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更新: 5/26/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
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分布式一致性
定义：在分布式网络中，多个节点对同一份数据的读写操作最终达成一致的状态的能力，核心目标是确保系统存在网络延迟，节点故障等异常，仍能对外提供可靠的数据视图。
三种一致性模型：
| 模型类型 | 特点 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 强一致性 | 所有节点实时同步，操作全局有序（如线性一致性） | 金融交易、订单系统 |
| 最终一致性 | 允许短暂不一致，但最终收敛（如因果一致性、会话一致性） | 社交动态、缓存系统 |
| 顺序一致性 | 操作全局有序，但允许延迟（如Spanner的TrueTime机制） | 分布式数据库、日志系统 |
| CAP定理：在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，另外一个必须被牺牲 |
选择策略：
- 金融系统：牺牲可用性（CP系统），确保强一致性。
- 社交平台：牺牲强一致性（AP系统），优先保证可用性
Raft有三个角色：领导者、跟随者，候选人，核心原理：
- 领导选举：通过心跳机制判断是否超时，候选者需要获取一半以上的票数，并且日志要是最新的
- 日志复制：通过日志匹配属性，确保日志条目在相同索引和任期下内容一致。在超过半数节点复制标记后，才会应用到应用机上
- 安全性约束：新的领导者必须包含所有已提交的日志，每个任期唯一递增。