引言
狭义的分布式系统指由网络连接的计算机系统，每个节点独立地承担计算或存储任务，节点间通过网络协同工作。广义的分布式系统是一个相对的概念，正如Leslie Lamport所说[1]：
What is a distributed systeme. Distribution is in the eye of the beholder.
To the user sitting at the keyboard, his IBM personal computer is a nondistributed system.
To a flea crawling around on the circuit board, or to the engineer who designed it, it's very much a distributed system.
一致性是分布式理论中的根本性问题，近半个世纪以来，科学家们围绕着一致性问题提出了很多理论模型，依据这些理论模型，业界也出现了很多工程实践投影。下面我们从一致性问题、特定条件下解决一致性问题的两种方法(2PC、3PC)入门，了解最基础的分布式系统理论。
一致性(consensus)
何为一致性问题？简单而言，一致性问题就是相互独立的节点之间如何达成一项决议的问题。分布式系统中，进行数据库事务提交(commit transaction)、Leader选举、序列号生成等都会遇到一致性问题。这个问题在我们的日常生活中也很常见，比如牌友怎么商定几点在哪打几圈麻将：
《赌圣》，1990
假设一个具有N个节点的分布式系统，当其满足以下条件时，我们说这个系统满足一致性：
- 全认同(agreement): 所有N个节点都认同一个结果
- 值合法(validity): 该结果必须由N个节点中的节点提出
- 可结束(termination): 决议过程在一定时间内结束，不会无休止地进行下去
有人可能会说，决定什么时候在哪搓搓麻将，4个人商量一下就ok，这不很简单吗？
但就这样看似简单的事情，分布式系统实现起来并不轻松，因为它面临着这些问题：
- 消息传递异步无序(asynchronous): 现实网络不是一个可靠的信道，存在消息延时、丢失，节点间消息传递做不到同步有序(synchronous)
- 节点宕机(fail-stop): 节点持续宕机，不会恢复
- 节点宕机恢复(fail-recover): 节点宕机一段时间后恢复，在分布式系统中最常见
- 网络分化(network partition): 网络链路出现问题，将N个节点隔离成多个部分
- 拜占庭将军问题(byzantine failure)[2]: 节点或宕机或逻辑失败，甚至不按套路出牌抛出干扰决议的信息
假设现实场景中也存在这样的问题，我们看看结果会怎样：
我: 老王，今晚7点老地方，搓够48圈不见不散！ …… （第二天凌晨3点） 隔壁老王: 没问题！ // 消息延迟 我: …… ---------------------------------------------- 我: 小张，今晚7点老地方，搓够48圈不见不散！ 小张: No …… （两小时后……） 小张: No problem！ // 宕机节点恢复 我: …… ----------------------------------------------- 我: 老李头，今晚7点老地方，搓够48圈不见不散！ 老李: 必须的，大保健走起！ // 拜占庭将军
（这是要打麻将呢？还是要大保健？还是一边打麻将一边大保健……）
还能不能一起愉快地玩耍...
我们把以上所列的问题称为系统模型(system model)，讨论分布式系统理论和工程实践的时候，必先划定模型。例如有以下两种模型：
- 异步环境(asynchronous)下，节点宕机(fail-stop)
- 异步环境(asynchronous)下，节点宕机恢复(fail-recover)、网络分化(network partition)
2比1多了节点恢复、网络分化的考量，因而对这两种模型的理论研究和工程解决方案必定是不同的，在还没有明晰所要解决的问题前谈解决方案都是一本正经地耍流氓。
一致性还具备两个属性，一个是强一致(safety)，它要求所有节点状态一致、共进退；一个是可用(liveness)，它要求分布式系统24*7无间断对外服务。FLP定理(FLP impossibility)[3][4] 已经证明在一个收窄的模型中(异步环境并只存在节点宕机)，不能同时满足 safety 和 liveness。
FLP定理是分布式系统理论中的基础理论，正如物理学中的能量守恒定律彻底否定了永动机的存在，FLP定理否定了同时满足safety 和 liveness 的一致性协议的存在。
《怦然心动 (Flipped)》，2010
工程实践上根据具体的业务场景，或保证强一致(safety)，或在节点宕机、网络分化的时候保证可用(liveness)。2PC、3PC是相对简单的解决一致性问题的协议，下面我们就来了解2PC和3PC。
2PC
2PC(tow phase commit)两阶段提交[5]顾名思义它分成两个阶段，先由一方进行提议(propose)并收集其他节点的反馈(vote)，再根据反馈决定提交(commit)或中止(abort)事务。我们将提议的节点称为协调者(coordinator)，其他参与决议节点称为参与者(participants, 或cohorts)：
2PC, phase one
在阶段1中，coordinator发起一个提议，分别问询各participant是否接受。
2PC, phase two
在阶段2中，coordinator根据participant的反馈，提交或中止事务，如果participant全部同意则提交，只要有一个participant不同意就中止。
