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前言
etcd是线性一致性读，而zk却是顺序一致性读，再加上各种共识、强弱一致的名词，看到欸度时候总会混淆，这里会给出一些例子来帮助理解。
什么是一致性？
在谈到一致性这个词时，你会想到CAP理论的consistency,或者ACID钟的consistency,或者cache一致性协议的coherence，还是Raft/Paxos钟的consensus?
一致性这个词在不同的领域具有不同的含义，毕竟这个中文词在英文词对应了不同的术语，consistency，coherence，consensus三个单词统一翻译为"一致性"。因此在谈一致性之前，有必要对这几个概念做一个区分，否则很容易让人迷惑。
coherence
Coherence只出现在Cache Coherence一词中，称为"缓存一致性"，研究多核场景，即怎么保证多个核上的CPU缓存数据是一致的。一般是单机维度的，不算分布式领域
consensus
consensus准确的翻译是共识，即多个提议者达成共识的过程，例如Paxos，Raft就是共识算法，Paxos是一种共识理论，分布式系统是他的场景，一致性是他的目标。
一些常见的误解:使用了Raft或者Paxos的系统都是线性一致的(Linearizability即强一致)，其实不然，共识算法只能提供基础，要实现线性一致还需要在算法之上做出更多的努力。因为分布式系统引入了多个节点，节点规模越大、宕机、网络时延、网络分区就会成为常态，任何一个问题都可能导致节点之间的数据不一致，因此Paxos和Raft准确来讲是用来解决一致性问题的共识算法，用于分布式场景，而非"缓存一致性"这种单机场景。所以很多文章也就简称"Paxos是分布式系统中的一致性算法"。
一致性(Consistency)的含义比共识(Consensus)要宽泛，一致性指的是多个副本对外呈现的状态。包括顺序一致性、线性一致性、最终一致性等。而共识特指达成一致的过程，但注意，共识并不意味着实现了一致性，一些情况它是做不到的
Paxos与Raft
Paxos其实是一类协议，Paxos中包含Basic Paxso、Multi-Paxos、Cheap Paxos和其他的变种。Raft就是Multi-Paxos的一个变种，Raft通过简化
Multi-Paxos的模型，实现了一种更容易让人理解和工程实现的共识算法，Paxos是第一个被证明完备的共识算法，能够让分布式网络中的节点出现错误时仍然保持一致，当然前提是没有恶意节点，也就是拜占庭将军问题。在传统的分布式系统领域是不需要担心这种问题的。因为不论是分布式数据库、消息队列、分布式存储，你的机器都不会故意发送错误信息，最常见的问题反而是节点失去响应，所以它们在这种前提下，Paxos是足够用的
复制状态机
Consensus共识在实现机制上属于复制状态机(Replicated State Machine)的范畴，复制状态机是一种很有效的容错技术，基于复制日志来实现，每个Server存储着一份包含序列的日志文件，状态机会按顺序执行这些命令。因为日志中的命令和顺序都相同，因此所有节点会得到相同的数据。因此保证系统一致性就简化为保证操作日志的一致，这种复制日志的方式被大量运用，如果GSF、HDFS、ZooKeeper和etcd都是这种机制。
区块链
共识算法还有一个很重要的领域，就是比较火的区块链，比如工作量证明(POW)、权益证明(POS)和委托权益证明(DPOS)、置信度证明(POB)等等，都是共识算法。大家熟知的zk、etcd这种之所以叫"传统分布式"，就是相对于区块链这种"新型分布式系统"而言的，都是多节点共同工作，只是区块链有几点特殊:
- 1.区块链需要解决的是拜占庭将军问题，Paxos之类的一致性算法无法对抗欺诈节点
- 2.区块链中不存在中央空置房，没有一个节点可以控制或协调账本数据的生成
- 3.区块链中的共识算法如果达不到一致性，则任何人都可以硬分叉，另建一个社区、一条链
- 4.分布式系统的性能理论上可以无限提升，但是区块链是以相对的低效率来换取公正，主流的公有链每秒只能处理几笔到几十笔交易
consistency
介绍完了Coherence和Consensus共识，我们来看consistency一致性，也就是我们平时说的最多的CAP、BASE、ACID之类。
最简单的，客户端C1将系统中的一个值K由V1更新为V2,客户端C2/C3/C4需要立即读取到K的最新值。
一致性要求的是一致，并不是正确，如果所有节点给出一个"错误"的答案，那也叫一致性
对于不同的场景，用户角度对于一致性的要求是不一样的，例如:
- 1.银行系统:你在柜台存了一笔钱，同时你的朋友转账给你一笔钱，你的女朋友同时又在淘宝消费了一笔钱，你可能会感觉很乱，但你相信，最后你的余额一定是对的，银行可以慢一点，但不会把钱搞错。
- 2.电商系统:你在淘宝看到一个库存为5的衣服，然后你快速下单，但是被提示"库存不足，无法购买"，你会觉得自己动作太慢，被人抢走了，不太关心库存为啥显示5
- 3.论坛小站:你注册一个论坛，需要手机验证码，点完发送之后，一直没有响应，过了一天你才收到了这条短信，不过小站而已，不注册也就罢了。
上面是夸张了的用户情况，在实际业务中，一致性也是分等级的，如强一致行和弱一致性，怎么使用要看具体和系统的容忍度。
强一致性和弱一致性只是一种统称，按照从强到弱，可以划分为:
- 1.线性一致性Linearizability consitency,也叫原子性
- 2.顺序一致性Sequential consistency
- 3.因果一致性Causal consistency
- 4.最终一致性Eventual consistency
强一致性包括线性一致性和顺序一致性，其他的如最终一致性都是弱一致性。
关于强和弱的定义，可以参考剑桥大学的slide
Strong consistency
- ensures that only consistent state can be seen.
* All replicas return the same value when queried for the attribute of an object. This may be achieved at a cost - high latency.Weak consistency
- for when "fast access" requriement domainates
* update some replica, e.g. the closest or some designated replica
* the update replica sends up date messages to all other replicas.
* different replicas can return different values for the queried attribute of the value should be returned ,or "not known", with a timestamp
* in the long term all updates must propagte to all replicas ....
强一致性集群中，对任何一个节点发起请求都会得到相同的回复，但将产生相对高的延迟。而弱一致性具有更低的响应延迟，但可能会回复过期的数据，最终一致性即是经过一段时间后会达到一致的弱一致性