一、CAP理论与BASE理论：
1、什么是 CAP 理论：
C：Consistency 一致性：指强一致性，分布式系统中的所有节点在同一时刻具有同样的值、都是最新的数据副本，一致性保证了不管向哪台服务器写入数据，其他的服务器能实时同步数据
A：Availability 可用性：部分结点宕机不影响整个集群对外提供服务，每次向未故障的节点发送请求，服务节点总能保证在有限的时间内处理完成并进行响应，从用户角度来看就是不会出现系统操作失败或者访问超时等问题，但是系统内部可能会出现网络延迟等问题
P：Partition Tolerance 分区容错性：由于网络的问题错综复杂，如果某个节点因为网络等问题造成数据不一致，或者数据延迟很久才同步过来，虽然会影响部分节点数据的时效性，但是服务节点依然是可用的，分布式系统要能容忍这种情况的，也就是说，尽管网络上有部分消息丢失，但系统仍然可继续工作。
分布式系统中，CAP是无法同时满足的，只能满足CAP中的两种，因此在设计分布式架构时，必须做出取舍，而对于分布式系统，分区容忍性是基本要求，必须要满足，否则就失去了价值。因为是节点宕机和网络故障大概率事件，很难避免，而当出现这种情况时，不可能同时保持一致性和可用性，所以设计分布式系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。
那为什么说在P满足的情况下，为什么说CA不能同时满足呢？我们来通过假设看一看，如果CA同时满足会怎么样：
（1）假设现在要求满足C（一致性），那么就是说所有的节点在某一刻提供的数据都必须一致，我们知道在P的情况，是不可能保证的，要保证的话，就只能把其他节点全部干掉，比如禁止读写，那这其实就是和A是相悖的（某些节点虽然延迟，但是节点本身可用）
（2）假设现在要求满足A（可用性），那么就是说只要节点本身没什么问题，就可以对外提供服务，哪怕有点数据延迟，很明显这肯定是和C相悖的。
2、一致性的类别：
CAP 是分布式事务处理的理论基础，在分布式事务的最终解决方案中一般选择牺牲一致性来换取可用性和分区容错性，但这里的 “牺牲一致性” 并不是完全放弃数据的一致性，而是放弃强一致性而换取弱一致性。一致性一般可以分为以下三种：
（1）强一致性：在任意时刻，所有节点中的数据是一样的，系统中的某个数据被成功更新后，后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值。比如传统数据库的事务特性 ACID，就是追求强一致性模型。
一个集群需要对外部提供强一致性，就务必会损耗可用性，只要集群内部某一台服务器的数据发生了改变，那么就需要等待集群内其他服务器的数据同步完成后，才能正常的对外提供服务。
（2）弱一致性：系统中的某个数据被更新后，后续对该数据的读取操作可能得到更新后的值，也可能是更改前的值，但即使过了不一致时间窗口后，后续对该数据的读取也不一定是最新值。
（3）最终一致性：是弱一致性的特殊形式，虽然不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的，但经过一段时间后，所有服务节点间的数据最终会达到一致的状态
弱一致性即使过了不一致时间窗口，后续的读取也不一定能保证一致，而最终一致性过了不一致窗口后，后续的读取一定保证一致。
3、什么是 BASE 理论：
BASE 理论是指，Basically Available（基本可用）、Soft-state（ 软状态）、Eventual Consistency（最终一致性），是基于CAP定理演化而来，是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。核心思想是即使无法做到强一致性，但每个业务根据自身的特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
BA 基本可用：指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，保证核心可用。但不等价于不可用。比如：搜索引擎0.5秒返回查询结果，但由于故障，2秒响应查询结果；网页访问过大时，部分用户提供降级服务等。
软状态：软状态是指允许系统存在中间状态，并且该中间状态不会影响系统整体可用性，即允许系统在不同节点间副本同步的时候存在延时。
