在介绍Raft算法以前，请考虑一下若是有机会，你会怎么设计一个分布式系统？注意，这里所说的分布式系统是几台服务器组成的一个对外服务的系统，好比分布式KV系统、分布式数据库系统等。
若是是单机系统，数据通常都在本地，基本不须要与外部通讯，好比单机数据库系统。但若是有一天你的系统遇到了单机系统难以承受的高请求量，为了防止系统宕机，也为了提升系统的可用性，能够搭建相似master-slave结构的系统，而且容许请求落到slave服务器上。
通过一段时间的设计和编码，你可能会发现这个系统没有想象中那么简单。首先，相比单机系统，分布式系统须要和多台服务器通讯，而通讯有超时的可能，此时发送方没法肯定通讯是成功仍是失败。其次，一份数据被放到了多台服务器，数据更新有延迟。最后，一旦master服务器宕机，没有一个自动的机制能够立马提高slave服务器为master服务器。
这时你可能会想，是否有方法能够解决上述问题？或者说是否有框架能够解决分布式系统所面临的问题？答案是没有，依据是接下来要讲到的分布式系统领域的CAP定理。
CAP分别是以下3个单词的首字母缩写。
CAP定理指出，在异步网络模型中，不存在一个系统能够同时知足上述3个属性。换句话说，分布式系统必须舍弃其中的一个属性。
下图展现了分布式系统中不存在同时覆盖3个属性的区域，可是能够找到同时覆盖两个属性的区域。
在文章开头提到的系统实现问题中，通讯超时和更新延迟都属于一致性问题，出现这个问题的缘由是存在多台服务器，而每台服务器都有本身的数据。数据冗余虽然能够提升系统的可用性和分区容错性，可是相应地难以知足强一致性。若是想要解决一致性问题，也就是达到强一致性，好比把全部请求所有经过单台服务器处理，那么就很难达到高可用性。
CAP定理对于分布式系统的设计是一个很重要的参考。对于须要在分布式条件下运行的系统来讲，如何在一致性、可用性和分区容错性中取舍，或者说要弱化哪个属性，是首先须要考虑的问题。从经验上来讲，可用性或一致性每每是被弱化的对象。
对于要求高可用性的系统来讲，每每会保留强一致性。典型的例子就是延迟处理，利用Message Queue之类的中间件，在后台逐个处理队列中的请求，当处理完毕时，系统达到强一致性状态。可是要求强一致性的系统，好比元数据系统、分布式数据库系统，它们的可用性每每是有上限的。
从实现效果上来讲，不少人或多或少都了解或者设计过具备强一致性的系统。可是，大部分人并不了解强一致性的系统是如何运做的，也不知道该怎么设计。老实说这确实很难，以致于计算机科学界有一类专门解决这种问题的算法 —— 共识算法。
Paxos算法
Paxos算法是Leslie Lamport在1998年发表的The Part-Time Parliament中提出的一种共识算法。
Paxos算法除了难懂以外，还难以实现。尽管如此，如下服务仍是在生产环境中使用了Paxos算法和Paxos算法的修改版。
Paxos算法中的节点有如下3种可能的角色：
Paxos算法中的决议过程分两种，一种是对单个value（值）的决议过程，也就是对单个值达成一致；另外一种是针对连续多个value的决议过程。前者称为Basic Paxos，后者称为Multi Paxos。
Basic Paxos的过程以下：
能够看到，对于多个value，Basic Paxos两次来回的决议使其性能不是很理想，因此有针对连续多个value决议的Multi Paxos。
Multi Paxos的基本思想是先使用Basic Paxos决议出Leader，再由Leader推动决议。Multi Paxos和Basic Paxos具体有如下不一样。
每一个Proposer使用惟一的id标识。
使用Basic Paxos在全部Proposer中选出一个Leader，由Leader提交proposal给Acceptor表决，这样Basic Paxos中的1~3步能够跳过，提升效率。
以上只是对Paxos算法最基本的理解，但在实际实现中还有不少具体问题须要解决。由于部分问题难以解决或者没有能够参考的解决方案，致使如下Paxos的变种算法的出现（按出现的时间前后排列）。
从系统实现的角度来讲，从变种算法中选择一个并实现多是比较好的选择，可是没法避免地要对Paxos有必定了解才能开始编码。到了2014年，出现了一种更容易理解的共识算法 —— Raft算法。
Raft算法
