文章目录

前言
CAP理论
- C consistency 一致性
- A availability 可用性
- P partition tolerance 分区容错性
一致性模型
- 弱一致性
- 强一致性
强一致性算法
- 需要明确的问题
- 强一致算法：主从同步
- 强一致性算法：多数派
- 强一致算法：Paxos
- - Basic Paxos
  - Multi Paxos
  - - 第一个版本：使用Proposer表示唯一的一个Leader
    - 第二个版本：将算法角色进一步简化
- 强一致算法： Raft(基于log replicated的共识算法)
- 强一致算法：ZAB
总结

前言

分布式系统是当前互联网领域的一个重要且大势所趋的一种解决计算，存储，网络相关问题的方向，利用数量庞大的服务器节点作为底层，在其之上搭建一个可以跨省甚至跨国的庞大系统。

它能够保证用户数据的一致性，对用户提供服务的高可用性，以及跨地域的分区容错性，而分布式一致性算法就是为了保证分布式系统能够满足其特性。

分布式一致性算法，我将其划分到了分布式存储技能树中的分布式理论中：

本文的总结，将按照以下导图进行知识点的总结和梳理

CAP理论

提到分布式系统，那么CAP理论便无法绕过了。自从2000年，Eric Brewer教授提出了分布式系统设计一定会遵循：一致性，可用性，分区容错性的三个原则之后，互联网界的分布式系统便都将其作为自己的衡量标准。后续的分布式系统设计也都按照CAP理论进行设计，但是任何一个系统都只能在三个原则中满足两个，无法三个都满足，即使像最近的亚马逊S3和google spanner等全球分布式系统也只能满足CP两种，对于A则也只能提供多个9的可用性。

后续该理论上升为定理之后也有相关的证明论文，本节只是将其作为一个基本理论扫盲的介绍。

C consistency 一致性

在分布式系统中有多个节点，整个系统对外提供的服务应该是一致的。即用户在不同的系统节点访问数据的时候应该是同样的结果，不能出现1号节点是结果1， 2号节点是结果2这种不一致的情况。

A availability 可用性

分布式系统为用户提供服务，需要保证能够在一些节点异常的情况下仍然支持为用户提供服务。

P partition tolerance 分区容错性

分布式系统的部署可能跨省，甚至跨国。不同省份或者国家之间的服务器节点是通过网络进行连接，此时如果两个地域之间的网络连接断开，整个分布式系统的体现就是分区容错性了。

在这种系统出现网络分区的情况下系统的服务就需要在一致性和可用性之间进行取舍。

如果为了在出现网络分区之后提供仍然能够提供可用性，那么一致性必然无法满足。因为可用性的要求是系统仍然能够提供服务，但是这个时候分布式系统在两个地域之间无法通信，那么America的请求无法同步到China的服务节点上，整个系统的一致性显然不能满足。

同理为了保证一致性，那么可用性也必然不能满足，因为一致性的要求是请求A写入America之后从China中读，一定要能够读到这个请求（强一致性）或者经过一段时间之后也能够读到（弱一致性）。但是两地域已经出现了网络分区，那么请求会阻塞从而降低可用性。

所以CAP理论一定是无法全部满足三者，只能满足其中的两者。

一致性模型

弱一致性

弱一致性体现的是最终一致性，即如上CAP理论中，两个地域的请求分别通过两地的节点写入，可以不用立即进行同步，而是经过一段时间之后两地的用户数据变为一致。这种一致性成为弱一致性，即最终一致性。
也就是用户一地写入之后从另外一个节点读取，无法立即读到刚才写入的数据。

比如DNS域名系统，Cassandra的 Gossip协议等都是最终一致性的体现。

全球目前的域名系统可以看作一个域名树，由一个根域名节点.cn下辖多个.edu,.org,.com等子域名节点，而这一些子域名之下

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