在第2章中，我们主要从理论上讲解了Paxos算法，然而Paxos算法在工程实现的过程中，会遇到非常多的问题。

Paxos算法描述并没有涉及实际工程中需要注意的很多细节，同时对于开发人员来说，如何在保证数据一致性的情况下兼顾稳定性和性能也是一个巨大的挑战。

从本章开始，我们将结合实际工程实践中的Paxos实现，来讲解如何真正地使用Paxos算法来解决分布式一致性问题。

Chubby

Google Chubby 是一个大名鼎鼎的分布式锁服务，GFS和Big Table等大型系统都用它来解决分布式协作、元数据存储和 Master 选举等一系列与分布式锁服务相关的问题。

Hypertable 是一个使用 C++语言开发的开源、高性能、可伸缩的数据库，其以 Google的 BigTable 相关论文为基础指导，采用与 HBase 非常相似的分布式模型，其目的是要构建一个针对分布式海量数据的高并发数据库。

概述

目前 Hypertable 只支持最基本的添、删、改、查功能，对于事务处理和关联查询等关系型数据库的高级特性都尚未支持。

同时，就少量数据记录的查询性能和吞吐量而言，Hypertable 可能也不如传统的关系型数据库。

和传统关系型数据库相比，Hypertable 最大的优势在于以下几点。