对于一个分布式系统，不能同时满足以下三点：
- 一致性
- 可用性
- 分区容错性
什么是一致性
一致性模型
弱一致性
最终一致性
- DNS
- Gossip
强一致性
- 同步
- Paxos
- Raft
- ZAB
paxos其实是一个共识算法。系统的最终一致性，不仅需要达成共识，还取决于Client的行为
强一致性算法——主从同步
主从同步复制
- Master接受写请求
- Master复制日志至slave
- Master等待，直到所有slave返回
问题：一个节点失败，Master阻塞，导致整个集群不可用，保证了一致性，可用性却大大降低
强一致性算法——多数派
每次写入都保证写入大于N/2个节点，每次读入保证从大于N/2个节点中读取
问题：在并发环境下，无法保证系统的正确性，顺序非常重要
强一致性算法——Basic Paxos
- Client：系统外部角色，请求发起者。像民众
- Propser：接收Client请求，向集群提出提议（propose）。并在冲突发生时，起到冲突调节的作用。像议员，替民众提出议案
- Accepter：提议投票和接收者，只有在形成法定人数时，提议才被最终接受。像国会
- Learner：提议接受者，backup，备份，对集群一致性没影响。像记录员
步骤：
- Prepare
propser提出一个提案，编号为N，此N大于这个ProPser之前提出的议案编号，请求acceptor的quorum（法定人数）接受 - Promise
如果N大于此acceptor之前接受的任何提案编号则接受，否则拒绝 - Accept
如果达到了quorum，propser会发出accept请求，请求包含提案编号N，以及提案内容 - Accepted
如果此acceptor在此期间没有收到任何编号大于N的提案，则接受此提案内容，否则忽略
基本流程
部分节点失败，但达到了Quorum
Propser失败
潜在问题，存在活锁
强一致性算法——Multi Paxos
基本流程：首先有一个Propser竞选Leader，只要在Leader不宕机，以后都由这个Leader提出提案
减少角色，进一步简化。首先Server中有一结点竞选Leader
