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分布式编程开发是随着互联网的不断发展而被程序员掌握的一种开发方式，而今天我们就一起来了解一下，分布式系统一致性问题如何实现。
1.CAP理论
CAP理论是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论的多的理论。其中C代表一致性(Consistency)，A代表可用性(Availability)，P代表分区容错性(Partitiontolerance)。CAP理论告诉我们C、A、P三者不能同时满足，多只能满足其中两个。
在CAP理论中，P是一定要满足的，那么也就意味着只有两种组合方案(AP和CP)进行选择，但是在实际中，面对鱼和熊掌不可兼得的情况下，我们还是想想方设法兼得的，也就是C和A各退一步，我们来保证系统的基本可用和终一致性。
2.一致性
讨论分布式系统的一致性涉及到更多的一个概念可能是共识。举个简单的例子就是在一个或多个进程提议了一个值后，通过某种协议让所有进程对这个值达成共识(一致)，为了就某个值达成共识，各个进程需要提出自己的提议，终通过分布式一致性算法，使得所有正确运行的进程学习到相同的值。
分布式一致性算法我们应该已经听过很多了，例如Paxos、Raft以及Zab协议等。Paxos算法是布式系统中通用的一致性方案中的一种，它能达到某种终一致性的状态。Raft，不同于Paxos直接从分布式一致性问题出发推导出来，Raft则是从多副本状态机的角度提出，使用更强的假设来减少需要考虑的状态，使之变的易于理解和实现。Zab协议的全称是ZookeeperAtomicBroadcast(Zookeeper原子广播)。Zookeeper是通过Zab协议来保证分布式事务的一致性。
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2025-08-07
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