差不多的分布式一致性算法：Paxos、Raft、ZAB

前言

在分布式系统中，如何确保一致性始终是绕不开的话题。无论是对分布式事务的处理、数据副本之间的同步，还是集群节点状态的管理。为此，就诞生了很多分布式一致性算法和协议，比如Paxos算法、ZAB协议、Raft算法、以及当下比较火的区块链共识机制。

为什么会有这么多的分布式一致性算法，我认为有两个原因：

事实上，这些分布式一致性算法的最终目的都是一样的，只是处理方法不同。当理解了分布式一致性的核心思想时，其它的一致性算法也就不攻自破了。

在了解分布式一致性算法之前，需要有一个基本的认识。

在分布式系统中，各节点要实现一致性首先需要通信，而通信方式有两种：共享内存和消息传递。

举个例子：

作为一名Java开发人员，我们通常会使用Redis组件在分布式系统中实现数据共享，通过这种方式可以实现系统中的各节点访问数据时是一致的（Redis 单点）。这种场景下，Redis就属于分布式系统中的共享内存。

但是，作为一个组件，Redis需要保证高可用，于是就采取了一些措施，比如主从架构、哨兵模式、集群架构。无论哪种架构，都需要解决一个问题：集群之间的数据同步。这个场景下，Redis自身就是一个分布式系统，需要通过消息传递的方式实现数据同步，也就是一致性。

Paxos算法是莱斯利·兰伯特（英语：Leslie Lamport，LaTeX中的“La”）于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

基于消息传递通信方式构建的分布式组件，不可避免会发生以下错误：

当发生这些问题时，各节点之间的数据如何保持一致就是一个问题。

为了解决一致性问题，Paxos算法应运而生。它的目标是：

确保一个分布式系统不论发生上述任何异常，都不会破坏一致性。

那么，Paxos 是如何确保的？

Paxos 对一致性的处理方法是：

当某个节点做任何操作时（例如写数据），需要其他节点投票通过才能生效。

为了直观的理解Paxos算法，这里通过一个典型的场景进行说明：

在一个分布式数据库系统中，不论各节点正常或异常，每个节点需要执行相同顺序的操作，最后才能得到一致的状态。

那么，Paxos是如何通过投票保证执行顺序是一致的？

在投票时需要两个信息（全局唯一编号、具体操作），具体过程如下：

当某个节点进行某项操作时，向其他节点发送投票请求。
提交投票请求时会将一个全局唯一、递增的编号(N)发送给其他节点。
其他节点收到这个投票请求后，会和自己处理过的最大编号进行比较：
- 如果小于编号(N)，那么将它处理过的最大编号响应给对方，意味着认可这个操作。
- 如果大于编号(N)，则代表编号(N)被处理过，就不会对对方任何响应，意味着不认可这个操作。
当投票发送者收到半数以上响应后，会再次发送一个确认请求。
当其他节点在收到确认的请求后，如果对该编号的投票请求做出过响应，并且不小于处理过的最大编号，该节点就执行本次的操作并更新编号。

通过上述执行流程可以得知，Paxos 通过全局唯一编号确保执行顺序一致性。

而且，当出现错误异常时也不会破坏一致性：

某个进程可能被杀死或者重启：
- 当某个进程被杀死后，投票发送者如果没有收到半数以上响应，所有节点都不会执行本次的操作，系统的一致性就不会被破坏。
- 当某个进程重启后，会收集半数以上正常运行节点的数据和状态信息，以便恢复和同步自己的数据，系统的一致性就不会被破坏。
消息可能会丢失、重复：
- 如果在投票请求阶段没有收到半数以上响应，可能意味着消息的丢失，那么所有节点都不会执行本次的操作，系统的一致性就不会被破坏。
- 由于编号是唯一的，各节点在接收到投票请求后，不会对之前重复的编号进行处理，系统的一致性就不会被破坏。