📅 最后修改于: 2023-12-03 15:22:37.870000 🧑 作者: Mango
在分布式系统中，多个节点之间需要达成一致性，而分布式共识就是保证各个节点之间达成一致性的一种方法。一般来说，分布式共识算法要满足以下条件：
下面介绍几种常见的分布式共识算法。
Paxos算法是由Leslie Lamport于1998年提出的，是一种最为经典的分布式共识算法。Paxos算法的基本思想是，每个节点都拥有一个提案值，这些提案值通过与其他节点的交互来达成共识。Paxos算法一共分为三个阶段：
准备阶段：一个节点想要提交提案，需要首先向其他大多数节点发送准备请求，并获取其他节点的准备响应。如果一个节点收到的准备请求的编号大于等于它已经响应的最大编号，则会回复一个承诺，并返回已经响应的最大编号和已经接受的提案值；否则只回复一个拒绝。
提议阶段：如果一个节点收到了大多数节点的承诺，则开始进入提议阶段。该节点会发送一个携带提案值的请求给其他节点，并等待其他节点的响应。如果大多数节点都回复了同意该提案的响应，则代表该提案已经被接受并可以被提交。
提交阶段：如果一个节点收到了大多数节点对于该提案的同意响应，则该节点可以将提案提交并广播给其他节点。
Paxos算法保证了系统的强一致性，但是它也存在一些问题，比如可能存在多个节点同时提交提案的情况，需要通过更复杂的变种算法来解决。
Raft算法是一种相对新的分布式共识算法，由Ongaro和Ousterhout于2014年提出。Raft算法对于Paxos算法做了一些优化，使得它更容易理解和实现。Raft算法将分布式共识过程分为三个部分：
领导选举：在Raft算法中，每个节点都有一个状态，可以是跟随者（follower）、候选人（candidate）或者领导者（leader）。在网络刚开始运行或者当前领导者失效的时候，节点会变成候选人状态，并尝试在一个随机的超时时间范围内成为领导者。一旦一个节点成为领导者，它会向其他跟随者发送心跳承认自己的领导地位。
日志复制：领导者接收客户端的请求，并将请求记录到日志中。然后领导者会向其他节点发送附加条目的请求，等待直到大多数节点接受该请求。如果领导者发生故障，那么其他节点可以选择中断与该节点的连接并重新选举新的领导者。
安全性：Raft算法保证了不会出现一个被错误的日志内容覆盖掉的情况。只要大多数节点包含正确的日志条目，那么这些日志就是安全的。
相较于Paxos算法，Raft算法更易于理解和实现，而且容易扩展和可靠。
在分布式系统中，分布式共识算法是非常重要的一部分。Paxos算法和Raft算法是两种经典的分布式共识算法，各有优缺点。选用哪种算法应该根据具体的应用场景和需求来进行选择。