假設有一組可以提出提案的程序集合，那麼對於乙個一致性演算法來說需要保證以下幾點：
1：在這些被提出的天中，只有乙個會被選定。
2：如果麼有提案被提出，那麼久不會有被選定的提案。
3：當乙個提案被選定後，程序可以獲取這些被選定的提案資訊。
安全性需求如下:
1：只有被提出的提案才能被選定
2：只有乙個值被選定
3：如果某個程序認為某個提案被選定了，那麼這個提案必須是真的被選定的那個。
paxos演算法的目標就是保證最終有且只有乙個提案被選定，當被選定後，程序最終也能獲取到被選定的提案。
三種參與角色
proposer,acceptor,learner
最簡單的選定
允許以個accepetor， 所有的proposer只能傳送給這個acceptor,acceptor選擇它接收到的第一提案作為被選定的提案。簡單，但是一旦acceptor出現問題，整個系統就無法工作。
更好的選定，應該符合以下判定
p1:乙個acceptor必須批准它收到的第乙個提案。
p1引入的問題：不同的proposer分別提出多個提案。任意乙個acceptor出問題，都無法保證正確的提案。所以引入
以 [編號，value] 來標識乙個提案。
p2:如果編號為m0,value值為v0的提案被選定了，那麼所有比編號m0更高的，且被選定的提案，其value值必須也是v0。
p2a:如果編號為m0,value值為v0的提案被選定了，那麼所有比編號m0更高的，且被acceptor批准的提案其value值必須也是v0
p2b如果乙個提案[m0,v0]被選定後，那麼之後任何proposer產生的編號更高的提案，其value值為v0
proposer生成提案
階段一：
acceptor對於proposer產生的提案mn保持謹慎態度，proposer產生mn的prepare請求 要acceptor保證兩點 乙個是 不批准任何編號小魚mn的提案，二：如果已經批准了天，返回那個小於mn 且當前最大的提案。
階段二：
proposer的prepare收到超過半數以上的 積極響應的話。進行vn的選擇。類似的根據prepare返回的兩種情況。vn取值也是有兩種，一種是隨意指定（所有的acceptor還沒批准過）。另一種是批准的最大編號的vn。此時 proposer在進行真正意義的提案請求。
acceptor 批准提案
對於prepare請求： 任何時候響應乙個prepare請求
對於accept請求：不違背accept現有承諾的前提下，任意響應accept請求。
既：乙個acceptor只要尚未響應過任何編號大於mn的prepare請求，那麼它就可以接受這個編號為mn的提案。
提案的獲取
方案一：
關播提案，一旦acceptor批准了乙個提案，就廣播該天給所有的learner。此法請求超級多。
方案二：
引入主 learner 。批准的提案只發給主learner。主learner負責同志其他learner。此法避免不了learner的單點故障。
方案三：
引入組主learner 。批准的提案發給learner集合。通過集合通知給各個learner
提案申請出現的問題
死迴圈問題
proposer p1提出了編號為m1的提案，並且通過了prepare請求。準備正是提交。此時 proposer p2提出了m2的提案，率先完成了prepare請求。於是 acceptor承諾不批准小於m2的提案，此時p1的正是提案請求會被進行忽略。於是p1又進入了prepare請求。提出了m3提案。這又導致p2的m2被忽略。p2又進入prepare請求。提出了m4 如此迴圈往復。 p1 p2就陷入了死迴圈。
避免死迴圈
proposer指定乙個主proposer只有它能提交提案。proposer接受其他proposer的提案進行過濾。一旦發現當前流程中有乙個編號更大的提案被提出。那麼它就丟棄原來的編號小的提案。最終選擇乙個足夠大編號的天。 問題解決。
分布式一致性
分布式一致性是指在分布式環境中對某個副本資料進行更新操作時，必須確保其他副本也會更新，避免不同副本資料不一致。分布式系統乙個重要的問題時解決資料複製,一是為了增加系統的可用性防止單點故障，二是提高系統可用性，通過負載聚恆，使分布在不同位置的資料副本能夠提供服務。理想狀態下，當然希望分布式系統能夠實現...
分布式一致性
分布式系統的乙個重要問題是資料的複製。對資料的複製一般有兩個原因 資料複製的主要難題是保持各個副本的一致性。即在更新乙個副本時，必須確保同時更新其他的副本，否則資料的各個副本將不再相同。一致性模型實質上是程序和資料儲存之間的乙個約定。正常情況下，乙個資料項上執行讀操作時，它期待該操作返回的是該資料在...
分布式一致性方案
首先，先說一下。老外提出了乙個快取更新套路，名為 cache aside pattern 其中就指出 不是的。假設這會有兩個請求，乙個請求a做查詢操作，乙個請求b做更新操作，那麼會有如下情形產生 快取剛好失效 請求a查詢資料庫，得乙個舊值 請求b將新值寫入資料庫 請求b刪除快取 請求a將查到的舊值寫...