前言
大伙要先 对 分布式一致性和共识 搞清楚概念：
一致性是节点之间的数据差异，而共识是实现一致性的过程和方法。千万别觉得高深莫测！！！
上篇讲到(言简意赅--聊聊Raft协议 - 掘金 (juejin.cn))，Raft协议是一种强一致性的分布式共识算法
与强一致性相对应的当然是最终一致性算法，常见的最终一致性分布式系统便是DNS系统，域名服务器缓存的旧IP，必须要等缓存时间结束后才能去远端域名服务器拿到最新IP。
Gossip（流行病传播）也是一种分布式最终一致性算法。
正篇
Gossip的工作原理非常简单，正如其名流行病传播。节点之间数据信息的传播就像流行病扩散一样，一传十，十传百。只不过这个过程需要一定的耗时，而这也是最终一致性的根本原因。
下面看看具体步骤：
- 如果一个消息需要在分布式各个节点传播。在周期内，消息源节点随机选取相邻的N个节点进行消息传播
- 其他节点收到消息，如果之前未收到此消息。则在下一个周期开始，每次随机选择相邻的N个节点传播消息。
如上步骤，重复。直至所有节点全部收到该消息。
按照上面的流程设想，Gossip协议的优势和特点一目了然
- 完全去中心化，不像Raft等一致性协议必须要有主节点。Gossip节点人人平等，任何节点都可以是消息源
- 可用性极强，不像Raft等一致性协议必须要大多数节点正常 才可以工作。
- 节点可以随意地扩容，缩容
- 达到消息一致性的时间极快。（就和流行病一样，呈指数级传播）想想新冠的传播速度😥😥😥
缺点也明显
- 消息冗余：因为对于同一消息，A > C，B > C；C就会收到两份相同消息，所以第二次收到消息是多余的
- 延迟：消息的发送是随机选择少量节点发送，耗费时间久。
为了解决以上两个缺点，Gossip设置了两种不同的消息传播方式
消息传播方式
反熵
熵代表混乱，反熵就是尽量保持相同，消除数据差异。具体过程如下：
集群中每个节点周期内都会主动随机选择N个节点，两两之间互相交换全部数据。使得节点之间数据维持相同。下图步骤都用红色数字标记
优点：达到一致性的时间更快一点。缺点：消息数量庞大，占用带宽大
谣言传播
当一个节点有了新数据后，这个节点变成活跃状态，并周期性地联系其他节点向其发送新数据，其他节点又向其他节点发送新数据，直到所有的节点都存储了该新数据。（就像一条重磅新闻 大伙一传十，十传百。同时具有随机性）。
一段时间后，该消息标记为Reomved，不再进行传递
优点：网络传输开销相对反熵小；更符合Gossip协议的初衷
缺点：由于传播具有随机性，可能会导致某些节点收不到消息，造成和整个系统不一致。消息冗余问题
最后
好了，上面所讲的是Gossip协议的规范标准。具体落地各大组件可能有所不同，以后我们可以结合Redis Cluster的Gossip协议彻底搞透。