最终一致性：系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态，不需要实时保证系统数据的强一致性。
很多时候我们并不要求数据的强一致性，而 BASE 通过牺牲强一致性来获得更好的可用性，所以 BASE 理论的适用性更广泛，比如更适合面向的是大型高可用可扩展的分布式系统
柔性事务和刚性事务：柔性事务满足BASE理论（基本可用，最终一致），刚性事务满足ACID理论。
二、一致性协议：
1、Gossip协议：
集群往往是由多个节点共同组成的，当一个节点加入集群或者一个节点从集群中下线的时候，都需要让集群中其他的节点知道，这样才能将数据信息分享给新节点而忽略下线节点。
如上图，A、B、C 节点之间可以互相传递消息，但是D节点在下线之后会被广播告诉其他存活节点。这样的广播协议就是今天要说Gossip协议，Gossip协议也叫Epidemic协议（流行病协议），当一个消息到来时，通过Gossip协议就可以像病毒一样感染全部集群节点。Gossip的过程是由一个种子节点发起的，当一个种子节点有信息需要同步到网络中的其他节点时，它会随机的选择周围几个节点散播消息，收到消息的节点也会重复该过程，直至最终网络中所有的节点都收到了消息。这个过程可能需要一定的时间，所以不能保证某个时间点所有的节点都有该条消息，但是理论上最终所有节点都会收到消息，因此它是一个最终一致性协议。
Gossip协议的特点：
（1）Gossip协议是周期性散播消息，每隔一段时间传播一次
（2）被感染的节点，每次可以继续散播N个节点
（3）每次散播消息时，都会选择尚未发送过的节点进行散播，不会向发送的节点散播
（4）同一个节点可能会收到重复的消息，因为可能同时多个节点正好向它散播
（5）集群是去中心化的，节点之间都是平等的
（6）消息的散播不用等接收节点的 ack，即消息可能会丢失，但是最终应该会被感染
下面我们来看个例子：
① 种子节点是A
② A节点选择B、C节点进行散播
③ C散播到D，B散播D和E，可以发现D收到两次
④ D散播到F，最终整个网络都同步到了消息
Gossip有点类似图的广度优先遍历算法，一般用于网络拓扑结构信息的分享和维护，比如 Redis 集群中节点的运行状态就是使用 Gossip 协议进行传递的。
2、Raft一致性协议：
分布式协议的难点之一就是数据的一致性，当由多个节点组成的集群中只有一个节点收到数据，我们就算成功的话，风险太大，当要求所有节点都收到数据才响应成功，性能又太差，所以一般会在数据的安全和性能之间做个折中，只要保证绝大部分节点同步数据成功，我们就算成功。比较知名的一致性算法有Raft算法，被广泛应用于许多中间件中，接下来我们就看看Raft算法是实现分布式系统的不同节点间的数据一致性的，也就是说客户端发送请求到任何一个节点都能收到一致的返回，当一个节点出故障后，其他节点仍然能以已有的数据正常进行。
首先介绍下在Raft算法中，几种情况下每个节点对应的角色：
（1）Leader节点：同大多数分布式中的Leader节点一样，所有数据的变更都需要先经过Leader
（2）Follower节点：Leader节点的追随者，负责复制数据并且在选举时候投票的节点
（3）Candidate候选节点：参与选举的节点，就是Follower节点参与选举时会切换的角色
2.1、Leader 选举：
系统在刚开始的时候，所有节点都是Follower节点，这时都有机会参与选举，将自己变成Candidate，变成Candidate的节点会先投自己1票，同时告诉其它节点，让它们来投票，当拿到超过半数以上的投票时，当前Candidate就会变成Leader节点。但是如果每个Follower节点都变成Candidate那么就会陷入无限的死循环，于是每个Follower都一个定时器，并且定时器的时间是随机的，当某个Follower的定时器时间走完之后，会确认当前是否存在Leader节点，如果不存在再把自己变成Candidate。
① 由于A节点的定时器时间最短（10ms），所以A会成为Candidate。
② A投自己一票，并告诉B、C来投票，B、C也投出自己的同意票后，A就会变成Leader节点，同时会记录是第M任。这个M是做版本校验的，比如一个编号是10的节点，收到了一个编号是9的节点的投票请求，那么就会拒绝这个请求。
