一致性算法

分布式与一致性协议之Gossip协议有些人的业务需求具有一定的敏感性，比如监控主机和业务运行的告警系统，大家都希望自己的系统在极端情况下(比如集群中只有一个节点在运行)也能运行。在会以了二阶段提交协议和Raft算法之后，你会发现它们都需要全部节点或者大多数节点正常运行才能稳定运行，并不适合此类场景。而如果采用Base理论，则需要实现最终一致性，那么，怎样才能实现最终一致性呢？在我看来，可以通过Gossip协议来实现这个目标。 Gossip协议，顾名思义，就像流言蜚语一样，是指利用一种随机、带有传染性的方式将信息传播到整个网络中，并在一定时

分布式与一致性协议之PBFT算法(一)前面提到了拜占庭将军问题之后，有人可能会感到困惑:口信消息型拜占庭问题直接在实际项目中是如何落地的呢？事实上，它很难在实际项目中落地，因为口信消息型拜占庭问题之解是一个非常理论化的算法，没有与实际场景结合，也没有考虑如何在实际场景中落地和实现。

分布式与一致性协议之一致哈希算法(二)通过哈希算法，每个key都可以寻址到对应的服务器，比如，查询key是key-01,计算公式为hash(key-01)%3,警告过计算寻址到了编号为1的服务器节点A，如图所示。

分布式与一致性协议之ZAB协议(四)首先我们来看看ZooKeeper是如何实现成员身份的？在ZooKeeper中，成员状态是在QuorumPeer.java中实现的，为枚举型变量

分布式与一致性协议之ZAB协议(三)众所周知，系统在运行中不可避免会出现各种各样的问题，比如进程崩溃了、服务器死机了，这些问题会导致很严重的后果，让系统没办法继续运行。在ZAB协议中，写请求是必须在主节点上处理的，而且提案的广播和提交也是由主节点来完成的。既然主节点那么重要，如果它突然崩溃(宕机)了，该怎么办呢？答案是选举出新的领导者(也就是新的主节点)。在我看来，领导者选举关乎节点故障容错能力和集群可用性，是ZAB协议非常核心的设计之一。想象一下，如果没有领导者选举，主节点故障了，那么整个集群将无法写入，这将是极其严重的灾难性故障。理

分布式与一致性协议之ZAB协议(八)相比写操作，读操作的处理要简单很多，因为接收到度请求的节点只需要查询本地数据，然后响应数据给客户端就可以了。读操作的核心流程如图所示。

分布式与一致性协议之ZAB协议(七)你应该有这样的体会，如果你想了解一个网络服务，执行的第一个功能肯定是写操作，然后才会执行读操作。比如，你要了解ZooKeeper，那么肯定会在zkClient.sh命令行中执行写操作(比如create /geekbang 123)写入数据，然后再执行读操作(比如get /geekbang)查询数据。这样一来，你才会直观地理解ZooKeeper的使用方法。

分布式与一致性协议之ZAB协议(二)如果用一句话解释ZAB协议到底是什么，我觉得它是能保证操作顺序性的、基于主备模式的原子广播协议。接下来，还是以指令X、Y为例具体演示一下，帮助你更好地理解为什么ZAB协议能实现操作的顺序性(为了演示，我们假设节点A为主节点，节点B、C为备份节点)。首先，在ZAB协议中，写操作必须在主节点(比如节点A)上执行。如果客户端访问的节点是备份节点(比如节点B),则备份节点会将写请求转发给主节点，如图所示。接着，当主节点接收到写请求后，它会基于写请求中的指令(也就是X、Y)来创建一个提案(Proposal)，

分布式与一致性协议之Raft算法与一致哈希算法(一)有很多人把Raft算法当成一致性算法，其实它不是一致性算法而是共识算法，是一个Multi-Paxos算法，实现的是如何就一系列值达成共识。并且，Raft算法能容忍少数节点的故障。虽然Raft算法能实现强一致性，也就是线性一致性(Linearizability)，但需要客户端协议的配合。在实际场景中，我们一般需要根据场景特点，在一致性强度和实现复杂度之间进行权衡。比如Consul实现了3种一致性模型。

