这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第7天
本节课学习一致性协议，了解它的工作原理以及之后的发展方向。
一、分布式一致性协议
1.分布式系统
随着数据规模增长、服务可用性要求的提高、快速迭代的业务要求我们从单系统向分布式系统发展，实现高性能、正确、可靠的系统。
然而，分布式系统存在CAP：
CAP是指在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
所以，我们在此主要分析分布式系统的一致性。
2.协议类别
分布式一致性协议主要分为两大类，分别是单主协议和多主协议。
（1）单主协议
整个分布式系统就像一个单体系统，所有写操作都由主节点处理并且同步给其他副本。 协议：zab协议、Raft协议、Paxos协议
（2）多主协议
所有写操作可以由不同节点发起，并且同步给其他副本。 协议：Gossip协议、Pow协议
两者的核心区别是单主协议只允许主节点发起写操作，一致性更强，多主协议只能做到弱一致性。
3.共识算法
共识算法是当一个值被确定后所有人都认同。应用层面不同的一致性，都可以用共识协议来实现。
二、Raft案例
前面提到Paxos协议和Raft协议都是单主协议，Raft算法是对Paxos算法的简化和改进，是目前业界广泛使用的分布式一致性协议，用来实现分布式系统中的强一致性。
1.Raft原理
遵循Raft算法的分布式集群中每个节点扮演以下三种角色之一：
leader：领导者，其负责和客户端通信，接收来自客户端的命令并将其转发给follower
follower：跟随者，执行来自leader的命令
candidate：候选者，当follower长时间没收到 leader的消息就会成为候选者，抢夺成为leader的资格
系统中最多只有一个leader，如果在一段时间里发现没有leader，则大家通过选举-投票选出leader。leader会不停的给follower发心跳消息，表明自己的存活状态。如果leader故障，那么follower会转换成candidate，重新选出leader，任期在Raft中称为term。
选举过程如下：
- 增加节点本地的 current term ，切换到candidate状态
- 投自己一票
- 并行给其他节点发送 RequestVote RPCs
- 等待其他节点的回复
三、发展方向
1.一致性协议作为系统
分布式日志：暴露日志的接口提供给上层应用，提供灵活高可用的一致性服务
2.高性能一致性协议
低延时：结合 RDMA 网络以及可编程交换机，实现 us 级别操作。
LeaderLess：节点就地提交，降低 WAN 网络下 RTT 开销
