Question

一致性算法是从复制状态机的背景下提出的（参考英文原文引用37）。在这种方法中，一组服务器上的状态机产生相同状态的副本，并且在一些机器宕掉的 情况下也可以继续运行。复制状态机在分布式系统中被用于解决很多容错的问题。例如，大规模的系统中通常都有一个集群领导人，像 GFS、HDFS 和 RAMCloud，典型应用就是一个独立的复制状态机去管理领导选举和存储配置信息并且在领导人宕机的情况下也要存活下来。比如 Chubby 和 ZooKeeper。

图 1 ：复制状态机的结构。一致性算法管理着来自客户端指令的复制日志。状态机从日志中处理相同顺序的相同指令，所以产生的结果也是相同的。

复制状态机通常都是基于复制日志实现的，如图 1。每一个服务器存储一个包含一系列指令的日志，并且按照日志的顺序进行执行。每一个日志都按照相同的顺序包含相同的指令，所以每一个服务器都执行相同的 指令序列。因为每个状态机都是确定的，每一次执行操作都产生相同的状态和同样的序列。

一致性算法的任务是保证复制日志的一致性。服务器上的一致性模块接收客户端发送的指令然后添加到自己的日志中。它和其他服务器上的一致性模块进行通 信来保证每一个服务器上的日志最终都以相同的顺序包含相同的请求，即使有些服务器发生故障。一旦指令被正确的复制，每一个服务器的状态机按照日志顺序处理 他们，然后输出结果被返回给客户端。因此，服务器集群看起来形成了一个高可靠的状态机。

实际系统中使用的一致性算法通常含有以下特性：

• 安全性保证（绝对不会返回一个错误的结果）：在非拜占庭错误情况下，包括网络延迟、分区、丢包、重复和乱序等错误都可以保证正确。
• 可用性：集群中只要有大多数的机器可运行并且能够相互通信、和客户端通信，就可以保证可用。因此，一个典型的包含 5 个节点的集群可以容忍两个节点的失败。服务器被停止就认为是失败。它们稍后可能会从可靠存储的状态中恢复并重新加入集群。
• 不依赖时序来保证一致性：物理时钟错误或者极端的消息延迟只有在最坏情况下才会导致可用性问题。
• 通常情况下，一条指令可以尽可能快的在集群中大多数节点响应一轮远程过程调用时完成。小部分比较慢的节点不会影响系统整体的性能。