什么是顺序一致性？
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在学习分布式系统时，我们需要清晰理解“一致性（Consistency）”这一概念。
分布式系统中的“一致性（Consistency）”是说数据副本存放在分布式系统中的不同节点上，如果用户修改了系统中的数据，则在一定时间后，用户能从系统中读取到修改后的数据。
或者换一种说法，用户在分布式系统的某个节点上进行了变更操作，则在一定时间后，用户能从系统的任意节点上读取到这个变更结果。[^1]
而一致性有强弱之分，这就是总要强调“经过一定时间后”的原因。
那这个时间到底要多长呢？在这个时间之前读取又会得到怎样的结果呢？回答这个问题便涉及到一致性的强弱概念。也正是根据一致性强弱的不同，我们把一致性分为了很多类。
而其中，顺序一致性（Sequential Consistency）是非常重要且基础的一类。
线性一致性就是以顺序一致性为基础定义的。 顺序一致性在1979年提出，线性一致性则是1987年在顺序一致性的基础上增加了约束得来的。
顺序一致性（Sequential Consistency）提出了两个约束：
- 单个节点的事件历史在全局历史上符合程序的先后顺序
- 全局事件历史在各个节点上一致
我们可以根据这两个约束来判断一个系统是否满足顺序一致性：如果在系统中找不到任何一个符合上述两个约束的全局事件历史，则说明该系统一定不满足顺序一致性；如果能找到一个符合上述两个约束的全局事件历史，这说明系统在这段过程内是满足顺序一致性的。
这个约束描述起来可能稍有拗口，我们通过示例来解释说明。
假设分布式系统存在A、B、C三个节点，初始值x=0、y=0，各个节点上发生的事件如图所示。
B2读出y=3意味着在全局历史中A2在B2之前（记作A2-B2），B3读出x=0意味着全局历史中B3在A1之前（记作A2-B2，且B3-A1），而节点A的历史决定了A1在A2之前（记作B3-A1-A2-B2），节点B的历史决定了B2在B3之前（记作B3-A1-A2-B2，且B2-B3）。显然不存在一个全局历史能够将A1、A2、B2、B3排列起来，且满足上面的各个排序要求。
而下图所示的事件是满足顺序一致性的。
在上图中，我们能够找到满足以上约束的全局历史，例如：
- B1-B2-A1-B3-A2-C1-C2
- B1-A1-B2-B3-A2-C1-C2
- B1-A1-C1-B2-A2-C2-B3
- ……
这样的全局历史还可以找出很多，这意味着目前的这些片段是满足顺序一致性的。而如果一个系统的工作中，其全部事件都能满足顺序一致性，那这个系统就满足顺序一致性。
可见，明确顺序一致性的两个约束是十分重要的。基于这两个约束，我们就可以判断一个分布式系统是否满足顺序一致性。
在后面的文章中，我们会在顺序一致性的基础上，介绍线性一致性。这也是一个十分常用的一致性。
关于更多一致性的内容，以及分布式系统的知识，大家可以参照下面的书籍。
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这本书对分布式系统相关的理论、实践、工程知识均进行了详细的介绍，层层递进，有助于大家建立完整的分布式系统知识体系。当然，书中也对各种“一致性”级别也进行分析，还分析了Paxos算法、Zookeeper等。并且还发行了繁体版。
好了，我是程序员易哥。
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