本文主要介绍分布式系统中的一致性算法，包括 Panxos，Raft 和 ZAB 算法。 一致性概念CAP 理论：对于一个分布式系统，不能同时满足以下三点： 一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。 可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。 分区容错性（Partition Tolerance）：一个分布式系统里面，节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障，使得有些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。当你一个数据项只在一个节点中保存，那么分区出现后，和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上，那么出现分区之后，这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。 一致性模型： 弱一致性：如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。 最终一致性：如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。如 DNS，Gossip（ ...