33、分布式系统中的一致性与共识

分布式系统中的一致性与共识

一、分布式系统的容错与抽象

分布式系统中会出现各种问题，如数据包丢失、重排、重复、延迟，时钟不准确，节点暂停或崩溃等。简单处理这些故障的方法是让整个服务失败并向用户显示错误信息，但这往往不可接受。因此，我们需要找到容忍故障的方法，让服务在部分组件出现故障时仍能正常运行。

构建容错系统的最佳方式是找到一些具有有用保证的通用抽象，实现一次后让应用程序依赖这些保证。这类似于事务，通过使用事务，应用程序可以忽略崩溃、并发访问和存储设备不可靠等问题。

在分布式系统中，共识是一个重要的抽象，即让所有节点就某件事达成一致。尽管网络故障和进程失败的情况下，可靠地达成共识是一个棘手的问题，但一旦实现了共识，应用程序可以将其用于各种目的，例如在单领导者复制的数据库中选举新的领导者。

二、一致性保证

（一）最终一致性

在复制数据库中，由于写入请求到达不同节点的时间不同，同一时刻不同节点可能会有不同的数据，这种不一致性在各种复制方法（单领导者、多领导者或无领导者复制）中都会出现。

大多数复制数据库至少提供最终一致性，即停止写入数据库并等待一段时间后，所有读取请求最终会返回相同的值。从本质上讲，这种不一致是暂时的，最终会自行解决。不过，最终一致性是一个非常弱的保证，它没有说明副本何时会收敛。在收敛之前，读取可能返回任何值或无值。

最终一致性给应用程序开发者带来了困难，因为它与单线程程序中变量的行为有很大不同。开发者需要时刻注意其局限性，因为相关的错误往往很微妙，在系统出现故障或高并发时才会显现。

（二）更强的一致性模型

为了应对