在异步环境(asynchronous)并且没有节点宕机(fail-stop)的模型下，2PC可以满足全认同、值合法、可结束，是解决一致性问题的一种协议。但如果再加上节点宕机(fail-recover)的考虑，2PC是否还能解决一致性问题呢？
coordinator如果在发起提议后宕机，那么participant将进入阻塞(block)状态、一直等待coordinator回应以完成该次决议。这时需要另一角色把系统从不可结束的状态中带出来，我们把新增的这一角色叫协调者备份(coordinator watchdog)。coordinator宕机一定时间后，watchdog接替原coordinator工作，通过问询(query) 各participant的状态，决定阶段2是提交还是中止。这也要求 coordinator/participant 记录(logging)历史状态，以备coordinator宕机后watchdog对participant查询、coordinator宕机恢复后重新找回状态。
从coordinator接收到一次事务请求、发起提议到事务完成，经过2PC协议后增加了2次RTT(propose+commit)，带来的时延(latency)增加相对较少。
3PC
3PC(three phase commit)即三阶段提交[6][7]，既然2PC可以在异步网络+节点宕机恢复的模型下实现一致性，那还需要3PC做什么，3PC是什么鬼？
在2PC中一个participant的状态只有它自己和coordinator知晓，假如coordinator提议后自身宕机，在watchdog启用前一个participant又宕机，其他participant就会进入既不能回滚、又不能强制commit的阻塞状态，直到participant宕机恢复。这引出两个疑问：
- 能不能去掉阻塞，使系统可以在commit/abort前回滚(rollback)到决议发起前的初始状态
- 当次决议中，participant间能不能相互知道对方的状态，又或者participant间根本不依赖对方的状态
相比2PC，3PC增加了一个准备提交(prepare to commit)阶段来解决以上问题：
图片截取自wikipedia
coordinator接收完participant的反馈(vote)之后，进入阶段2，给各个participant发送准备提交(prepare to commit)指令。participant接到准备提交指令后可以锁资源，但要求相关操作必须可回滚。coordinator接收完确认(ACK)后进入阶段3、进行commit/abort，3PC的阶段3与2PC的阶段2无异。协调者备份(coordinator watchdog)、状态记录(logging)同样应用在3PC。
participant如果在不同阶段宕机，我们来看看3PC如何应对：
- 阶段1: coordinator或watchdog未收到宕机participant的vote，直接中止事务；宕机的participant恢复后，读取logging发现未发出赞成vote，自行中止该次事务
- 阶段2: coordinator未收到宕机participant的precommit ACK，但因为之前已经收到了宕机participant的赞成反馈(不然也不会进入到阶段2)，coordinator进行commit；watchdog可以通过问询其他participant获得这些信息，过程同理；宕机的participant恢复后发现收到precommit或已经发出赞成vote，则自行commit该次事务
- 阶段3: 即便coordinator或watchdog未收到宕机participant的commit ACK，也结束该次事务；宕机的participant恢复后发现收到commit或者precommit，也将自行commit该次事务
因为有了准备提交(prepare to commit)阶段，3PC的事务处理延时也增加了1个RTT，变为3个RTT(propose+precommit+commit)，但是它防止participant宕机后整个系统进入阻塞态，增强了系统的可用性，对一些现实业务场景是非常值得的。
小结
以上介绍了分布式系统理论中的部分基础知识，阐述了一致性(consensus)的定义和实现一致性所要面临的问题，最后讨论在异步网络(asynchronous)、节点宕机恢复(fail-recover)模型下2PC、3PC怎么解决一致性问题。
阅读前人对分布式系统的各项理论研究，其中有严谨地推理、证明，有一种数学的美；观现实中的分布式系统实现，是综合各种因素下妥协的结果。
[1] Solved Problems, Unsolved Problems and Problems in Concurrency, Leslie Lamport, 1983
[2] The Byzantine Generals Problem, Leslie Lamport,Robert Shostak and Marshall Pease, 1982
[3] Impossibility of Distributed Consensus with One Faulty Process, Fischer, Lynch and Patterson, 1985
[4] FLP Impossibility的证明, Daniel Wu, 2015
[5] Consensus Protocols: Two-Phase Commit, Henry Robinson, 2008
[6] Consensus Protocols: Three-phase Commit, Henry Robinson, 2008
[7] Three-phase commit protocol, Wikipedia