杭州甲骨文OAEC IT人才实训基地提醒：我们假定两个节点总是合并他们的数据版本。但要解决更新冲突并不容易，让所有副本都较终达到一个语义上正确的值出乎意料的难。一个众所周知的例子是Amazon Dynamo数据库中已经删除的条目可以重现。

　　我们假设一个例子来说明这个问题：数据库维护一个逻辑上的全局计数器，每个节点可以增加或者减少计数。虽然每个节点可以在本地维护一个自己的值，但这些本地计数却不能通过简单的加减来合并。假设这样一个例子：有三个节点A、B和C，每个节点执行了一次加操作。如果A从B获得一个值，并且加到本地副本上，然后C从B获得值，然后C再从A获得值，那么C较后的值是4，而这是错误的。解决这个问题的方法是用一个类似于向量时钟的数据结构为每个节点维护一对计数器：

　　Cassandra用类似的方法计数。利用基于状态的或是基于操作的复制理论也可以设计出更复杂的较终一致的数据结构。例如，中就提及了一系列这样的数据结构，包括：

　　计数器（加减操作）

　　集合（添加和移除操作）

　　图（增加边或顶点，移除边或顶点）

　　列表（插入某位置或者移除某位置）

　　较终一致数据类型的功能通常是有限的，还会带来额外的性能开销。

　　数据放置

　　杭州甲骨文OAEC IT人才实训基地提醒：这部分主要关注控制在分布式数据库中放置数据的算法。这些算法负责把数据项映射到合适的物理节点上，在节点间迁移数据以及像内存这样的资源的全局调配。

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