CAP定理

CAP 理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C:Consistency)，可用性（A: Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。

• C:Consistency：指数据在多个副本之间能够保持一致性（严格的一致性）。
• A: Availability：指系统提供的服务必须一直处于可用状态，每次请求都能够获取到非错的响应。
• P：Partition tolerance：指分布式系统在遇到网络分区故障的时候，仍然能够对外提供高可用，一致性服务。

base理论

• BASE：全称：Basically Available(基本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）。

• Base 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大型互联网分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。其核心思想是：既是无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。其中软状态指：允许系统中的数据存在中间状态，也就是允许系统在多个节点之间存在数据的延时。

两阶段提交 （2PC）

两个阶段是指：第一阶段：准备阶段(投票阶段)和第二阶段：提交阶段（执行阶段）。
准备阶段：
1）协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作(vote)，并开始等待各参与者节点的响应。
2）参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。（注意：若成功这里其实每个参与者已经执行了事务操作只是没有commit）
3）各参与者节点响应协调者节点发起的询问。如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个”同意”消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个”中止”消息。

提交阶段：

如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息；否则，发送提交(Commit)消息；参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。(注意:必须在最后阶段释放锁资源)

当协调者节点从所有参与者节点获得的相应消息都为”同意”时:
1）协调者节点向所有参与者节点发出”正式提交(commit)”的请求。
2）参与者节点正式完成操作，并释放在整个事务期间内占用的资源。
3）参与者节点向协调者节点发送”完成”消息。
4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。

当任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为”中止”或协调者节点在第一阶段的询问超时之前无法获取所有参与者节点的响应消息时:
1）协调者节点向所有参与者节点发出”回滚操作(rollback)”的请求。
2）参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。
3）参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。
4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务

缺点：

1. 同步阻塞问题。执行过程中，所有参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。
2. 单点故障。由于协调者的重要性，一旦协调者发生故障。参与者会一直阻塞下去。尤其在第二阶段，协调者发生故障，那么所有的参与者还都处于锁定事务资源的状态中，而无法继续完成事务操作。（如果是协调者挂掉，可以重新选举一个协调者，但是无法解决因为协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题）
3. 数据不一致。在二阶段提交的阶段二中，当协调者向参与者发送commit请求之后，发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程中协调者发生了故障，这回导致只有一部分参与者接受到了commit请求。而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作。但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。
4. 二阶段无法解决的问题：协调者再发出commit消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交。

三阶段提交 （3PC）

与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。

1. 引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。
2. 在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。

也就是说，除了引入超时机制之外，3PC把2PC的准备阶段再次一分为二，这样三阶段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段。

CanCommit阶段：

3PC的CanCommit阶段其实和2PC的准备阶段很像。协调者向参与者发送commit请求，参与者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。

1. 事务询问 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否可以执行事务提交操作。然后开始等待参与者的响应。

2. 响应反馈 参与者接到CanCommit请求之后，正常情况下，如果其自身认为可以顺利执行事务，则返回Yes响应，并进入预备状态。否则反馈No
   PreCommit阶段

协调者根据参与者的反应情况来决定是否可以记性事务的PreCommit操作。根据响应情况，有以下两种可能。

假如协调者从所有的参与者获得的反馈都是Yes响应，那么就会执行事务的预执行。

1. 发送预提交请求 协调者向参与者发送PreCommit请求，并进入Prepared阶段。

2. 事务预提交 参与者接收到PreCommit请求后，会执行事务操作，并将undo和redo信息记录到事务日志中。

3. 响应反馈 如果参与者成功的执行了事务操作，则返回ACK响应，同时开始等待最终指令。

假如有任何一个参与者向协调者发送了No响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断。

1. 发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求。

2. 中断事务 参与者收到来自协调者的abort请求之后（或超时之后，仍未收到协调者的请求），执行事务的中断。

doCommit阶段：

该阶段进行真正的事务提交，也可以分为以下两种情况。

执行提交

1. 发送提交请求 协调接收到参与者发送的ACK响应，那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向所有参与者发送doCommit请求。