分布式与一致性协议之Raft算法(四)在日常工作中，你可能会遇到服务器故障的情况，这时你需要替换集群中的服务器。如果遇到需要改变数据副本数的情况，则需要增加或移除集群中的服务器。总的来说，在日常工作中，集群中的服务器数量是会发生变化的。也许你会问，Raft算法是共识算法，它对集群成员进行变更时(比如增加2台服务器)，会不会因为集群分裂出现两个领导者呢？在我看来，的确会出现这个问题，因为Raft算法的领导者选举是建立在"大多数"的基础之上，那么当成员变更，集群成员发生变化时，就可能同时存在新旧配置的两个"大多数"，出现两个领导者，从而破坏了Ra

分布式与一致性协议之Paxos算法(二)想象这样一个场景，某地出现突发事件，当地村委会、负责人等在积极研究和搜集解决该事件的解决方案，你也决定参与其中，提交提案，建议一些解决方法。为了和其他村民的提案做区分，你的提案还得包含一个提案编号，以起到唯一标识的作用。与你的做法类似，在Basic Paxos中，兰伯特也使用提案代表一个提议。不过提案中除了包含提案编号，还包含提议值。为了方便表示，使用[n,v]表示一个提案，其中n为提案编号，v为提议值。

分布式与一致性协议之Paxos算法(三)我们可以通过引入领导者(Leader)节点来解决第一个问题。也就是说将领导者节点作为唯一提议者，如图所示。这样就不存在多个提议者同时提交提案的情况，也就不存在提案冲突的情况了。这里补充一点:在论文中，兰伯特没有说如何选举领导者，需要我们在实现Multi-Paxos算法的时候自己实现。比如Chubby中的主节点(也就是领导者节点)是通过执行Basic Paxos算法进行投票选举产生的，那么如何解决第二个问题，也就是如何优化Basic Paxos执行呢

分布式与一致性协议之CAP(三)提到ACID,它很容易理解，在单机上实现也不难，比如可以通过锁、时间序列等机制保障操作的顺序执行，让系统实现ACID特性。但是一说要实现分布式系统的ACID特性比较难实现呢？ ACID理论是对事务特性的抽象和总结，方便我们实现事务。可以这样理解：如果实现了操作的ACID特性，那么旧实现了事务。二大多数人觉得比较难，是因为分布式系统涉及多个节点间的操作。加锁、时间序列等机制只能保证单个节点上操作的ACID特性，无法保证节点间操作的ACID特性。那么怎么做才会让实现不那么难呢？答案是通过分布式事务协议实现，

分布式与一致性协议之Raft算法(一)Raft算法属于Multi-Paxos算法，它在兰伯特Multi-Paxos思想的基础上做了一些简化和限制，比如日志必须是连续的，只支持领导者(Leader)、跟随者(Follwer)和候选人(Candidate)3种状态。在理解和算法实现上，Raft算法相对容易许多。除此之外，Raft算法是现在分布式系统首选的共识算法。绝大多数选用Paxos算法的系统(比如Chubby、Spanner)都是在Raft算法发布前开发的，当时没有其他选择;而全新的系统大多选择了Raft算法(比如Etcd、Consul、C

分布式与一致性协议之拜占庭将军问题(一)拜占庭将军问题其实是借拜占庭将军故事展现了分布式共识问题，探讨和论证了解决的办法。实际上，拜占庭将军问题是分布式领域最复杂的一个容错模型，一旦搞懂了它，久能掌握分布式共识问题的解决思路，还能更深刻地理解常用的共识算法，这样在设计分布式系统的时候，就能根据场景特点，更好地选择或者设计合适的算法

学习不好的电气仔

基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略MATLAB程序微❤关注“电气仔推送”获得资料（专享优惠）参考文献：主要内容：应用多智能体系统中的一致性算法，以发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益作为一致性变量，设计一种用于电力系统经济调度的算法，通过分布式优化的方式求解经济调度问题。

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基于一致性算法的微电网分布式控制MATLAB仿真模型微❤关注“电气仔推送”获得资料（专享优惠）本模型主要是基于一致性理论的自适应虚拟阻抗、二次电压补偿以及二次频率补偿，实现功率均分，保证电压以及频率稳定性。