架构设计之分布式数据库：分布式数据库数据一致性的原理、与技术实现方案_数据架构设计用于确保数据的一致性和完整性-优快云博客

本文探讨了分布式数据库在数据一致性方面面临的挑战，介绍了CAP理论，并详细阐述了Raft算法，包括其背景、选举、日志复制和安全性。以SequoiaDB为例，展示了如何利用Raft算法实现分布式数据库数据一致性，特别是在编目分区组和数据分区组的不同一致性需求上的应用。

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可用性（Availability）和一致性（Consistency）是分布式系统的基本问题，先有著名的CAP理论定义过分布式环境下二者不可兼得的关系，又有神秘的Paxos协议号称是史上最简单的分布式系统一致性算法并获得图灵奖，再有开源产品ZooKeeper实现的ZAB协议号称超越Paxos。

在大数据场景下，分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”（Consistency）的保障，在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进。

一致性可理解为所有节点都能访问到最新版本的数据，这在单机场景下非常容易实现，使用共享内存和锁即可解决，但数据存储在单机会有两个限制：

1）单机不可用系统整体将不可用；

2）系统吞吐量受限于单机的计算能力。

消除这两个限制的方法是用多机来存储数据的多个副本，负责更新的客户端会同时更新数据的多个副本，于是问题就来了，多机之间的网络可能无法连接，当负责更新的客户端无法同时到连接多个机器时，如何能保证所有客户端都能读到最新版本的数据？

CAP理论由加州大学伯克利分校的计算机教授Eric Brewer在2000年提出，其核心思想是任何基于网络的数据共享系统最多只能满足数据一致性（Consistency）、可用性（Availability）和网络分区容忍（Partition Tolerance）三