兩階段提交
two-phase commit（2pc）：保證乙個事務跨越多個節點時保持 acid 特性；
兩類節點：協調者（coordinator）和參與者（participants），協調者只有乙個，參與者可以有多個。
過程：準備階段：協調者詢問參與者事務是否執行成功；
提交階段：如果事務在每個參與者上都執行成功，協調者傳送通知讓參與者提交事務；否則，協調者傳送通知讓參與者回滾事務。
需要注意的是，在準備階段，參與者執行了事務，但是還未提交。只有在提交階段接收到協調者發來的通知後，才進行提交或者回滾。
存在的問題
paxos（lamport）：
分布式系統中的節點通訊存在兩種模型：共享記憶體
（shared memory）和訊息傳遞
（messages passing）。
基於訊息傳遞通訊模型的分布式系統，不可避免的會發生以下錯誤：程序可能會慢、被殺死或者重啟，訊息可能會延遲、丟失、重複，在基礎paxos場景中，先不考慮可能出現訊息篡改即拜占庭錯誤
的情況。
paxos演算法解決的問題是在乙個可能發生上述異常的分布式系統
中如何就某個值達成一致，保證不論發生以上任何異常，都不會破壞決議的一致性。
主要有三類節點：
提議者（proposer）：提議乙個值；
接受者（acceptor）：對每個提議進行投票；
告知者（learner）：被告知投票的結果，不參與投票過程。
過程：規定乙個提議包含兩個字段：[n, v]，其中 n 為序號（具有唯一性），v 為提議值。
下圖演示了兩個 proposer 和三個 acceptor 的系統中執行該演算法的初始過程，每個 proposer 都會向所有 acceptor 傳送提議請求。
當 acceptor 接收到乙個提議請求，包含的提議為 [n1, v1]，並且之前還未接收過提議請求，那麼傳送乙個提議響應，設定當前接收到的提議為 [n1, v1]，並且保證以後不會再接受序號小於 n1 的提議。
如下圖，acceptor x 在收到 [n=2, v=8] 的提議請求時，由於之前沒有接收過提議，因此就傳送乙個 [no previous] 的提議響應，並且設定當前接收到的提議為 [n=2, v=8]，並且保證以後不會再接受序號小於 2 的提議。其它的 acceptor 類似。
如果 acceptor 接受到乙個提議請求，包含的提議為 [n2, v2]，並且之前已經接收過提議 [n1, v1]。如果 n1 > n2，那麼就丟棄該提議請求；否則，傳送提議響應，該提議響應包含之前已經接收過的提議 [n1, v1]，設定當前接收到的提議為 [n2, v2]，並且保證以後不會再接受序號小於 n2 的提議。
如下圖，acceptor z 收到 proposer a 發來的 [n=2, v=8] 的提議請求，由於之前已經接收過 [n=4, v=5] 的提議，並且 n > 2，因此就拋棄該提議請求；acceptor x 收到 proposer b 發來的 [n=4, v=5] 的提議請求，因為之前接收到的提議為 [n=2, v=8]，並且 2 <= 4，因此就傳送 [n=2, v=8] 的提議響應，設定當前接收到的提議為 [n=4, v=5]，並且保證以後不會再接受序號小於 4 的提議。acceptor y 類似。
當乙個 proposer 接收到超過一半 acceptor 的提議響應時，就可以傳送接受請求。
proposer a 接受到兩個提議響應之後，就傳送 [n=2, v=8] 接受請求。該接受請求會被所有 acceptor 丟棄，因為此時所有 acceptor 都保證不接受序號小於 4 的提議。
proposer b 過後也收到了兩個提議響應，因此也開始傳送接受請求。需要注意的是，接受請求的 v 需要取它收到的最大 v 值，也就是 8。因此它傳送 [n=4, v=8] 的接受請求。
acceptor 接收到接受請求時，如果序號大於等於該 acceptor 承諾的最小序號，那麼就傳送通知給所有的 learner。當 learner 發現有大多數的 acceptor 接收了某個提議，那麼該提議的提議值就被 paxos 選擇出來。
raft（14年）：簡化，更容易理解，也更容易實現。
引入主節點，通過競選。
節點型別：follower、candidate 和 leader
leader 會週期性的傳送心跳包給 follower。每個 follower 都設定了乙個隨機的競選超時時間，一般為 150ms~300ms，如果在這個時間內沒有收到 leader 的心跳包，就會變成 candidate，進入競選階段。
流程：① 下圖表示乙個分布式系統的最初階段，此時只有 follower，沒有 leader。follower a 等待乙個隨機的競選超時時間之後，沒收到 leader 發來的心跳包，因此進入競選階段。
② 此時 a 傳送投票請求給其它所有節點。
③ 其它節點會對請求進行回覆，如果超過一半的節點回覆了，那麼該 candidate 就會變成 leader。
④ 之後 leader 會周期性地傳送心跳包給 follower，follower 接收到心跳包，會重新開始計時。
① 如果有多個 follower 成為 candidate，並且所獲得票數相同，那麼就需要重新開始投票，例如下圖中 candidate b 和 candidate d 都獲得兩票，因此需要重新開始投票。
② 當重新開始投票時，由於每個節點設定的隨機競選超時時間不同，因此能下一次再次出現多個 candidate 並獲得同樣票數的概率很低。
① 來自客戶端的修改都會被傳入 leader。注意該修改還未被提交，只是寫入日誌中。
② leader 會把修改複製到所有 follower。
③ leader 會等待大多數的 follower 也進行了修改，然後才將修改提交。
④ 此時 leader 會通知的所有 follower 讓它們也提交修改，此時所有節點的值達成一致。
理解分布式一致性協議Paxos
question 大名鼎鼎的paxos協議是啥？ansower 分布式一致性協議 這麼逼格的術語，就問你怕不怕？能不能搞的中國話一點，簡單一點，而不是翻譯 paxos made 呢？一直覺得lesile lamport的腦迴路和常人不一樣好伐。文章前面部分一眼都懂，後面的，眼睛瞄瞎都不一定看得懂。本...
分布式一致性演算法之Paxos
paxos的重要概念 提案 proposal proposal訊息包括提案編號 proposal id 和提案的值 最終一致值value paxos演算法角色 client 客戶端，主要是向分布式系統發出請求，並等待響應。例如 對分布式檔案伺服器中檔案的寫請求 proposer 提案發起者，提倡客戶...
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...