第九章 一致性與共識
分散式系統最重要的的抽象之一是共識(consensus)：讓所有的節點對某件事達成一致。
最終一致性(eventual consistency)只提供較弱的保證，需要探索更高的一致性保證(stronger consistency)。
摘要：

• start by looking at one of the strongest consistency models in common use,linearizability(線性一致性)。
• then examine the issue of ordering events(事件順序) in a distributed system,particularly around causality(因果關係) and total ordering(全域性順序).
• explore how to atomically commit a distributed transaction

Linearizability
非線性一致性案例：

全序
全序(total order)指允許任意兩個元素進行比較，如自然數集就是全序的。
而數學集合不是全序的，如{a,b}與{b,c}不能比較大小，稱為偏序。 線性一致性的系統中，操作是全序的；如果兩個事件有因果關係，則它們有序，如果是併發的，則它們的順序無法比較。這意味著因果關係定義了一個偏序。
因此線性一致性系統中，不存在併發操作。
線性一致性包含因果一致性。很多情況下，看上去需要線性一致性的系統，實際上只需要因果一致性，因果一致性可以更高效的實現。

蘭伯特時間戳(Lamport timestamps)

計數器值大者是更大的時間戳，如計數器值相同，節點ID越大，時間戳越大。
蘭伯特時間戳的關鍵思想：每個節點NODE、客戶端Client跟蹤迄今為止所見到的最大計數器值，並在每個請求中包含這個最大計數器值。當一個節點NODE收到的最大計數器值大於本身的計數器值，它立刻更新自己的計數器值。

全序廣播(total order broadcast)
通常被描述為節點間交換訊息的協議，要滿足兩個安全屬性：

• 可靠交付(reliable delivery)
  沒有訊息丟失：如果訊息被傳到一個節點，它將被傳到所有節點
• 全序交付(totally ordered delivery)
  
  訊息以相同的順序傳遞給每個節點

分散式事務與共識
共識是分散式計算中最重要也是最基本的問題之一。目標是讓幾個節點達成一致(get several nodes to agree on something)。

原子提交與二階段提交演算法(2PC,two-phase commit)
2PC的基本流程：

詳細過程：

可能出現協調者失效的問題：

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