Perseus：实现强大的数据一致性和高数据更新频率，以支持可扩展的地理分布式HTAP架构

《Proceedings of the ACM on Management of Data》：Perseus: Achieving Strong Consistency and High Data Freshness for Scalable Geo-distributed HTAP

P Perses HTAP数据库通过增强依赖图记录数据版本和完整依赖关系实现强一致性，并采用动态快照算法选择性更新以减少分析查询的数据陈旧，在保持高可扩展性的同时将可见性延迟降低90%。

　　

摘要

随着全球数据驱动应用的兴起，地理分布式混合事务处理和分析处理（HTAP）数据库变得越来越受欢迎。现有的分布式HTAP系统在事务处理和分析查询方面都能提供良好的性能，并且这种性能可以在大量数据节点上扩展。不幸的是，这些系统要么一致性较弱，要么在地理部署时会导致数据更新不及时。在本文中，我们介绍了Perseus，这是一种可扩展的HTAP数据库，它能够为事务处理和分析查询提供强一致性。为了高效地处理一致性问题，Perseus在并发控制协议中扩展了传统的依赖图，明确记录了数据的版本及其完整依赖关系，从而确定哪些数据需要一起在快照中读取。为了最小化分析查询中的数据陈旧问题（这也是HTAP的一个重要目标），Perseus还引入了一种新的动态快照算法，用于选择性地进行数据更新。

广泛的评估结果表明，与那些一致性更弱的HTAP数据库相比，Perseus的数据可见性延迟降低了高达90%（数据可见性延迟是指事务更新被提交到数据库后能够被分析查询看到的时间间隔）。此外，Perseus能够在多个节点上扩展，并且对网络不稳定具有很强的适应性。

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