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目录
一、分布式一致性算法的应用
1.1 kafka
1.2 flink
1.3 redis（Redis Sentinel模式）
1.4 mysql（MGR模式）
二、分布式一致性算法的作用
三、自己设计一个分布式一致性算法
3.1 选主策略
3.2 原子广播
四、总结
一、分布式一致性算法的应用
工作中碰到的越来越多的分布式系统，到处都存在着分布式一致性算法，举个例子：
1.1 kafka
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Controller 是 Kafka 集群中的一个特殊 Broker，负责管理 Partition 的 Leader 选举、副本分配等元数据操作。
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Controller 的选举：
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依赖 ZooKeeper 的版本：通过 ZooKeeper 的临时节点（EPHEMERAL）实现，第一个成功创建
/controller节点的 Broker 成为 Controller。 -
Kafka KRaft 模式（去 ZooKeeper 化）：使用 Raft 协议 选举 Controller，确保元数据的一致性。
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1.2 flink
Flink 通过 High Availability (HA) 机制实现 JobManager 的故障恢复，选主过程依赖外部协调服务（如 ZooKeeper 或 Kubernetes）：
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依赖组件
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ZooKeeper：用于领导者选举和元数据存储（推荐方案）。
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Kubernetes：通过原生 API 实现高可用（如 Deployment + Service）。
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选主流程
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注册节点：多个 JobManager 启动时向 ZooKeeper 注册临时节点。
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选举主节点：通过 ZooKeeper 的选举机制（如
LeaderLatch）确定唯一的主 JobManager。 -
状态持久化：主 JobManager 将作业元数据和检查点位置持久化到共享存储（如 HDFS、S3）。
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故障检测：若主节点失联，ZooKeeper 触发重新选举，新主节点从共享存储恢复元数据并接管集群。
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1.3 redis（Redis Sentinel模式）
故障检测与转移流程：
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主观下线（SDOWN）
Sentinel 节点定期向主节点发送PING命令，若在down-after-milliseconds内未收到响应，标记主节点为 主观下线。 -
客观下线（ODOWN）
其他 Sentinel 节点也尝试与主节点通信。当超过quorum数量的 Sentinel 确认主节点不可达，标记为 客观下线。 -
领导者选举
Sentinel 集群通过 Raft 算法选举一个 领导者 Sentinel（需获得多数票）。 -
故障转移
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领导者选择最优从节点（依据优先级、复制偏移量等）晋升为主节点。
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向新主节点发送
SLAVEOF NO ONE，并等待其确认角色切换。 -
更新其他从节点配置，指向新主节点（
SLAVEOF <new-master>）。
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客户端重定向
客户端通过 Sentinel 查询新主节点地址，自动切换连接。 -
原主节点恢复
若原主节点重新上线，Sentinel 会将其配置为从节点，同步新主数据。
1.4 mysql（MGR模式）
MGR模式下，事务完成引擎层prepare，写Binlog之前会被MySQL的预埋钩子HOOK before_commit()拦截，进入到MGR层，将事务封装成消息通过Paxos一致性协议（consensus）进行全局排序后发送给MGR各个节点，在各节点上独自进行认证（certifiy）。
二、分布式一致性算法的作用
可以看到上面的系统中使用了paxos、raft等等算法，它们使用这些算法的原因，本质上是：
分布式系统中要达成一个共识
这个共识可以是哪台机器是master，亦或是某个log在系统间的同步
paxos、raft等等都是为了达成一个共识，所以它们也叫分布式共识算法
三、自己设计一个分布式一致性算法
网上很多教分布式一致性算法的博客，但我感觉先尝试自己设计一个，再去和通用的分布式算法作比较，思考自己的设计不足，理解的会更深刻
Q：假设我们有11台机器，如何达成共识？
我们让一台机器是leader，其它机器是follower，这样我们只要leader做出了决定，其它机器只是follower，自然可以达成共识，信息同步之类的可以通过2pc来解决
Q：所以问题就变成了，11台机器，如果选出一个leader？
如果我们有zookeeper之类的软件，可通过节点抢占选出leader
Q：那么问题来了，zookeeper如何实现的？
zookeeper也是典型的一主多从架构，需要从多个节点中选主，一个leader提供写服务，其它follower保持和leader同步
Q：所以问题又回来了，在没有zk的情况下，我们要设计实现一个多机器选主策略，且可以实现原子广播
3.1 选主策略
leader选举初始化：
每台机器启动时，都认为自己是leader，保存自己的id(myLeaderId)与成为leader的时间(myLeaderTime)
每个机器向其它机器，发送自己的myLeaderId和myLeaderTime，两台机器比较myLeaderTime大小，更早成leader的机器将成为另一台机器的leader，如果一台机器已经成为了follower，它将不会再参与比较，而是跟随自己的leader改变
每台机器在自己内部维护：
自己的leader是谁：myApproveLeaderId
自己的follower是谁：List[myFollowerid]
当有一台机器的follower超过了集群的一半机器，那么该机器成为该集群的master
可能发生的特殊情况是：
某个机器A虽然myLeaderTime大于机器Ｂ，但因为机器Ａ同步速度更快，所以机器Ａ率先成为了集群的leader，这时b会直接承认a为leader
有从节点挂掉：
少数挂掉无所谓，超过一半挂掉， leader退化成自由节点，系统拒绝服务
主节点挂掉：
从节点通过心跳和主节点连接，当发现主节点挂掉后，从节点删除自己的myApproveLeaderId，重新成为自由节点，参与到新的选主过程里，直到一个新的节点成为了master
产生分区：
假设产生分区的数量一多一少
原leader在多的那一边，无影响，因为少的那一边限于数量不可能选出来新的leader
原leader在少的那一边，leader退化成自由节点，多的一边重新选出来leader，这个过程可能发生脑裂，需要详细设置下时间参数
3.2 原子广播
选出leader以后，leader产出的消息要广播给follower
该消息要满足原子性、一致性、有序性
有序性的满足：leader给每条消息打上序列号，follower执行时，严格按照序号顺序执行，除非明确收到某个序号不执行的命令
原子性与一致性：leader收到消息后，将消息传给follower预处理，只要有一半的follower表示预处理成功，leader就给这些follower发送commit消息，让它们持久化消息，都持久化成功后，返回给客户端成功
有几种异常可能：
1. leader收到消息后，将消息传给follower预处理，没收到超过一半的ack就挂了，或者收到了超过一半的ack，但是没发任何一个commit就挂了
这种情况不会给客户端发送处理成功，消息也没持久化，客户端可以继续发
2. leader发送commit后崩溃，导致部分follower没有收到commit消息
这种leader重新选主时，会选有最新事务的follower作为leader，被commit后的follower即作为了leader，这样消息会被持久化成功，即执行成功，但因为中途崩溃了，所以客户端并不知情，客户端再提交可能导致一条消息被执行两次，可能需要客户端提交时，比如维护一个唯一的序列号，当失败了之后再提交时，服务端根据这个唯一的序列号判断是否执行过，来直接返回结果
四、总结
粗略看起来设计一个分布式一致性算法不是太复杂，可能之前已了解过不少该类算法特性，后面会研究一下raft、zab、paxos，在它们之间作比较，同时也和我上边的设计的算法简单对比，看看各种算法的应用场景与优劣