Module 2 — Tổng kết & cheat sheet

TL;DR: Module 2 dựng replication từ đơn giản tới phức tạp: single-leader (một nơi ghi, không xung đột), replication lag và ba đảm bảo sống chung với nó, multi-leader (ghi nhiều nơi, sinh xung đột), leaderless (quorum R+W>N, read repair, anti-entropy), và cách chọn theo workload. Trang này để bookmark trước khi vào partitioning.

Đã đi qua những gì

Bắt đầu bằng single-leader — một leader nhận mọi ghi, phát replication log; điểm căng nằm ở sync vs async và failover. Rồi replication lag: async làm follower trễ, sinh eventual consistency và ba nghịch lý cần chặn — read-your-writes, monotonic reads, consistent prefix reads. Multi-leader gỡ ràng buộc một-leader để lấy độ trễ/khả dụng, đổi bằng write conflict (giải bằng LWW/vector clock/CRDT). Leaderless bỏ hẳn leader, dùng quorum R+W>N cùng read repair và anti-entropy. Khép bằng khung bốn câu hỏi để chọn mô hình — và nhận ra một hệ thật thường trộn nhiều mô hình.

flowchart LR
  SL["Single-leader<br/>1 noi ghi, khong xung dot"] --> ML["Multi-leader<br/>nhieu noi ghi -> xung dot"]
  ML --> LL["Leaderless<br/>quorum R+W>N"]
  LL --> C["Chon theo workload<br/>(4 cau hoi)"]

🗺️ Cheat sheet

📖 Glossary module

⚠️ Pitfall tổng hợp

• Async ack ≠ đã bền: báo "đã lưu" khi chưa follower nào có bản → mất khi failover. Đúng: sync/semi-sync cho dữ liệu quan trọng.
• Đọc follower lag ngay sau khi ghi: vi phạm read-your-writes → "lưu không ăn". Đúng: phân loại đọc theo mức nhất quán.
• LWW mặc định: mất dữ liệu im lặng + phụ thuộc clock skew. Đúng: chọn resolution theo bản chất dữ liệu (gộp/CRDT/để người dùng quyết).
• Quorum = linearizability: dùng leaderless cho check-and-set → sai. Đúng: thao tác cần đảm bảo tuyệt đối → consensus (Module 6).
• Một mô hình cho mọi dữ liệu / chọn theo hype: Đúng: bốn câu hỏi cho từng loại dữ liệu; bắt đầu single-leader.

✅ Self-assessment

Bạn đã đạt module này nếu trả lời được:

• So sánh được single-leader, multi-leader, leaderless theo trade-off nhất quán và khả dụng
  • Nếu chưa: đọc lại bài 05 mục 1-2 và bảng so sánh.
• Giải thích được replication lag và các đảm bảo read-your-writes, monotonic reads, consistent prefix reads
  • Nếu chưa: đọc lại bài 02 mục 2-5.
• Thiết kế được conflict resolution cho multi-leader và leaderless (LWW, vector clock, read repair)
  • Nếu chưa: đọc lại bài 03 mục 4 và bài 04 mục 4.

🚀 What's next

Replication giữ cùng dữ liệu trên nhiều node. Nhưng khi dữ liệu quá lớn cho một node, ta phải chia nhỏ nó ra — đó là Module 3 — Phân mảnh (Partitioning). Replication và partitioning thường đi cùng nhau: mỗi partition lại được nhân bản. Bạn sẽ thấy consistent hashing (đã học ở track thuật toán) trở thành công cụ chính để quyết dữ liệu nằm ở đâu.

📚 Tài liệu mở rộng

• Sách: Designing Data-Intensive Applications (Kleppmann) — Chương 5 "Replication".
• Paper: DeCandia et al., "Dynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store" (2007) — kiến trúc leaderless.
• Paper: Shapiro et al., "Conflict-free Replicated Data Types" (2011) — gộp không xung đột cho multi-leader/cộng tác.