分布式系统关注点——通过“共识”达成数据一致性
这次准备开启一个新的系列来写了，聊聊分布式系统中的关注点。节奏不会排的太紧凑，计划两周一更吧。
本文是本系列的第二篇。是前一篇《不知道是不是最通俗易懂的《数据一致性》剖析了》的后续内容。
前一篇可能讲的过于通俗，逼格不高，不太受大家待见。。本篇会继续坚持尽量讲的通俗易懂，坚信让更多的人看懂才有更大的价值。不过相对来说内容的专业度有所上升。
已经对数据一致性问题做了一次剖析，那么怎么解决由于故障导致的不一致问题呢？本文会围绕“共识”这个点展开。
01 “共识”是什么？为什么会产生？
一致性问题其实是一个「结果」，本质是由于数据冗余导致的，如果没有冗余，也就不会有一致性问题了。
分布式系统里的各个子系统之间之所以能够相互协作，就是因为其之间冗余了相同的数据作为“信物”，要不然我都不认识你的话，为什么要配合你干活呢。所以这个“信物”变了，你得通知我，要不然我又不认识你了。这个“信物”变更达成一致性的过程称作达成「共识」。所以：
一致性问题是结果，共识是为达到这个结果所要经过的过程，或者说一种手段。
在分布式系统中，冗余数据的场景不限于此，因为规模越大的系统，越不能容忍某一个子系统出问题后产生蝴蝶效应，所以往往会做高可用。小明1号倒下了还有千千万万个小明X号在坚守岗位，理想中的全天候24小时提供服务~。高可用的本质是通过相同数据存储多个副本，并都可对外提供服务。比如每个小明X号都有一本《按摩指法白皮书》，谁请假了都可以由其它小明X号提供相同的按摩服务。但是这个本《按摩指法白皮书》改了，就得通知到每个人，因为这是服务的全部和来源，所以在做了高可用的集群中数据冗余的问题更为突出。
实际上，如果分布式系统中各个节点都能保证瞬时响应、无故障运行，则达成共识很容易。就好像我们人一样，在一定范围内只要吼一嗓子，通过稳定的空气传播，相关人是否接收到这个消息，并且给出响应几乎可以是“瞬时”的。但是正如〖上篇，