Raft算法由斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout在2014年提出。在保证和Paxos算法同样的正确性的前提下，具体分析了选举及日志复制的实现，甚至还提供了参考代码。
关于Raft算法的论文中给出了计算机科学系学生对于Raft算法的可理解性的调查结果。结论是40多人中的大部分人认为Raft算法更容易理解，相对的只有个位数的人认为Paxos算法更容易理解。论文做者之一的Diego Ongaro以后在他的博士论文中进一步给出了Raft算法的详细分析，包括优化后的集群成员变动算法。
Raft算法的官方网站raft.github.io中给出了可视化的Raft算法中Leader的选举过程（另外一个网站thesecretlivesofdata.com给出了更详细的Leader选举和日志复制的可视化过程），同时给出了一些Raft算法相关的论文、演讲和教程连接。对于想要快速了解Raft算法的人来讲，这是一个很好的入口。
官方网站主页上还给出了一些Raft算法实现的列表，其中不少是试验性的实现。这些实现的源代码大部分能够在GitHub上找到。若是想要特定语言的实现版本，能够尝试在上面查找。官方网站主页上Raft算法实现的列表能够经过GitHub Pages的Pull Request通知管理员修改。若是对本身的算法实现有信心，能够克隆主页的GitHub库，而后添加本身的算法实现后提交Pull Request。
生产环境级别的Raft算法实现比较有名的是基于Go语言的etcd，基于etcd设计出来的上层软件能够用于生产环境。
下面大体介绍一下Raft算法。
Raft算法是单Leader、多Follower模型，能够理解为主从模型。Raft算法中有如下3种角色：
系统在启动后会立刻选举出Leader，以后的请求所有经过Leader处理。Leader在处理请求时，会先加一条日志，把日志同步给Follower。当写入成功的节点过半以后持久化日志，通知Follower也持久化，最后将结果回复给客户端。
ZAB算法
现存的而且能够做为集群一部分的分布式同步软件中，Apache ZooKeeper（简称ZooKeeper）多是最有名的一个。ZooKeeper本来是Apache Hadoop的一部分，如今是顶级Apache Project中的一个。ZooKeeper被不少大公司使用，是一个通过生产环境考验的中间件。
从功能上来讲，ZooKeeper是一个分布式等级型KV服务（Hierarchical Key-Value Store）。和通常用于缓存的KV服务不一样，客户端能够监听某个节点下的Key的变动，所以ZooKeeper常常被用于分布式配置服务。
ZooKeeper的核心是一个名叫ZAB的算法，这是Paxos算法的一个变种。ZAB算法的详细内容这里不作展开，一方面ZAB算法和Paxos算法有相同的地方，另外一方面ZooKeeper在面向客户端方面所作的设计可能比ZAB算法更加复杂，所以就算理解了ZAB算法也不必定能彻底理解ZooKeeper的设计。
如何选择
整体来讲，若是是第一次接触分布式一致性算法，那么Raft算法是一个很好的入门算法。但若是想深刻研究，Paxos算法仍旧是没法回避的。其实算法自己并没有优劣之分，理解其背后的思想才是最重要的。
若是想使用现成的分布式一致性中间件，那么Apache ZooKeeper多是一个不错的选择。若是想进一步了解分布式一致性的算法细节实现，那么ZooKeeper的源代码很值得阅读和参考。
若是是单机系统，数据通常都在本地，基本不须要与外部通讯，好比单机数据库系统。但若是有一天你的系统遇到了单机系统难以承受的高请求量，为了防止系统宕机，也为了提升系统的可用性，能够搭建相似master-slave结构的系统，而且容许请求落到slave服务器上。
通过一段时间的设计和编码，你可能会发现这个系统没有想象中那么简单。首先，相比单机系统，分布式系统须要和多台服务器通讯，而通讯有超时的可能，此时发送方没法肯定通讯是成功仍是失败。其次，一份数据被放到了多台服务器，数据更新有延迟。最后，一旦master服务器宕机，没有一个自动的机制能够立马提高slave服务器为master服务器。
这时你可能会想，是否有方法能够解决上述问题？或者说是否有框架能够解决分布式系统所面临的问题？答案是没有，依据是接下来要讲到的分布式系统领域的CAP定理。
