如何理解和實現基于Leader的單點寫一致性和對等部署的多寫一致性共識算法？

分布式系統一致性共識算法詳解

數據一致性是分布式系統穩定運行的關鍵。本文深入探討兩種主要的一致性共識算法：基于Leader的單點寫一致性和對等部署的多寫一致性。

基于Leader的單點寫一致性

此模型通常采用主從架構。主節點（Leader）負責所有寫入操作，確保數據準確性；從節點（Follower）同步數據并處理讀請求，減輕主節點負擔，提升系統容錯能力。客戶端寫入數據需先提交給Leader，Leader寫入成功后同步至Follower，最終保證數據全局一致性。

Raft算法是該模型的典型實現。Raft通過選舉Leader來管理寫入請求，簡化一致性處理。Leader接收寫請求，將數據復制到日志中并同步給Follower。只有大多數Follower確認接收后，Leader才確認寫入成功。

對等部署的多寫一致性

此模型中，所有節點地位平等，任何節點都能接收寫請求。數據一致性則依賴于寫操作在所有或大多數節點上成功完成。這種方式寫入更民主，但可能導致更高的寫入延遲，因為需要等待多個節點確認。

Paxos算法是該模型的典型代表。Paxos通過多輪投票達成共識，即使部分節點故障也能保證一致性。每個節點都可能成為提案者（Proposer）和接受者（Acceptor），通過提案和接受過程最終達成一致決策。

比特幣的區塊鏈共識機制也是對等部署多寫一致性的應用。每個節點都能挖礦創建新區塊，但只有大多數節點接受后，該區塊才有效，從而保證網絡數據一致性。

選擇合適的一致性共識算法取決于具體的應用場景。 理解這兩種模型的優缺點，有助于構建高效可靠的分布式系統。