互联网的出现，意味着"信息大爆炸"。

用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。

如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。

各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。

对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。

下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成六个部分连载，今天是第一篇。

基于用户投票的排名算法（一）：Delicious和Hacker News

有哪些一致性协议？

以下是与Paxos和Raft类似的分布式一致性算法及其核心设计思想、应用场景和优缺点对比：

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1. Zab协议（ZooKeeper Atomic Broadcast）

• 设计思想：
  Zab协议基于Paxos思想改进，但更强调顺序性和工程实用性。通过引入原子广播机制，确保所有事务按顺序提交（Primary Order），使用zxid（由epoch和事务编号组成）作为全局唯一标识，实现强一致性。
• 应用场景：
  ZooKeeper的核心协议，适用于分布式协调服务（如配置管理、分布式锁）。
• 优点：
  • 高吞吐量、低延迟；
  • 强一致性保证，支持崩溃恢复。
• 缺点：
  • 依赖单一Leader，选举期间服务不可用；
  • 实现复杂度较高。

分布式共识问题，简单说，就是在一个或多个进程提议了一个值应当是什么后，使系统中所有进程对这个值达成一致意见。

这样的协定问题在分布式系统中很常用，比如说选主（Leader election）问题中所有进程对Leader达成一致；

互斥（Mutual exclusion）问题中对于哪个进程进入临界区达成一致；

原子组播（Atomic broadcast）中进程对消息传递（delivery）顺序达成一致。

对于这些问题有一些特定的算法，但是，分布式共识问题试图探讨这些问题的一个更一般的形式，如果能够解决分布式共识问题，则以上的问题都可以得以解决。

分布式一致性算法和 CAP 之间的关系是什么？

分布式一致性算法与CAP定理之间的关系可以从以下几个层面深入分析：

一、CAP定理的核心约束

CAP定理指出，分布式系统无法同时满足 一致性（Consistency） 、 可用性（Availability） 和 分区容错性（Partition Tolerance） 三个特性，必须在这三者中选择两个进行优先保障。这一理论为分布式系统的设计划定了边界：

• 一致性（C） ：所有节点在同一时间看到的数据完全一致。
• 可用性（A） ：系统始终能响应请求（即使返回的数据可能不是最新的）。
• 分区容错性（P） ：系统在网络分区（节点间通信中断）时仍能继续运行。

这篇写的很好 https://levy5307.github.io/blog/PacificA/

PacificA是微软实现的一款强一致性的分布式共识协议，具有简单易实现、可用性高的优点

本篇文章的内容都是从微软发布的《PacificA: Replicationi in Log-Based Distributed Storage System》总结而来，如有疑惑请移步。

详细介绍一下一致性算法 PacificA

PacificA一致性算法详解

一、背景与设计目标

PacificA是微软亚洲研究院提出的一种分布式强一致性算法，专为日志复制系统设计。

其核心设计理念是将配置管理与数据管理分离，通过独立的一致性组件（如Configuration Manager）维护系统配置，同时确保数据的强一致性。

该算法旨在解决传统多数派算法的局限性，例如在可用副本不足半数时仍支持读写操作。

设计目标：

1. 强一致性：任何时刻读取的数据均为最新状态，避免脏读或过期数据。

2. 高可用性：即使少数副本存活，仍可完成读写操作。

3. 去中心化故障检测：通过节点间的契约（lease）机制实现故障发现与恢复，避免单点依赖。

4. 模块化架构：配置管理与数据复制解耦，提升系统的灵活性与可扩展性。

概述

最近在看一些 es 方面的东西，了解到在es 的7.x版本之前 Master Election 算法采用的是Bully，但是在7.x改用了 Raft。

Bully 算法原理

消息类型：

• Election 消息，向节点发起选举的消息
• Alive 消息，节点对 Election 消息的应答
• Victory 消息，竞选成功的主节点向普通节点发送竞选成功的消息

选举过程：

• 集群中每个活着的节点查找比自己ID大的节点，如果不存在则向其他节点发送Victory消息，表明自己为主节点
• 如果存在比自己ID大的节点，则向这些节点发送Election消息，并等待响应
• 如果在给定的时间内，没有收到这些节点回复的消息，则自己成为主节点，并向比自己ID小的节点发送Victory消息
• 节点收到比自己ID小的节点发送的Election消息，则回复Alive消息

分布式一致性算法 Bully 的全面解析

1. 定义与背景

Bully算法是一种基于节点优先级（通常以唯一ID表示）的分布式选举算法，其核心思想是 选择ID最大的存活节点作为主节点（Leader）。

该算法由Garcia-Molina于1982年提出，适用于需要快速选举主节点的场景，例如Elasticsearch（ES）和MongoDB的副本集故障转移。

2. 核心机制

消息类型

• Election消息：用于发起选举，由候选节点向更高ID节点发送。
• Alive消息：对Election消息的应答，表示更高ID节点存活。
• Victory消息：竞选成功的节点向集群广播主权声明。

参考资料

https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/18031245

https://patentimages.storage.googleapis.com/5e/62/e3/d91ec10c6fc860/CN107341660A.pdf

分布式一致性算法GEAR的全面解析

一、定义与背景

GEAR（Gear Consensus Protocol）是由唐盛（北京）物联技术有限公司自主研发的区块链共识协议，旨在解决分布式系统中的数据一致性问题。

该协议结合了区块链数据结构和点对点网络通信的特点，通过轮转记账、集体评估、齿轮共识路由三个子协议实现安全、高效且去中心化的数据同步。

其设计目标包括：

1. 去中心化：避免单一节点控制，增强系统抗攻击能力；
2. 高效性：优化通信开销与响应速度；
3. 灵活性：适用于多种应用场景，如供应链管理、金融交易等。