一致性哈希算法
解决分布式环境下节点在动态变化时数据迁移的问题。常用在分布式缓存、分布式存储、负载均衡等场景中。
比如分布式缓存中常见的hash算法是对数据根据节点数取模后映射到对应的节点，当节点需要扩容时，节点数发生变化，导致郔数据取模的结果发生变化，在查找缓存数据使，无法找到原来缓存的地方，导致缓存大量失效。如果想要缓存不失效，则需要在扩容时将老数据根据新的hash结果进行迁移，会导致大部分数据发生迁移，导致缓存不可用时间变长。即使进行成倍扩容，也需要迁移一半的数据。而一致性hash算法可以大量减少数据迁移的量。
原理
一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，然后将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
- 数据倾斜问题 当服务器节点数较少时，可能会出现各个区间数据量差异较大的问题，产生数据倾斜。一致性哈希算法引入虚拟节点机制，每个节点对应多个虚拟节点，每个key找到对应的虚拟节点，再计算虚拟节点对应的真实节点即可。
- hash冲突问题 key计算hash时产生hash冲突没有影响，当节点在hash时产生hash冲突，会导致不知道数据存放在哪个节点上。这种场景出现的概率很小，一般节点不会产生hash冲突，并且引入虚拟节点，更降低了hash冲突的概率。
一致性哈希算法原理 www.cnblogs.com/lpfuture/p/…
zab协议
zab协议是解决分布式系统下各节点上数据的最终一致性问题。
zab协议有三个角色：
- leader 处理客户端的数据请求，并将proposal同步给follower和observer
- follower 接收客户端的读写请求，并将事务请求转发给leader，在leader选举时参与投票
- observer 接收客户端的读写请求，并将事务请求转发给leader，不参与投票，主要为了增加集群的读的并发能力。 zab协议有两种模式：崩溃恢复模式和原子广播模式。
- 崩溃恢复模式 集群初始化时或者leader节点崩溃时采用此模式，用于产生新的leader，并进行数据同步
- 原子广播模式 集群正常运行期间使用此模式。当选出leader并且集群同步完成后，从崩溃恢复模式切换到消息广播模式。消息广播模式与二阶段提交类似。
raft算法
raft算法也是解决分布式系统下各节点上数据的最终一致性问题。它是一种去中心化、高可用的协议。 www.cnblogs.com/xybaby/p/10…
raft和zab的区别
- leader选举过程
raft算法，每个candidate在某个term轮次只能投一次票，先到先得，这样可能导致平票split vote，raft通过给每个candidate设置不同的超时时间，使得先超时的candidate发起新一轮的投票优先获得超过半数票数，避免死循环。
zab协议，每个follower在每个electonEpoch轮次可以投多次票，只要遇到更大的就更新投票，然后同步给所有server，这种情况下不存在split vote现象，同时有利于选出含有更新更多的日志的server，但是选举时间理论上相对Raft要花费的多。 - 新server加入集群 raft算法，当新server加入时，leader会发送appendEntries RPC，此server可以识别leader zab算法，新server加入时，先进LOOKING状态发起选举，然后其他follower会发送投票告诉他现在的leader是谁，当他收到半数以上的指向同一个leader时，就把自己的状态改成following，并从leader同步数据。
gossip协议
gossip协议是分布式系统中的消息传播协议，是一种去中心化思路的分布式协议，解决状态在集群中的传播和状态一致性的保证两个问题。利用一种随机的方式将信息传播到整个网络中，并在一定时间内使得系统内的所有节点数据一致。
优势
- 可扩展性 gossip协议一般需要 O(logN) 轮就可以将信息传播到所有的节点，其中 N 代表节点的个数。随着节点数目的增加，传播轮次变化不大。而且在数据传送的时候，节点并不会等待消息的 ack，所以消息传送失败也没有关系，因为可以通过其他节点将消息传递给之前传送失败的节点。系统可以轻松扩展到数百万个进程。
- 容错 网络中任何节点的重启或者宕机都不会影响 gossip 协议的运行。
- 健壮性 gossip 协议是去中心化的协议，所以集群中的所有节点都是对等的，没有特殊的节点，所以任何节点出现问题都不会阻止其他节点继续发送消息。任何节点都可以随时加入或离开，而不会影响系统的整体服务质量（QOS）
- 最终一致性 Gossip 协议实现信息指数级的快速传播，因此在有新信息需要传播时，消息可以快速地发送到全局节点，在有限的时间内能够做到所有节点都拥有最新的数据。
