分布式共识是保障分布式系统可靠性的核心机制，常见场景包括区块链、分布式数据库等。以下是关键知识点梳理：
一、核心概念
共识算法通过节点间通信达成数据一致性，核心目标是：
- 正确性：确保所有合法节点最终达成一致
- 安全性：防止非法节点篡改数据
- 活性：在合理时间内完成决策
📌 本内容为技术性讲解，如需了解分布式系统基础可前往 /learn/distributed_systems
二、主流算法对比
| 算法 | 特点 | 应用场景 | 📷 关键词 |
|---|---|---|---|
| Raft | 通过日志复制实现高可用 | 分布式数据库 | Raft_Algorithm |
| Paxos | 理论基础但实现复杂 | 分布式系统协议 | Paxos_Algorithm |
| PoW | 工作量证明，保障网络安全 | 区块链 | Proof_of_Work |
| PoS | 权益证明，降低算力消耗 | 公链共识机制 | Proof_of_Stake |
三、实现原理简析
- Leader选举 🎯
通过投票机制选出主节点，如Raft的任期制设计 - 日志同步 🔄
确保所有节点存储相同的数据副本 - 冲突解决 ⚖️
使用多数派原则处理网络延迟或故障
📚 深入理解Raft算法可参考 Raft论文详解
四、应用场景
- 区块链：比特币的PoW、以太坊的PoS
- 分布式数据库：etcd、Consul的Raft实现
- 云服务：AWS DynamoDB的最终一致性模型
分布式共识架构图
图示：节点间通过共识算法同步状态