Raft
Raft概述
Raft一致性算法用于保证在分布式的条件下，所有的节点可以执行相同的命令序列，并达到一致的状态。这类的问题可以归结为“Replicated state machines”问题。
Raft一致性算法的保证
Raft特点
相比于Paxos，Raft最大的特点就是可理解性。相信读过Paxos论文的人应该对此深有体会。
Raft把一致性问题，分解成三个比较独立的子问题，并给出每个子问题的解决方法：
选举：描述Raft是如何选择一个leader的，这个部分很受容易理解了。
日志复制：描述Raft的leader是如何把日志复制到集群的各个节点上的。
安全性：描述Raft是如何保证“State Machine Safety Property”。
参考
官方资源（包括了论文、各个语言的实现、一些学习视频）
Paxos
概述
Paxos 协议是一个解决分布式系统中，多个节点之间就某个值（提案）达成一致（决议）的通信协议。它能够处理在少数派离线的情况下，剩余的多数派节点仍然能够达成一致
paxos两阶段提交
总体说来，paxos就是通过两个阶段确定一个决议：
Phase1：确定谁的编号最高，只有编号最高者才有权利提交proposal；
Phase2：编号最高者提交proposal，如果没有其他节点提出更高编号的proposal，则该提案会被顺利通过；否则，整个过程就会重来。
你编号高，我比你更高，反复如此，算法永远无法结束，这叫活锁。FLP Impossibility已经证明，在异步通信中不存在任何一致性算法，活锁便是Paxos无法解决的硬伤。
Phase1，Phase2非常像2PC中的两个阶段，因此paxos本质上是多个2PC交替执行！
另外，即使你明白了，在实现时会知道有多难，工程实现与理论差距很大！