分布式一致性算法开发实战git
CAP分别是以下3个单词的首字母缩写。
Consistency：一致性github
Availability：可用性算法
Partition-tolerance：分区容错性数据库
CAP定理指出，在异步网络模型中，不存在一个系统能够同时知足上述3个属性。换句话说，分布式系统必须舍弃其中的一个属性。
下图展现了分布式系统中不存在同时覆盖3个属性的区域，可是能够找到同时覆盖两个属性的区域。
在文章开头提到的系统实现问题中，通讯超时和更新延迟都属于一致性问题，出现这个问题的缘由是存在多台服务器，而每台服务器都有本身的数据。数据冗余虽然能够提升系统的可用性和分区容错性，可是相应地难以知足强一致性。若是想要解决一致性问题，也就是达到强一致性，好比把全部请求所有经过单台服务器处理，那么就很难达到高可用性。
CAP定理对于分布式系统的设计是一个很重要的参考。对于须要在分布式条件下运行的系统来讲，如何在一致性、可用性和分区容错性中取舍，或者说要弱化哪个属性，是首先须要考虑的问题。从经验上来讲，可用性或一致性每每是被弱化的对象。
对于要求高可用性的系统来讲，每每会保留强一致性。典型的例子就是延迟处理，利用Message Queue之类的中间件，在后台逐个处理队列中的请求，当处理完毕时，系统达到强一致性状态。可是要求强一致性的系统，好比元数据系统、分布式数据库系统，它们的可用性每每是有上限的。
从实现效果上来讲，不少人或多或少都了解或者设计过具备强一致性的系统。可是，大部分人并不了解强一致性的系统是如何运做的，也不知道该怎么设计。老实说这确实很难，以致于计算机科学界有一类专门解决这种问题的算法 —— 共识算法。
共识算法缓存
Paxos算法
Paxos算法是Leslie Lamport在1998年发表的The Part-Time Parliament中提出的一种共识算法。
Paxos算法除了难懂以外，还难以实现。尽管如此，如下服务仍是在生产环境中使用了Paxos算法和Paxos算法的修改版。
Google Chubby：分布式锁服务服务器
Google Spanner：NewSQL网络
Ceph并发
Neo4japp
Amazon Elastic Container Service框架
Paxos算法中的节点有如下3种可能的角色：
Proposer：提出提案，并向Acceptor发送提案。
Acceptor：参与决策，回应提案。若是提案得到多数（过半）Acceptor接受，则认为提案被批准。
Learner：不参与决策，只学习最新达成一致的提案。
Paxos算法中的决议过程分两种，一种是对单个value（值）的决议过程，也就是对单个值达成一致；另外一种是针对连续多个value的决议过程。前者称为Basic Paxos，后者称为Multi Paxos。
Basic Paxos的过程以下：
Proposer生成全局惟一且递增的proposal id，并向全部Acceptor发送prepare请求。
Acceptor收到请求后，若是proposal id正常，则回复已接受的proposal id中最大的决议id和value。
Proposer接收到多数Acceptor的响应后，从应答中选择proposal id最大的value，并发送给全部Acceptor。
Acceptor收到proposal以后，接收并持久化当前proposal id和value。
Proposer收到多数Acceptor的响应以后造成决议，Proposer发送决议给全部Learner。
能够看到，对于多个value，Basic Paxos两次来回的决议使其性能不是很理想，因此有针对连续多个value决议的Multi Paxos。
Multi Paxos的基本思想是先使用Basic Paxos决议出Leader，再由Leader推动决议。Multi Paxos和Basic Paxos具体有如下不一样。
每一个Proposer使用惟一的id标识。
使用Basic Paxos在全部Proposer中选出一个Leader，由Leader提交proposal给Acceptor表决，这样Basic Paxos中的1~3步能够跳过，提升效率。
