分布式一致性协议

顾名思义，一致性协议的应用是为了维护各节点数据的一致性，换句话说，就是使集群里的节点存储的数据是一模一样的。那么这样的技术，在现实生活中真的迫切需要嘛？其实这样的需求从古至今一直存在，这里我们举个趣味性的例子，可能很多人知道拜占庭将军问题，古时候东罗马帝国幅员辽阔，各个将军掌管各自的军队分散在帝国各处，他们之间靠信差交流。当东罗马帝国遭遇战争，将军们需要联合起来才能打倒敌方军队。这个时候将军们需要对最基本的进攻还是撤退达成一致。如果一齐进攻，他们能打倒敌人，如果一齐撤退，他们还有机会东山再起。此时将军们派出各自的信差去传达指令。那么帝国里有那么多将军，大家如何达成一致？最简单的，指派一个上将军，大家都听他的命令就好。那么上将军将怎么安排自己的信使？如果信使路上遇到了危险不幸逝去，那么长时间等不来回信的上将军该怎么处理？如果不幸逝世的是上将军怎么办？如果上将军是敌方间谍，专门传递虚假消息怎么办？比如间谍上将军对A将军传达撤退命令，对B将军传达进攻命令，那么最终只有B将军进攻，B就会全军覆没！这些情况其实都真实反映一致性协议需要考虑的种种问题。

• 强一致性
  • 说明：保证系统改变提交以后立即改变集群的状态。
  • 模型：
    • Paxos
    • Raft（muti-paxos）
    • ZAB（muti-paxos）

• 弱一致性

  • 说明：也叫最终一致性，系统不保证改变提交以后立即改变集群的状态，但是随着时间的推移最终状态是一致的。
  • 模型：
    • DNS系统
    • Gossip协议

      一致性算法实现举例

• Google的Chubby分布式锁服务，采用了Paxos算法

• etcd分布式键值数据库，采用了Raft算法
• ZooKeeper分布式应用协调服务，Chubby的开源实现，采用ZAB算法
• Redis数据库便使用Gossip传播协议保持一致性
• Pow最为人所熟知的应用是比特币