Rama是一个新的编程平台， Rama 的突破最重要的是，它首次出现了用于构建软件应用程序的内聚模型，无论规模如何。
ACID事务
ACID原子性、一致性、隔离性和持久性是数据库系统的关键特征。
Rama 提供了强大的 ACID 保证，其性能不亚于任何数据库，同时所需的调整也更少。
Rama 代码中隐含了一个 "事务"：
- 对于流拓扑来说，每个事件都是一个事务，
- 而对于微批拓扑来说，整个微批都是一个事务。
这些 "事务 "使用通用图灵完备的数据流 API 进行编程，可在任意点使用任意 Java 或 Clojure 代码，这是与数据库的另一个重大区别，其深远影响超越了 ACID 语义。
原子性
原子性是指数据存储上的所有操作一起成功或失败。
- 如果任何操作失败，则任何更改都不可见。
- 如果操作成功，所有更改应同时可见。
因此，应该不可能看到数据存储处于不一致状态。
Rama的流拓扑提供事件级别的原子性：
- 同一事件中对所有状态的所有更新都将同时可见，并且处理中的任何失败都将导致任何挂起的更改被删除。
- 根据流拓扑的配置方式，可以通过从头开始再次处理库记录来重试这些更新。
代码：
stream.source("*depot").out("*tuple") |
流拓扑事件是分区器partitioner 调用之间的所有代码。
这段代码中有两个事件：
- 第一个是更新"$$counts "和"$$values"
- 第二个是更新"$$valueCounts"。
对"$$counts "和"$$values "的更新都是原子更新，读取操作不可能看到这些不同步的 PStates。
在分区器被发送执行后的下一个事件之前，它们的更新也将变成对读操作可见。
强一致性
一致性是指仅将有效数据写入数据存储。写入的数据不应违反数据存储定义中定义的任何约束。
Rama 通过结构验证、原子更新以及要求复制完成后才能使更改可见，提供了强一致性。
- 任何违反 PState 结构的写入都会被拒绝。由于 PState 是包含任意对象的数据结构的任意组合，因此这些模式可以非常详细。
- PState 写入的原子性（如上一节所述）可确保 PState 之间的应用级约束不会被违反。对于流拓扑结构，可以确保同一任务上的共用 PState 具有这种原子性，而对于微批拓扑结构，可以确保所有任务上的所有 PState 具有这种原子性。
- 复制可确保 PStates 上的读取永远不会倒退，即使故障导致一个新的副本接管任务。从 PState 中读取的数据永远不会早于已读取的版本。
隔离性
隔离性是指事务之间的隔离程度及其访问数据的一致性。对于数据库，您通常可以选择不同的“隔离级别”来提供不同的保证，例如：
- 读未提交：事务可以读取已被其他事务修改但未提交的数据，这可能会导致脏读、不可重复读和幻读。
- 读已提交：事务仅读取其他事务已提交的数据。这可以防止脏读，但允许不可重复读和幻读。
- 可重复读：保证事务中读取的任何数据在整个事务期间保持不变。这可以防止不可重复读取，但仍然允许幻读，因为在持续时间内其他事务可以插入新数据。
- Serialized：事务串行执行，防止脏读、不可重复读和幻读。
数据库中的隔离级别是语义和性能之间的权衡，更强的隔离级别需要更多的协调，从而限制并发性并损害性能。
由于计算和存储是共置的，因此 Rama 代码中永远不需要隔离级别。您可以获得出色的性能和针对每个上下文的理想语义。
- 在流拓扑中，一批流事件在一个任务上执行。
- 在微批拓扑中，所有仓库分区上的一批数据会同时执行。
- 在流式处理和微批处理中，Rama 不会继续执行下一个批次，直到上一个批次完成执行并且所有 PState 的更改都已复制并变得可见。
- 您可以将每个批次视为一组一起发生的事务，批次的大小根据传入负载动态调整。
Rama 批处理事件的方式与数据库中的并发事务具有相同的目的，无需调整隔离级别。
这是一个重大的简化，因为隔离级别的推理可能很复杂。
耐用性
Rama 为所有 PState 和 depot 更新提供了极其强大的持久性保证。
对 PState 和 depot 的写入只有在领导者的磁盘上持久且所有 ISR（“同步副本”）从者的磁盘上持久后才可见。
总之，Rama 拓扑的用途与数据库中的事务相同，只是用通用语言而不是有限的 DSL 来表达。