又包含了資料一致性和事務一致性兩種情況，本文主要討論資料一致性 事務一致性指acid 複製是導致出現資料一致性問題的唯...