分布式系统一致性算法

标签：选择   cap   系统   声明   答复   统一   就是   特性   失败   

CAP理论

    一致性（Consistency）
    可用性（Availability）
    分区容错性（网络分区）Partition tolerance

CAP理论的特点，就是CAP只能满足其中2条

CA(放弃P)：将所有的数据放在一个节点。满足一致性、可用性。

AP(放弃C)：放弃强一致性，用最终一致性来保证。

CP(放弃A)：一旦系统遇见故障，受到影响的服务器需要等待一段时间，在恢复期间无法对外提供服务。
2P理论（two phase commit）

二段提交（RDBMS(传统关系型数据库)经常就这种机制，保证强一致性）

提交步骤：

阶段1：提交事务请求（投票阶段，任何一个结点失败，不能继续进行提交）

阶段2：执行事务提交（commit、rollback。任何一个结点失败 rollback）

3P理论（three phase commit）

阶段1：是否可以进行事务提交

阶段2： 提交事务请求

阶段3：执行事务提交

怎么保证事务一定提交？

事务管理器将，所有数据结点list存储，循环执行操作，设立flag标记状态。

根据flag状态，执行操作或回滚。
BASE理论

    基本可用（bascially available）：在分布式系统出现，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）
    软状态（soft state）：允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。
    最终一致性（Eventually consistent）：data replications经过一段时间达到一致性。

Paxos算法

       Paxos算法是莱斯利·兰伯特（英语：Leslie Lamport，LaTeX中的“La”）于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

      Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其它的算法都是残次品。

基于拜占庭将军问题解析：

分为以下两种角色：

    proposer：参谋1，参谋2（提交者）
    acceptor： 将军1，将军2，将军3（决策者）

1、先后提议的场景

    参谋1发起提议，派通信兵带信给3个将军，内容为（编号1）
    3个将军收到参谋1的提议，由于之前还没有保存任何编号，因此把（编号1）保存下来，避免遗忘；同时让通信兵带信回去，内容为（ok）
    参谋1收到至少2个将军的回复，再次派通信兵带信给3个将军，内容为（编号1，进攻时间1）
    3个将军收到参谋1的时间，把（编号1，进攻时间1）保存下来，避免遗忘；同时让通信兵带信回去，内容为（Accepted）
    参谋1收到至少2个将军的（Accepted）内容，确认进攻时间已经被大家接收；
    参谋2发起提议，派通信兵带信给3个将军，内容为（编号2）
    3个将军收到参谋2的提议，由于（编号2）比（编号1）大，因此把（编号2）保存下来，避免遗忘；又由于之前已经接受参谋1的提议，因此让通信兵带信回去，内容为（编号1，进攻时间1）
    参谋2收到至少2个将军的回复，由于回复中带来了已接受的参谋1的提议内容，参谋2因此不再提出新的进攻时间，接受参谋1提出的时间

2、交叉提交场景

1.参谋1发起提议，派通信兵带信给3个将军，内容为（编号1）；
2.3个将军的情况如下
       a）将军1和将军2收到参谋1的提议，将军1和将军2把（编号1）记录下来，如果有其他参谋提出更小的编号，将被拒绝；同时让通信兵带信回去，内容为（ok）
        b）负责通知将军3的通信兵被抓，因此将军3没收到参谋1的提议
3.参谋2在同一时间也发起了提议，派通信兵带信给3个将军，内容为（编号2）
4.3个将军的情况如下
        a）将军2和将军3收到参谋2的提议，将军2和将军3把（编号2）记录下来，如果有其他参谋提出更小的编号，将被拒绝；同时让通信兵带信回去，内容为（ok）
        b）负责通知将军1的通信兵被抓，因此将军1没收到参谋2的提议
5.参谋1收到至少2个将军的回复，再次派通信兵带信给有答复的2个将军，内容为（编号1，进攻时间1）
6.2个将军的情况如下
        a）将军1收到了（编号1，进攻时间1），和自己保存的编号相同，因此把（编号1，进攻时间1）保存下来；同时让通信兵带信回去，内容为（Accepted）
       b）将军2收到了（编号1，进攻时间1），由于（编号1）小于已经保存的（编号2），因此让通信兵带信回去，内容为（Rejected，编号2）
7.参谋2收到至少2个将军的回复，再次派通信兵带信给有答复的2个将军，内容为（编号2，进攻时间2）
8.将军2和将军3收到了（编号2，进攻时间2），和自己保存的编号相同，因此把（编号2，进攻时间2）保存下来，同时让通信兵带信回去，内容为（Accepted）
9.参谋2收到至少2个将军的（Accepted）内容，确认进攻时间已经被多数派接受
10.参谋1只收到了1个将军的（Accepted）内容，同时收到一个（Rejected，编号2）
参谋1重新发起提议，派通信兵带信给3个将军，内容为（编号3）
11.3个将军的情况如下
       a）将军1收到参谋1的提议，由于（编号3）大于之前保存的（编号1），因此把（编号3）保存下来；由于将军1已经接受参谋1前一次的提议，因此让通信兵带信回去，内容为（编号1，进攻时间1）
       b）将军2收到参谋1的提议，由于（编号3）大于之前保存的（编号2），因此把（编号3）保存下来；由于将军2已经接受参谋2的提议，因此让通信兵带信回去，内容为（编号2，进攻时间2）
        c）负责通知将军3的通信兵被抓，因此将军3没收到参谋1的提议
12.参谋1收到了至少2个将军的回复，比较两个回复的编号大小，选择大编号对应的进攻时间作为最新的提议；参谋1再次派通信兵带信给有答复的2个将军，内容为（编号3，进攻时间2）
13.将军1和将军2收到了（编号3，进攻时间2），和自己保存的编号相同，因此保存（编号3，进攻时间2），同时让通信兵带信回去，内容为（Accepted）
14.参谋1收到了至少2个将军的（accepted）内容，确认进攻时间已经被多数派接受。
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分布式系统一致性算法

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