系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由，包含了分布式系统协调，故障转移，资源管理和许多其他特性。这么讲使得NoSQL听起来像是一个大筐，什么都能塞进去。尽管NoSQL运动并没有给分布式数据处理带来根本性的技术变革，但是依然引发了铺天盖地的关于各种协议和算法的研究以及实践。正是通过这些尝试逐渐总结出了一些行之有效的数据库构建方法。在这篇文章里，我将针对NoSQL数据库的分布式特点进行一些系统化的描述。
接下来我们将研究一些分布式策略，比如故障检测中的复制，这些策略用黑体字标出，被分为三段：
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数据一致性。NoSQL需要在分布式系统的一致性，容错性和性能，低延迟及高可用之间作出权衡，一般来说，数据一致性是一个必选项，所以这一节主要是关于数据复制和数据恢复。
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数据放置。一个数据库产品应该能够应对不同的数据分布，集群拓扑和硬件配置。在这一节我们将讨论如何分布以及调整数据分布才能够能够及时解决故障，提供持久化保证，高效查询和保证集群中的资源（如内存和硬盘空间）得到均衡使用。
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对等系统。像 leader election 这样的的技术已经被用于多个数据库产品以实现容错和数据强一致性。然而，即使是分散的的数据库（无中心）也要跟踪它们的全局状态，检测故障和拓扑变化。这一节将介绍几种使系统保持一致状态的技术。
数据一致性
众所周知，分布式系统经常会遇到网络隔离或是延迟的情况，在这种情况下隔离的部分是不可用的，因此要保持高可用性而不牺牲一致性是不可能的。这一事实通常被称作“CAP理论”。然而，一致性在分布式系统中是一个非常昂贵的东西，所以经常需要在这上面做一些让步，不只是针对可用性，还有多种权衡。为了研究这些权衡，我们注意到分布式系统的一致性问题是由数据隔离和复制引起的，所以我们将从研究复制的特点开始：
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可用性。在网络隔离的情况下剩余部分仍然可以应对读写请求。
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读写延迟。读写请求能够在短时间内处理。
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读写延展性。读写的压力可由多个节点均衡分担。
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容错性。对于读写请求的处理不依赖于任何一个特定节点。
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数据持久性。特定条件下的节点故障不会造成数据丢失。
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**一致性。**一致性比前面几个特性都要复杂得多，我们需要详细讨论一下几种不同的观点。 但是我们不会涉及过多的一致性理论和并发模型，因为这已经超出了本文的范畴，我只会使用一些简单特点构成的精简体系。
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**读写一致性。**从读写的观点来看，数据库的基本目标是使副本趋同的时间尽可能短（即更新传递到所有副本的时间），保证最终一致性。除了这个较弱的保证，还有一些更强的一致性特点：
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**写后读一致性。**在数据项X上写操作的效果总是能够被后续的X上的读操作看见。
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**读后读一致性。**在一次对数据项X的读操作之后，后续对X的读操作应该返回与第一次的返回值相同或是更加新的值。
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**写一致性。**分区的数据库经常会发生写冲突。数据库应当能处理这种冲突并保证多个写请求不会被不同的分区所处理。这方面数据库提供了几种不同的一致性模型：
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**原子写。**假如数据库提供了API，一次写操作只能是一个单独的原子性的赋值，避免写冲突的办法是找出每个数据的“最新版本”。这使得所有的节点都能够在更新结束时获得同一版本，而与更新的顺序无关，网络故障和延迟经常造成各节点更新顺序不一致。 数据版本可以用时间戳或是用户指定的值来表示。Cassandra用的就是这种方法。
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**原子化的读-改-写。**应用有时候需要进行 读-改-写 序列操作而非单独的原子写操作。假如有两个客户端读取了同一版本的数据，修改并且把修改后的数据写回，按照原子写模型，时间上比较靠后的那一次更新将会覆盖前一次。这种行为在某些情况下是不正确的（例如，两个客户端往同一个列表值中添加新值）。数据库提供了至少两种解决方法：
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冲突预防。 读-改-写 可以被认为是一种特殊情况下的事务，所以分布式锁或是 PAXOS这样的一致协议都可以解决这种问题。这种技术支持原子读改写语义和任意隔离级别的事务。另一种方法是避免分布式的并发写操作，将对特定数据项的所有写操作路由到单个节点上（可以是全局主节点或者分区主节点）。为了避免冲突，数据库必须牺牲网络隔离情况下的可用性。这种方法常用于许多提供强一致性保证的系统（例如大多数关系数据库，HBase，MongoDB）。
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**冲突检测。**数据库跟踪并发更新的冲突，并选择回滚其中之一或是维持两个版本交由客户端解决。并发更新通常用向量时钟 （这是一种乐观锁）来跟踪，或者维护一个完整的版本历史。这个方法用于 Riak, Voldemort, CouchDB.
现在让我们仔细看看常用的复制技术，并按照描述的特点给他们分一下类。第一幅图描绘了不同技术之间的逻辑关系和不同技术在系统的一致性、扩展性、可用性、延迟性之间的权衡坐标。 第二张图详细描绘了每个技术。