以上只是对Paxos算法最基本的理解，但在实际实现中还有不少具体问题须要解决。由于部分问题难以解决或者没有能够参考的解决方案，致使如下Paxos的变种算法的出现（按出现的时间前后排列）。
Disk Paxos，2002年
Cheap Paxos，2003年
Fast Paxos，2004年
Generalized Paxos，2005年
Stoppable Paxos，2008年
Vertical Paxos，2009年
从系统实现的角度来讲，从变种算法中选择一个并实现多是比较好的选择，可是没法避免地要对Paxos有必定了解才能开始编码。到了2014年，出现了一种更容易理解的共识算法 —— Raft算法。
Raft算法
Raft算法由斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout在2014年提出。在保证和Paxos算法同样的正确性的前提下，具体分析了选举及日志复制的实现，甚至还提供了参考代码。
关于Raft算法的论文中给出了计算机科学系学生对于Raft算法的可理解性的调查结果。结论是40多人中的大部分人认为Raft算法更容易理解，相对的只有个位数的人认为Paxos算法更容易理解。论文做者之一的Diego Ongaro以后在他的博士论文中进一步给出了Raft算法的详细分析，包括优化后的集群成员变动算法。
Raft算法的官方网站raft.github.io中给出了可视化的Raft算法中Leader的选举过程（另外一个网站thesecretlivesofdata.com给出了更详细的Leader选举和日志复制的可视化过程），同时给出了一些Raft算法相关的论文、演讲和教程连接。对于想要快速了解Raft算法的人来讲，这是一个很好的入口。
官方网站主页上还给出了一些Raft算法实现的列表，其中不少是试验性的实现。这些实现的源代码大部分能够在GitHub上找到。若是想要特定语言的实现版本，能够尝试在上面查找。官方网站主页上Raft算法实现的列表能够经过GitHub Pages的Pull Request通知管理员修改。若是对本身的算法实现有信心，能够克隆主页的GitHub库，而后添加本身的算法实现后提交Pull Request。
生产环境级别的Raft算法实现比较有名的是基于Go语言的etcd，基于etcd设计出来的上层软件能够用于生产环境。
下面大体介绍一下Raft算法。
Raft算法是单Leader、多Follower模型，能够理解为主从模型。Raft算法中有如下3种角色：
Leader：集群的Leader
Candidate：想要成为Leader的候选者
Follower：Leader的跟随者。
系统在启动后会立刻选举出Leader，以后的请求所有经过Leader处理。Leader在处理请求时，会先加一条日志，把日志同步给Follower。当写入成功的节点过半以后持久化日志，通知Follower也持久化，最后将结果回复给客户端。
ZAB算法
现存的而且能够做为集群一部分的分布式同步软件中，Apache ZooKeeper（简称ZooKeeper）多是最有名的一个。ZooKeeper本来是Apache Hadoop的一部分，如今是顶级Apache Project中的一个。ZooKeeper被不少大公司使用，是一个通过生产环境考验的中间件。
从功能上来讲，ZooKeeper是一个分布式等级型KV服务（Hierarchical Key-Value Store）。和通常用于缓存的KV服务不一样，客户端能够监听某个节点下的Key的变动，所以ZooKeeper常常被用于分布式配置服务。
ZooKeeper的核心是一个名叫ZAB的算法，这是Paxos算法的一个变种。ZAB算法的详细内容这里不作展开，一方面ZAB算法和Paxos算法有相同的地方，另外一方面ZooKeeper在面向客户端方面所作的设计可能比ZAB算法更加复杂，所以就算理解了ZAB算法也不必定能彻底理解ZooKeeper的设计。
如何选择
整体来讲，若是是第一次接触分布式一致性算法，那么Raft算法是一个很好的入门算法。但若是想深刻研究，Paxos算法仍旧是没法回避的。其实算法自己并没有优劣之分，理解其背后的思想才是最重要的。
若是想使用现成的分布式一致性中间件，那么Apache ZooKeeper多是一个不错的选择。若是想进一步了解分布式一致性的算法细节实现，那么ZooKeeper的源代码很值得阅读和参考。
总结