在Leader节点选举出来以后，Leader节点会不断的发送心跳给其它Follower节点证明自己是活着的，其他Follower节点在收到心跳后会清空自己的定时器，并回复给Leader，因为此时没必要触发选举了。
如果Leader节点在某一刻挂了，那么Follower节点就不会收到心跳，因此在定时器到来时就会触发新一轮的选举，流程还是一样。但是如果恰巧两个Follower都变成了Candidate，并且都得到了同样的票数，那么此时就会陷入僵局，为了打破僵局，这时每个Candidate都会随机推迟一段时间再次请求投票，当然一般情况下，就是先来先得，优先跑完定时器的Candidate理论成为Leader的概率更大。
选举流程大致如上，接下来我们来看看数据日志的复制。
2.2、数据日志的复制：
当Leader节点收到客户端Client的请求变更时，会把变更记录到log中，然后Leader会将这个变更随着下一次的心跳通知给Follower节点，收到消息的Follower节点把变更同样写入日志中，然后回复Leader节点，当Leader收到大多数的回复后，就把变更写入自己的存储空间，同时回复client，并告诉Follower应用此log。至此，集群就变更达成了共识。
（1）正常情况下的日志复制：
① 一开始，Leader 和两个 Follower 都没有任何数据。
② 客户端发送请求给 Leader，储存数据 “sally”，Leader 先将数据写在本地日志，这时候数据状态还是 Uncommitted (还没最终确认，使用红色表示)
③ Leader 给两个 Follower 节点发送 AppendEntries 请求，数据在 Follower 上没有冲突，则将数据暂时写在本地日志，Follower 的数据也还是 Uncommitted
④ Follower 将数据写到本地后，返回 OK。Leader 收到后成功返回，只要收到的成功的返回数量超过半数 (包含Leader)，Leader 将数据 “sally” 的状态改成 Committed。( 这个时候 Leader 就可以返回给客户端了)
⑤ Leader 再次给 Follower 发送 AppendEntries 请求，收到请求后，Follower 将本地日志里 Uncommitted 数据改成 Committed。这样就完成了整个复制日志的过程，三个节点的数据是一致的
（2）Network Partition 网络分区情况下日志复制：
在 Network Partition 的情况下，部分节点之间没办法互相通信，Raft 也能保证这种情况下数据的一致性
① 一开始有 5 个节点处于同一网络状态下，如下图：
② Network Partition 将节点分成两边，一边有两个节点，一边三个节点：
③ 两个节点这边已经有 Leader 了，来自客户端的数据 “bob” 通过 Leader 同步到 Follower。
④ 只有两个节点，少于3个节点，所以 “bob” 的状态仍是 Uncommitted。所以在这里，服务器会返回错误给客户端
⑤ 另外一个 Partition 有三个节点，进行重新选主。
⑥ 客户端数据 “tom” 发到新的 Leader2，并通过和上节网络状态下相似的过程，同步到另外两个 Follower；但因为这个 Partition 有3个节点，超过半数，所以数据 “tom” 都 Commit 了。
⑦ 网络状态恢复，5个节点再次处于同一个网络状态下。但是这里出现了数据冲突 “bob" 和 “tom"
⑧ 三个节点的 Leader2 广播 AppendEntries
⑨ 两个节点 Partition 的 Leader 自动降级为 Follower，因为这个 Partition 的数据 “bob” 没有 Commit，返回给客户端的是错误，客户端知道请求没有成功，所以 Follower 在收到 AppendEntries 请求时，可以把 “bob“ 删除，然后同步 ”tom”，通过这么一个过程，就完成了在 Network Partition 情况下的复制日志，保证了数据的一致性。
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