2. 事务提交 参与者接收到doCommit请求之后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。

3. 响应反馈 事务提交完之后，向协调者发送Ack响应。

4. 完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应之后，完成事务。

中断事务 协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（可能是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。

1. 发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求

2. 事务回滚 参与者接收到abort请求之后，利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操作，并在完成回滚之后释放所有的事务资源。

3. 反馈结果 参与者完成事务回滚之后，向协调者发送ACK消息

4. 中断事务 协调者接收到参与者反馈的ACK消息之后，执行事务的中断。

在doCommit阶段，如果参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或者rebort请求时，会在等待超时之后，会继续进行事务的提交。（其实这个应该是基于概率来决定的，当进入第三阶段时，说明参与者在第二阶段已经收到了PreCommit请求，那么协调者产生PreCommit请求的前提条件是他在第二阶段开始之前，收到所有参与者的CanCommit响应都是Yes。（一旦参与者收到了PreCommit，意味他知道大家其实都同意修改了）所以，一句话概括就是，当进入第三阶段时，由于网络超时等原因，虽然参与者没有收到commit或者abort响应，但是他有理由相信：成功提交的几率很大。 ）

2PC与3PC的区别

相对于2PC，3PC主要解决的单点故障问题，并减少阻塞，因为一旦参与者无法及时收到来自协调者的信息之后，他会默认执行commit。而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。但是这种机制也会导致数据一致性问题，因为，由于网络原因，协调者发送的abort响应没有及时被参与者接收到，那么参与者在等待超时之后执行了commit操作。这样就和其他接到abort命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的情况。

无论是二阶段提交还是三阶段提交都无法彻底解决分布式的一致性问题。Google Chubby的作者Mike Burrows说过， there is only one consensus protocol, and that’s Paxos” – all other approaches are just broken versions of Paxos. 意即世上只有一种一致性算法，那就是Paxos算法。

Paxos算法

Paxos算法解决的问题：机器宕机或网络异常后可以快速且正确地在集群内部对某个数据的值达成一致

Paxos算法中有3个角色：

• Proposer
• Acceptor
• Learners

在具体的实现中，一个进程可能同时充当多种角色。比如一个进程可能既是Proposer又是Acceptor又是Learner。
还有一个很重要的概念叫提案（Proposal）。最终要达成一致的value就在提案里。这个Value不仅仅是一个值，可以是一个命令，或者是日志，也可以类比为集群的leader选举的leader:ip。

Paxos约束设定

• Proposer 提出的Proposal 包含着唯一版本ID：N 和Value。

• Acceptor接受Proposal的约束：

1. Acceptor必须接受它收到的第一个提案。
2. Acceptor只要尚未响应过版本号大于N（Acceptor已经接受过的Proposal中版本号最大值）的Prepare请求，那么他就可以接受这个编号为N的提案。

Paxos 算法描述

Paxos算法分为两个阶段。具体如下：

阶段一：

(a) Proposer选择一个提案编号N，然后向半数以上的Acceptor发送编号为N的Prepare请求。

(b) 如果一个Acceptor收到一个编号为N的Prepare请求，且N大于该Acceptor已经响应过的所有Prepare请求的编号，那么它就会将它已经接受过的编号最大的提案（如果有的话）作为响应反馈给Proposer，同时该Acceptor承诺不再接受任何编号小于N的提案。

阶段二：

(a) 如果Proposer收到半数以上Acceptor对其发出的编号为N的Prepare请求的响应，那么它就会发送一个针对[N,V]提案的Accept请求给半数以上的Acceptor。注意：V就是收到的响应中编号最大的提案的value，如果响应中不包含任何提案，那么V就由Proposer自己决定。

(b) 如果Acceptor收到一个针对编号为N的提案的Accept请求，只要该Acceptor没有对编号大于N的Prepare请求做出过响应，它就接受该提案。

最后

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