随着各种高并发的访问、海量数据处理等应用场景越来越多，为了应对这些使用场景，分布式系统应运而生。

分布式系统得以发展，得益于诸多原因，比如：可以避免单点故障，容易横向扩展等。所谓单点故障指的是：单个组件发生故障会导致整个系统的瘫痪，而横向扩展的意思是我们可以通过增加机器来提高整个系统的性能。当然，分布式系统也存在很多挑战。接下来小编就着重介绍一下分布式系统如何保证数据的一致性。


以一个数据存储系统为例，client想要在server上设置一个值。如果一开始有一个server和一个client，那只要一个server完成值的设置即可。但如果有多个server存在，要如何保证所有的server节点上存储的值是一致的呢？

如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那他们最后就能得到一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”，以保证每个节点看到的指令一致。

 
选举和现实社会中的选举制度较像，刚开始没有Leader，所有集群中的参与者都是Follwer。当Follwer超过选举超时时间，没有收到来自Leader的心跳报文，就会成为Candidate，增加任期并向其他节点发起新的选举请求。接收到请求的节点如果还没有投票，则投票给该节点，并重置自己的超时时间。

如果某个Candidate节点接收到的选票个数占大多数（超过二分之一），它就会成为Leader节点，这就是所谓的Leader election过程。每隔一定时间向Follower发送心跳报文来保持自己的“统治地位。

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