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Paxos是什么Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致，是分布式计算中的重要问题。Paxos的两个原则安全原则—保证不能做错的事 只

摘要 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能，但是它的算法结构和 Paxos 不同，使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性，Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块，例如领导人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。从一个用户研究的结果可以证明，对于学生而言，R

1 ZAB介绍 ZAB协议全称就是ZooKeeper Atomic Broadcast protocol，是ZooKeeper用来实现一致性的算法，分成如下4个阶段。 先来解释下部分名词 electionEpoch：每执行一次leader选举，electionEpoch就会自增，用来标记leader选举的轮次 peerEpoch：每次leader选举完成之后，都会选举出一个

1 leader选举 1.1 刚开始所有server启动都是follower状态 然后等待leader或者candidate的RPC请求、或者超时。 上述3种情况处理如下： leader的AppendEntries RPC请求：更新term和leader信息，当前follower再重新重置到follower状态 candidate的RequestVote RP

Raft的实现copycat，由于Raft算法本身已经介绍的相当清晰，copycat基本上和Raft算法保持一致ZAB的实现ZooKeeper，由于ZooKeeper里面的很多实现细节并没有在ZAB里体现（ZAB里面只是一个大概，没有像Raft那么具体），所以这里讨论的都是ZooKeeper的实现 一致性算法在实现状态机这种应用时，有哪些常见的问题： 1 leader选举

分布式系统要做到数据一致性是不同于单点系统的，列入写入数据，客户端需要等待直到写入成功。因此分布式系统的设计中会运用一些“聪明”的协议、机制用以解决数据一致性、可靠性等问题，Quorum 机制就是其中的一种。 1、分布式系统中的读写模型 　　分布式系统是由多个节点构成，多个结点意味着服务出现故障结点的概率增大，例如：网络异常、宕机。为了保证系统的正常，分布式系统通过多结

按某特定流程控制副本数据的读写行为，使副本满足一定的可用性及一致性的分布式协议。 中心化副本控制协议： primary-secondary协议 只有一个副本作为主副本，其余都是从副本。主副本作为中心节点负责数据更新、控制协调一致性。 四大问题： 1. 写 > 写由主完成 > 外部写请求发给主 > 主进行并发控制，即确定并发请求的先后顺序 > 更新操作发给从节点     GFS采