6.1 什么是共识
受翻译影响，网上很多讨论 Paxos 或 Raft 的内容多使用“分布式一致性协议”或者“分布式一致性算法”这样的描述词语。譬如 Mike Burrows[1] 对 Paxos 的评价原话是“There is only one consensus protocol...”，很多文章翻译成“世界上只有一种一致性算法...”。
虽然汉语中“共识（consensus）”和“一致（consistency）”是一个意思，但在计算机工程中它们之间还是有明显的区别：
- consensus 是大家关心的某件事情（譬如选举、分布式锁、全局ID、数据复制等等）达成一致的过程及其算法；
- consistency 则描述的是存储的数据之间不自相矛盾，侧重于节点共识过程最终达成稳定状态的结果。
Paxos、Raft、ZAB 等等属于 consensus 的理论/实现，明显使用“共识”来描述更准确，而 CAP 定理中的 C 和数据库 ACID 的 C 才是真正的“一致性” —— consistency 问题。
那么为什么要研究共识呢？这是因为在分布式系统中，为了消除单点提高系统可用性，会使用一种名为“副本模式”的容错模型。
副本容错模型使用多个成员组成集群，成员之间数据完全一致，可以保证在（≤ (N-1)/2）节点故障的情况下，系统仍然能正常对外提供服务。副本模型使用复制状态机实现不同节点的数据一致性，共识算法（Consensus Algorithm）是实现复制状态机最关键的角色。
复制状态机
复制状态机（Replicated State Machine）是指多台机器具有完全相同的状态，运行完全相同的确定性状态机。它让多台机器协同工作犹如一个强化的组合，其中少数机器宕机不影响整体的可用性。
如图 6-1 所示，使用复制状态机模型的工作流程：
- 客户端发起一个写请求。
- 共识模块执行共识算法进行日志复制，将日志复制至集群内各个节点。
- 日志应用到状态机。
- 服务端返回请求结果。
图 6-1 复制状态机工作过程 图片来源
实现共识有哪些难点？搞清楚这个问题从 Leslie Lamport[2] 发表的 Paxos 论文开始最合适不过。
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