L'Eventual consistency è un modello di calcolo distribuito che garantisce che tutti i nodi di un sistema distribuito abbiano alla fine gli stessi dati, anche se non hanno una connessione diretta. Ciò significa che se un nodo riceve un aggiornamento da un altro nodo, alla fine rifletterà tale aggiornamento, anche se non è immediatamente visibile agli altri nodi.
L'Eventual consistency funziona utilizzando un algoritmo per replicare i dati tra i nodi. L'algoritmo funziona tenendo traccia di tutte le modifiche ai dati e garantendo che tutti i nodi abbiano la stessa versione dei dati. Questo avviene propagando gli aggiornamenti a tutti i nodi del sistema, che poi li propagano ad altri nodi fino a quando i dati non sono coerenti.
L'Eventual Consistency presenta diversi vantaggi rispetto ai modelli di consistenza tradizionali. È più tollerante ai guasti, in quanto può continuare a funzionare anche quando alcuni nodi non sono disponibili o sono disconnessi. Offre inoltre una migliore scalabilità, in quanto il sistema può gestire un numero maggiore di nodi senza doverli aggiornare tutti contemporaneamente.
L'Eventual Consistency presenta anche diversi svantaggi. Può essere necessario molto tempo perché i dati diventino coerenti, dato che gli aggiornamenti devono propagarsi attraverso il sistema. Ciò può causare un ritardo nell'accesso ai dati, poiché il sistema deve attendere la propagazione dei dati aggiornati. Inoltre, vi è il rischio di conflitti, poiché i dati non sono sempre sincronizzati.
L'Eventual Consistency è meglio usata nelle applicazioni che non richiedono una coerenza immediata. Si tratta di applicazioni che non devono essere aggiornate in tempo reale, come i siti di social media o i motori di ricerca. Può anche essere utilizzata in applicazioni in cui i dati possono essere aggiornati in modo asincrono, come nei database distribuiti.
L'Eventual Consistency è utilizzata in molte applicazioni popolari, come Amazon DynamoDB, Google Cloud Datastore e Apache Cassandra. È utilizzata anche in sistemi distribuiti come Apache Kafka e Apache Hadoop.
L'implementazione della coerenza eventuale richiede un sistema distribuito che supporti la replica dei dati tra i nodi. Questo può essere fatto utilizzando framework come Paxos, Raft e ZooKeeper. Questi framework forniscono gli algoritmi e i protocolli necessari per garantire la coerenza finale dei dati.
Esistono diversi strumenti per aiutare gli sviluppatori a implementare la coerenza finale. Questi strumenti possono essere utilizzati per testare il comportamento dei sistemi distribuiti e per monitorare i progressi della consistenza finale. Esempi di tali strumenti sono Apache ZooKeeper, Apache Helix e Consul.
Se la eventual consistency non è adatta a un'applicazione, esistono altri modelli di consistenza che possono essere utilizzati. Questi includono la coerenza rigorosa, la coerenza causale e la coerenza eventuale con la coerenza di lettura e scrittura.
Esistono diversi tipi di consistenza eventuale, tra cui:
1. Consistenza dopo la scrittura: I dati non sono immediatamente disponibili per la lettura dopo essere stati scritti, ma alla fine saranno coerenti.
2. Consistenza in scrittura dopo la lettura: I dati non sono immediatamente disponibili per la lettura dopo la scrittura, ma alla fine saranno coerenti.
3. Consistenza di lettura monotona: I dati letti più volte saranno sempre coerenti, ma potrebbero non esserlo immediatamente.
4. Consistenza monotona in scrittura: I dati scritti più volte saranno sempre coerenti, ma potrebbero non esserlo immediatamente.
La consistenza eventuale è un termine usato nei sistemi distribuiti per descrivere lo stato che un sistema raggiunge alla fine quando gli viene permesso di continuare a funzionare nonostante i guasti transitori. La coerenza eventuale è spesso usata come compromesso per la disponibilità, il che significa che il sistema è ancora disponibile per servire le richieste anche quando non è completamente coerente.
Ci sono alcune ragioni per cui la coerenza eventuale può essere una proprietà desiderabile per un sistema:
-Può aumentare la disponibilità, poiché il sistema può continuare a servire le richieste anche quando non è completamente coerente.
-Può aumentare le prestazioni, poiché il sistema non deve aspettare che tutte le repliche siano aggiornate prima di rispondere a una richiesta.
-Può facilitare il recupero da guasti, poiché il sistema può continuare a funzionare anche se alcune repliche non sono disponibili.
Naturalmente, la coerenza eventuale non è una soluzione perfetta e ci sono alcuni compromessi da considerare. Uno di questi è che può essere difficile ragionare sullo stato del sistema, dato che può trovarsi in uno stato diverso su repliche diverse. Un altro è che può portare a incoerenze se il sistema non è progettato con cura.
La consistenza eventuale è un modello di consistenza dei dati in cui, dato un tempo sufficiente, tutti gli accessi restituiscono l'aggiornamento più recente. La consistenza eventuale è spesso utilizzata nei sistemi distribuiti perché può fornire alta disponibilità e prestazioni. La consistenza eventuale è diversa dalla consistenza forte, che richiede che tutti gli accessi restituiscano l'aggiornamento più recente.
L'opposto di eventual consistency è strong consistency. La consistenza forte significa che tutte le letture restituiranno sempre la scrittura più recente. Questo è in contrasto con la consistenza eventuale, in cui le letture possono restituire dati non aggiornati.