Quorum机制-WARO协议-分布式系统（三）

WARO协议（Write All Read one ） 强一致性。是一种简单的副本控制协议，当 Client 请求向某副本写数据时（更新数据），只有当所有的副本都更新成功之后，这次写操作才算成功，否则视为失败。这样的话，只需要读任何一个副本上的数据即可。但是WARO带来的影响是写服务的可用性较低，因为只要有一个副本更新失败，此次写操作就视为失败了。

Quorum机制 Quorum 的定义如下：假设有 N 个副本，更新操作 wr 在 W 个副本中更新成功之后，则认为此次更新操作 wr 成功，把这次成功提交的更新操作对应的数据叫做：“成功提交的数据”。对于读操作而言，至少需要读R个副本，其中，W+R>N ，即 W 和 R 有重叠，一般，W+R=N+1。

N = 存储数据副本的数量

W = 更新成功所需的副本

R = 一次数据对象读取要访问的副本的数量

听起来有些抽象，举个例子：

假设我有5个副本，更新操作成功写入了3个，另外2个副本仍是旧数据，此时在读取的时候，只要确保读取副本的数量大于2，那么肯定就会读到最新的数据。至于如何确定哪份数据是最新的，我们可以通过引入数据版本号的方式判断（Quorum 机制的使用需要配合一个获取最新成功提交的版本号的 metadata 服务，这样可以确定最新已经成功提交的版本号，然后从已经读到的数据中就可以确认最新写入的数据。）

Quorum 是分布式系统中常用的一种机制，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，在 Paxos、Raft 和 ZooKeeper 的 Zab 等算法中，都可以看到 Quorum 机制的应用。

Zookeeper的选举机制是遵循了Quorum的，这也是为什么我们部署Zookeeper必须要求有奇数个Cluster可用的原因。这样一是能保证Leader选举时不会出现平票的情况，避免出现脑裂。二是Leader在向Follower同步数据的时候，必须要超过半数的Follower同步成功，才会认为数据写入成功。

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