本文詳細介紹目前分布式系統中常見的一些一致性協議：兩階段提交協議，三階段提交協議，向量時鐘，rwn協議，paxos協議，raft協議。下面就乙個個詳細講解下。
一. 兩階段提交協議(2pc)
兩階段提交協議，簡稱2pc，是比較常用的解決分布式事務問題的方式，要麼所有參與程序都提交事務，要麼都取消事務，即實現acid中的原子性(a)的常用手段。
兩階段提交將提交過程劃分為連續的兩個階段：表決階段(voting)和提交階段(commit)。假設在沒有故障發生的情形下，兩階段提交協議由下列操作序列構成，如下圖所示：
協調者的有限狀態機如下圖：
如上圖所示：協調者初始處於init狀態，當接收到系統發出的commit訊息後，向參與者多播vote-request訊息後轉入wait狀態，在此進入阻塞狀態，因為要等待所有參與者傳送返回的訊息，當收到所有參與者的返回訊息後，如果其中包含vote-abort訊息，則多播global-abort訊息後轉入abort狀態，否則多播global-commit訊息後轉入commit狀態。
參與者的有限狀態機如下圖：
如上圖所示：參與者初始處於init狀態，當接收到vote-request訊息時，發出vote-commit會轉入ready狀態，告訴協調者已經準備做好提交準備，否則就返回乙個vote-abort訊息。等待協調者行為，如果收到global-abort訊息，就會進入abort狀態，如果收到global-commit訊息，就會轉入commit狀態。
從兩者的有限狀態機可以看出，在所有可能狀態中，存在三個阻塞狀態：協調者的wait狀態，參與者的init狀態和ready狀態。
二. 三階段提交協議(3pc)
3pc就是在2pc基礎上將2pc的提交階段細分位兩個階段：預提交階段和提交階段。
3pc中協調者的有限狀態機如下圖：
3pc中參與者的有限狀態機如下圖：
三. 向量時鐘
通過向量空間祖先繼承的關係比較, 使資料保持最終一致性,這就是向量時鐘的基本定義。
下面給出乙個場景來說明向量時鐘的作用：
以上這個決策用到了向量時鐘，有個圖還比較清晰了說明整個過程：
四. nwr協議
nwr是一種在分布式儲存系統中用於控制一致性級別的一種策略。在amazon的dynamo雲儲存系統中，就應用nwr來控制一致性。
讓我們先來看看這三個字母的含義：
n：在分布式儲存系統中，有多少份備份資料
w：代表一次成功的更新操作要求至少有w份資料寫入成功
r： 代表一次成功的讀資料操作要求至少有r份資料成功讀取
nwr值的不同組合會產生不同的一致性效果，當w+r>n的時候，整個系統對於客戶端來講能保證強一致性。當w+r 以常見的n=3、w=2、r=2為例：
n=3，表示，任何乙個物件都必須有三個副本（replica），w=2表示，對資料的修改操作（write）只需要在3個replica中的2個上面完成就返回，r=2表示，從三個物件中要讀取到2個資料物件，才能返回。
在分布式系統中，資料的單點是不允許存在的。即線上正常存在的replica數量是1的情況是非常危險的，因為一旦這個replica再次錯誤，就 可能發生資料的永久性錯誤。假如我們把n設定成為2，那麼，只要有乙個儲存節點發生損壞，就會有單點的存在。所以n必須大於2。n約高，系統的維護和整體 成本就越高。工業界通常把n設定為3。
當w是2、r是2的時候，w+r>n，這種情況對於客戶端就是強一致性的。
在上圖中，如果r+w>n,則讀取操作和寫入操作成功的資料一定會有交集（如圖中的b），這樣就可以保證一定能夠讀取到最新版本的更新資料，資料的強一致性得到了保證。在滿足資料一致性協議的前提下，r或者w設定的越大，則系統延遲越大，因為這取決於最慢的那份備份資料的響應時間。而如果r+w<=n，則無法保證資料的強一致性，因為成功寫和成功讀集合可能不存在交集，這樣讀操作無法讀取到最新的更新數值，也就無法保證資料的強一致性。
在具體實現系統時，僅僅依靠nwr協議還不能完成一致性保證，因為在上述過程中，當讀取到多個備份資料時，需要判斷哪些資料是最新的，如何判斷資料的新舊？這需要向量時鐘來配合，所以對於dynamo來說，是通過nwr協議結合向量時鐘來共同完成一致性保證的。
五. paxos協議
paxos協議的基礎比較難以理解，這裡就不枯燥無味的介紹paxos協議的理論基礎，這方面的資料也是非常多的。估計大家也不希望看到很多理論，公式很多。這裡給出幾個參考資料供閱讀：
1. 架構師需要了解的paxos原理，歷程及實踐：
3. 資料一致性與paxos演算法(上，中，下三篇文章):
六. raft協議
1. raft協議的動畫：
2.
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