分布式系统为了保证其可靠性，一般都会多节点提供服务，各别节点的故障不会影响系统的可用性。对于分布式的存储系统来说，在保证可用性的同时，数据的可靠性（不丢失）也是其要解决的核心问题。目前通用的方案是使用多副本存储。这就会引入一个新的问题，分布式存储系统的又一核心问题——多个副本间的数据一致性保障。所以就有了各种数据一致性协议。例如：Zookeeper的Zab、Etcd使用的Raft和无比复杂的Pax
分布式一致性分布式场景下，多个服务同时对服务一个流程，比如电商下单场景，需要支付服务进行支付、库存服务扣减库存、订单服务进行订单生成、物流服务更新物流信息等。如果某一个服务执行失败，或者网络不通引起的请求丢失，那么整个系统可能出现数据不一致的原因。上述场景就是分布式一致性问题，追根到底，分布式一致性的根本原因在于数据的分布式操作，引起的本地事务无法保障数据的原子性引起。分布式一致性问题的解决思路有
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