【向量检索引擎】一致性模型：Strong 到 Eventually 与 GuaranteeTs
内容提要
本文讨论了Milvus 2.6.x中的一致性级别与时间戳管理。用户可以通过可调一致性级别选择等待时间，以确保数据可见性。四级一致性（强一致性、有限一致性、会话一致性、最终一致性）提供不同的延迟与新鲜度折中。文章还探讨了在不同场景下的最佳选择及其与分布式存储的关系，强调了可见性与等待时间的重要性。
关键要点
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Milvus 2.6.x 提供可调一致性级别，用户可以选择等待时间以确保数据可见性。
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四级一致性包括强一致性、有限一致性、会话一致性和最终一致性，分别提供不同的延迟与新鲜度折中。
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用户通过 GuaranteeTs 声明希望看到的更新时刻，系统根据时间戳决定查询的执行时机。
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在不同场景下，选择合适的一致性级别可以优化性能，例如在文档入库后立即问答时选择会话或强一致性。
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有界陈旧是分布式存储中的常见折中，Milvus 将其产品化为四级一致性与 GuaranteeTs 策略。
延伸解读
一致性级别的选择与性能优化
在Milvus 2.6.x中，用户可以根据具体需求选择不同的一致性级别。强一致性适合对数据新鲜度要求高的场景，但会增加延迟；而有限一致性则在延迟与新鲜度之间提供折中，适合大多数应用。了解这些选择的影响，可以帮助用户在性能与数据可见性之间找到最佳平衡。
GuaranteeTs的作用与配置
GuaranteeTs是Milvus中确保数据可见性的关键机制。用户可以通过设置GuaranteeTs来声明希望看到的更新时刻，从而影响查询的执行时机。合理配置GuaranteeTs不仅能提升查询的准确性，还能有效管理系统的延迟，尤其在高并发场景下，确保用户获得最新的数据视图。
分布式存储中的有界陈旧问题
有界陈旧是分布式存储系统中常见的折中，Milvus通过四级一致性模型将其产品化。用户在选择一致性级别时，应考虑到数据的实时性与系统的性能需求，尤其是在需要快速响应的应用场景中，合理选择Bounded或Session一致性可以有效降低延迟，同时保证数据的可用性。
延伸问答
Milvus 2.6.x 中的一致性级别有哪些？
Milvus 2.6.x 中的一致性级别包括强一致性、有限一致性、会话一致性和最终一致性。
如何选择合适的一致性级别以优化性能？
在文档入库后立即问答时，建议选择会话一致性或强一致性，而在批量索引时可以选择有限一致性。
GuaranteeTs 在 Milvus 中的作用是什么？
GuaranteeTs 声明用户希望看到的更新时刻，系统根据时间戳决定查询的执行时机。
强一致性与最终一致性之间的主要区别是什么？
强一致性要求等待最新时间戳，确保数据新鲜度，而最终一致性则允许较小的 GuaranteeTs，优先返回已有视图，延迟较低。
在什么情况下会使用会话一致性？
会话一致性适用于需要确保客户端插入的数据在同一会话中优先可见的场景。
Milvus 如何处理时间戳以确保数据可见性？
Milvus 通过为记录赋时间戳，并用同步时间推进执行侧的 ServiceTime，来确保数据的可见性。
