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关于一致性
为什么需要Paxos或Quorum算法？分布式系统实现数据存储，是通过多份数据副本来保证可靠，假设部分节点访问数据失败，还有其他节点提供一致的数据返回给用户。对数据存储而言，怎样保证副本数据的一致性当属分布式存储最重要的问题。 一致性是分布式理论中的根本性问题，近半个世纪以来，科学家们围绕着一致性问题提出了很多理论模型，依据这些理论模型，业界也出现了很多工程实践投影。何为一致性问题？简而言之，一致性问题就是相互独立的节点之间，在可控的时间范围内如何达成一项决议的问题。
强一致写、多段式提交
强一致写
解决这个问题最简单的方法 ，就是强一致写。在用户提交写请求后，完成所有副本更新再返回用户，读请求任意选择某个节点。数据修改少节点少时，方案看起来很好，但操作频繁则有写操作延时问题，也无法处理节点宕机。
两段式提交（2PC 、Three-Phase Commit）
既然实际系统中很难保证强一致，便只能通过两段式提交分成两个阶段，先由Proposer（提议者）发起事物并收集Acceptor（接受者）的返回，再根据反馈决定提交或中止事务。
第一阶段：Proposer发起一个提议，询问所有Acceptor是否接受；
第二阶段：Proposer根据Acceptor的返回结果，提交或中止事务。如果Acceptor全部同意则提交，否则全部终止。
两阶段提交方案是实现分布式事务的关键；但是这个方案针对无反馈的情况，除了“死等”，缺乏合理的解决方案。 Proposer在发起提议后宕机，阶段二的Acceptor资源将锁定死等。如果部分参与者接受请求后异常，还可能存在数据不一致的脑裂问题。
三段式提交（3PC、Three-Phase Commit）
为了解决2PC的死等问题，3PC在提交前增加一次准备提交（prepare commit）的阶段，使得系统不会因为提议者宕机不知所措。接受者接到准备提交指令后可以锁资源，但要求相关操作必须可回滚。
但3PC并没有被用在我们的工程实现上，因为3PC无法避免脑裂，同时有其他协议可以做到更多的特性又解决了死等的问题。
图1 三段式提交，在二段式提交基础上增加prepare commit阶段
主流的Paxos算法
微信后台近期开始主要推广Paxos算法用于内部分布式存储。Paxos是Leslie Lamport提出的基于消息传递的一致性算法，解决了分布式存储中多个副本响应读写请求的一致性，Paxos在目前的分布式领域几乎是一致性的代名词（据传Google Chubby的作者Mike Burrows曾说过这个世界上只有一种一致性算法， 那就是Paxos，其他算法都是残次品）。Paxos算法在可能宕机或网络异常的分布式环境中，快速且正确地在集群内部对某个数据的值达成一致，并且保证只要任意多数节点存活，都不会破坏整个系统的一致性。Paxos的核心能力就是多个节点确认一个值，少数服从多数，获得可用性和一致性的均衡。
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