在这个博客系列中，我们将探讨最终的一致性，如果没有合适的词汇表，这个术语很难定义。这是许多分布式架构使用的一致性模型，包括XDB Enterprise Edition。为了理解最终的一致性，我们需要知道两个概念：暗示切换队列和反熵，这两个概念都需要特别注意。
什么是暗示的切换队列？
尽管有一个很酷的名字，暗示切换（HH）队列并没有得到很多关注。HH队列有一项非常重要的工作，但是除非您是系统管理员，否则很少直接与它交互。让我们深入研究一下暗示的切换队列到底是什么，以及为什么它对您很重要。
为了讨论HH队列，我们必须讨论一下分布式计算。之所以存在像XDB Enterprise这样的分布式架构，是因为要消除单点故障。InfluxDB Enterprise使用复制因子（RF）来确定应存在任何数据集的副本数。将RF设置为1以上意味着系统更有可能成功满足请求，并且在数据节点中断期间不会返回错误，这意味着我们不再只有一个可能丢失或不可用的数据副本。分布式架构也提出了独特的挑战：我们如何知道数据在整个系统中是一致的，尤其是在存储多个数据副本时？
首先，我们必须理解最终一致性所作的一些承诺。扰流板警报：系统中的数据最终必须一致。当我们从分布式架构请求信息时，有时我们收到的答案可能不会一致地返回。当数据在整个系统中存储和复制时，我们收到的答案有一些“漂移”，但随着时间的推移，这种“漂移”应该被消除。在实践中，这意味着最近的时间范围可能在其结果中具有最大的变化，但是这种变化被消除，因为系统通过确保在任何地方都可以获得相同信息的机制工作。
如果我们保证系统最终是一致的，我们如何解释失败的写入？数据节点离线的原因有很多，从磁盘空间耗尽到普通的旧硬件故障。如果一个节点在离线时丢失了数据点，它就永远不可能是一致的，因此，我们对最终一致性的承诺将变成谎言。
失败的写入也会影响整个系统的复制系数。维护指定的RF是我们必须遵守的另一个承诺，如果数据节点脱机，这也是写入的另一个可能的失败点。
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