问题一：线性Lamport时间戳的设计目的是什么？
线性Lamport时间戳的设计目的是什么？
参考回答：
线性Lamport时间戳的设计目的是为了在高并发时让一个时间戳能够服务多个请求，以减少RO节点在处理读请求时需要频繁向RW节点获取最新时间戳的开销，进而降低网络带宽占用和请求延迟。
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问题二：线性Lamport时间戳如何保证强一致性？
线性Lamport时间戳如何保证强一致性？
参考回答：
线性Lamport时间戳通过允许请求重用已获取的时间戳来保证强一致性。如果一个请求发现在其到达时间之后已经有其他请求从RW获取了一个时间戳，那么它可以直接重用该时间戳，而无需再向RW获取新的时间戳。这种做法仍然可以保证强一致性，因为时间戳是线性递增的，且反映了数据的最新修改状态。
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问题三：分层的细粒度修改跟踪是什么？
分层的细粒度修改跟踪是什么？
参考回答：
分层的细粒度修改跟踪是PolarDB-SCC使用的一种技术，通过在RW上维护三层修改信息：全局、表级和页面级的时间戳，来精确追踪数据的修改情况。这有助于RO节点在处理读请求时准确判断所需数据是否已是最新版本，从而避免不必要的日志回放等待。
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问题四：RO节点如何处理读请求以避免不必要的日志回放等待？
RO节点如何处理读请求以避免不必要的日志回放等待？
参考回答：
RO节点在处理读请求时，首先获取RW上的全局时间戳。如果全局时间戳不满足条件，RO会进一步获取当前所访问的表的时间戳，若仍不满足，再检查需要访问的对应页面的时间戳是否满足条件。只有当页面的时间戳仍然比RO日志回放时间戳大时，RO才需要等待日志回放。这种分层的细粒度检查方式可以有效减少不必要的日志回放等待时间。
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问题五：如何减少RW上时间戳的内存使用量？
如何减少RW上时间戳的内存使用量？
参考回答：
为了减少RW上时间戳的内存使用量，PolarDB-SCC允许将多个表或页面的时间戳放在同一个内存位置。但是，这种合并只允许大的时间戳替换小的时间戳，以确保即使RO拿到一个大的时间戳，也不会影响数据的一致性。
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