什么是一致性检验

一致性检验是指对由不同样本计算的各平均值或方差进行检验。

一致性检验 ，确定在一定显著性水平下各平均值或各方差之间是否有显著性差异，若无显著性差异，则各'f`均值或各方差是一致的，此称为一致性检验。

扩展资料：

一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。同时，一致性也是指事务的基本特征或特性相同，其他特性或特征相类似 。

一致性又可以分为强一致性与弱一致性。

强一致性强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。

2弱一致性

弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。

3最终一致性

所谓最终一致性，是弱一致性的一种特例，保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。

也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。对于最终一致性最好的例子就是DNS系统，由于DNS多级缓存的实现，所以修改DNS记录后不会在全球所有DNS服务节点生效，需要等待DNS服务器缓存过期后向源服务器更新新的记录才能实现。

参考资料：

一致性沟通，又称表里如一的沟通。就是我们所说的话和我们身体的感受是一致的，我们能准确的表达出自己。

一致性沟通的特点:一致性沟通首先是真诚的。一致性沟通也是通透的，是能量流动的。一致性沟通是建立在一致性的基础上的。

一致性沟通兼顾了沟通的三要素:自我，他人，情境。在一致性沟通中，可以从4个层面表达自我:先表达我观察到了什么，接着表达自己的感受，然后表达自己的想法，最后表达自己的期待。他人是沟通中的接受者，照顾到他人同样需要4个层次，通过体会他人此刻的观察，感受。观点和期待。可以通过倾听，尊重，积极关注，真诚来表达。情境，是指沟通发生时的背景。不同的情境，会对沟通产生不一样的效果，情境包括沟通的目的，双方角色与关系，沟通的氛围，沟通时的环境或社会背景。

一致性原则（consistency） 一致性原则亦称一贯性原则，属财务会计原则之一，指各个 会计期间 所用的 会计方法 和程序应当相同，不得随意变更。 违反一致性原则就会造成 会计信息 不准确， 不同时期费用分摊不合理，严重影响会计信息的质量。 遗憾的是至今仍有一些管理和财会人员由于没有认识到这一原则的重 要性而在实际工作中不能自觉遵守这一原则。

数据库一致性（Database Consistency）是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。保证数据库一致性是指当事务完成时，必须使所有数据都具有一致的状态。在关系型数据库中，所有的规则必须应用到事务的修改上，以便维护所有数据的完整性

一致性评价，主要是指仿制药与原研药的一致性进行评价，保证仿制药的质量与疗效。以前上市的药品没有一致性评价的强制性的规定，导致一些仿制的药品与原研药品之间存在着差距，通过进行一致性评价，可以提高仿制药品的质量和临床疗效，节约医疗资源，提高医药行业的整体医疗水平，保证大众的应药安全。上市的仿制药要提供生物等效性报告。

生产一致性定义：实际生产销售的产品的有关技术参数，配置和性能指标。

车辆生产企业通过编制、执行《企业生产一致性保证计划》（以下简称《保证计划》），保证生产和销售的车辆产品的有关技术参数、配置和性能指标。

与《公告》批准的车辆产品、用于试验的车辆样品、产品《合格证》及出厂车辆上传信息中的有关技术参数、配置和性能指标一致，并持续符合国家政策和管理规定以及强制性标准、法规要求。

扩展资料：

车辆生产企业及产品生产一致性监督管理办法

第一条　为切实维护国家、社会和公众利益，完善《车辆生产企业及产品公告》（以下简称《公告》）管理制度，规范车辆生产企业行为，根据《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》和《汽车产业发展政策》，制定本管理办法。

第二条　国家对车辆生产企业实施生产一致性监督管理制度，中华人民共和国工业和信息化部（以下简称“工业和信息化部”）依法对《公告》内车辆生产企业及产品生产一致性进行监督管理。

参考资料来源：百度百科-车辆生产企业及产品生产一致性监督管理办法

1、强一致性

这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。

2、弱一致性

这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不久承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态。

3、最终一致性

最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型。

分布式环境的各种问题

分布式系统体系结构从其出现之初就伴随着诸多的难题和挑战：

1、通信异常

从集中式向分布式演变的过程中，必然引入网络因素，由于网络本身的不可靠性，因此 也引入了额外的问题。分布式系统需要在各个节点之间进行网络通信，因此每次网络通信都会伴随着网络不可用的风险，网络光纤、路由器或是DNS等硬件设备或 是系统不可用都会导致最终分布式系统无法顺利完成一次网络通信。另外，即使分布式系统各个节点之间的网络通信能够正常进行，其延时也会大于单机操作。通常 我们认为现代计算机体系结构中，单机内存访问的延时在纳秒数量级（通常是10ns），而正常的一次网络通信的延迟在01~1ms左右（相当于内存访问延 时的105倍），如此巨大的延时差别，也会影响到消息的收发过程，因此消息丢失和消息延迟变得非常普遍。

2、网络分区

当网络由于发生异常情况，导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断增大，最终导致组成分布式系统的所有节点中，只有部分节点之间能够正常通信，而另一些节点则不能----我们将这个现象称为网络分区。当网络分区出现时，分布式系统会出现局部小集群，在极端情况下，这些局部小集群会独立完成原本需要整个分布式系统才能完成的功能，包括对数据的事物处理，这就对分布式一致性提出了非常大的挑战。

3、三态

上面两点，我们已经了解到在分布式环境下，网络可能会出现各式各样的问题，因此分布式系统的每一次请求与响应，存在特有的三态概念，即成功、失败、超时。 在传统的单机系统中，应用程序在调用一个函数之后，能够得到一个非常明确的响应：成功或失败。而在分布式系统中，由于网络是不可靠的，虽然在绝大部分情况 下，网络通信也能够接受到成功或失败的响应，当时当网络出现异常的情况下，就可能会出现超时现象，通常有以下两种情况：

（1）由于网络原因，该请求并没有被成功地发送到接收方，而是在发送过程中就发生了消息丢失现象。

（2）该请求成功地被接收方接收后，进行了处理，但是在将响应反馈给发送方的过程中，发生了消息丢失现象。

当出现这样的超时现象时，网络通信的发起方是无法确定当前请求是否被成功处理的。

4、节点故障

节点故障则是分布式环境下另一个比较常见的问题，指的是组成分布式系统的服务器节点出现的宕机或"僵死"现象，通常根据经验来说，每个节点都有可能出现故障，并且每天都在发生。

CAP理论

一个经典的分布式系统理论。CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中两项。

BASE理论

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结， 是基于CAP定理逐步演化而来的。BASE理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

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