1.Paxos

世界上只有一种共识协议，就是 Paxos，其他所有共识算法都是 Paxos 的退化版本。

算法流程:

1.提案节点：称为 Proposer，提出对某个值进行设置操作的节点，设置值这个行为就被称之为提案（Proposal），值一旦设置成功，就是不会丢失也不可变的。请注意，Paxos 是典型的基于操作转移模型而非状态转移模型来设计的算法，这里的“设置值”不要类比成程序中变量赋值操作，应该类比成日志记录操作，在后面介绍的 Raft 算法中就直接把“提案”叫作“日志”了。

2.决策节点：称为 Acceptor，是应答提案的节点，决定该提案是否可被投票、是否可被接受。提案一旦得到过半数决策节点的接受，即称该提案被批准（Accept），提案被批准即意味着该值不能再被更改，也不会丢失，且最终所有节点都会接受该它。

3.记录节点：被称为 Learner，不参与提案，也不参与决策，只是单纯地从提案、决策节点中学习已经达成共识的提案，譬如少数派节点从网络分区中恢复时，将会进入这种状态。
使用 Paxos 算法的分布式系统里的，所有的节点都是平等的，它们都可以承担以上某一种或者多种的角色，不过为了便于确保有明确的多数派，决策节点的数量应该被设定为奇数个，且在系统初始化时，网络中每个节点都知道整个网络所有决策节点的数量、地址等信息。

4.paxos时序图如下：

2.Gossip 协议

“最终一致性”的分布式共识协议：Gossip 协议

 Gossip 的具体工作过程

 1.如果有某一项信息需要在整个网络中所有节点中传播，那从信息源开始，选择一个固定的传播周期（譬如 1 秒），随机选择它相连接的 k 个节点（称为 Fan-Out）来传播消息。

2.每一个节点收到消息后，如果这个消息是它之前没有收到过的，将在下一个周期内，选择除了发送消息给它的那个节点外的其他相邻 k 个节点发送相同的消息，直到最终网络中所有节点都收到了消息，尽管这个过程需要一定时间，但是理论上最终网络的所有节点都会拥有相同的消息。

Gossip消息传播模式 

1.反熵（Anti-Entropy）: 反熵的意思就是反混乱，以提升网络各个节点之间的相似度为目标，所以在反熵模式下，会同步节点的全部数据，以消除各节点之间的差异，目标是整个网络各节点完全的一致。但是，在节点本身就会发生变动的前提下，这个目标将使得整个网络中消息的数量非常庞大，给网络带来巨大的传输开销。

2.传谣（Rumor-Mongering）: 传谣模式是以传播消息为目标，仅仅发送新到达节点的数据，即只对外发送变更信息，这样消息数据量将显著缩减，网络开销也相对较小。