更新共识算法

consensus/Paxos-history.md

@@ -10,13 +10,13 @@ Paxos 算法最初的论文名称为《The Part-Time Parliament》，翻译成
 
 为了说明 Paxos 算法并增强演讲效果，Lamport 演讲中多次扮演《夺宝奇兵》中的主角印第安纳·琼斯。遗憾的是，Paxos 论文中采用的希腊民主议会的比喻显然不太成功。Lamport 像写小说一样，把一个复杂的数学问题写成了一篇带有考古色彩的历史小说，听众没有记住 Paxos 算法，仅仅记住了印第安纳·琼斯。
 
-1990 年，Lamport 将《The Part-Time Parliament》论文提交给学术期刊 TOCS。根据 Lamport 的本人的回忆[^1]，TOCS 审稿人阅读后认为“这篇论文不怎么重要，但还有些意思”，并建议删掉与 Paxos 相关的故事背景。Lamport 对这些缺乏幽默感的审稿人颇为不爽，拒绝对论文进行修改。于是，论文的发表被搁置。
+1990 年，Lamport 将《The Part-Time Parliament》论文提交给 TOCS 期刊。根据 Lamport 的本人的回忆[^1]，TOCS 审稿人阅读后认为“这篇论文不怎么重要，但还有些意思”，并建议删掉与 Paxos 相关的故事背景。Lamport 对这些缺乏幽默感的审稿人颇为不爽，拒绝对论文进行修改。于是，论文的发表被搁置。
 
-虽然论文没有发表，但不代表没有人关注这个算法，Bulter W.Lampson（1991 年图灵奖获得者）认识到这个算法的重要性，在他的论文《How to Build a Highly Availability System using Consensus》对 Paxos 进行了讲述。后来，De Prisco、Lynch 和 Lampson 几人又联合在《理论计算机科学》期刊发表了论文《Revisiting the PAXOS algorithm》对 Paxos 算法进行了详细地描述和证明。经过 Lampson 等人的大力宣传，Paxos 算法逐渐被学术界重视。
+虽然论文没有发表，但不代表没有人关注这个算法，Bulter W.Lampson（1991 年图灵奖获得者）认识到 Paxos 算法的重要性，在他的论文《How to Build a Highly Availability System using Consensus》对 Paxos 算法进行了讲述。后来，De Prisco、Lynch 和 Lampson 几人联合在《理论计算机科学》期刊发表了论文《Revisiting the PAXOS algorithm》对 Paxos 算法进行了详细地描述和证明。经过 Lampson 等人的大力宣传，Paxos 算法逐渐被学术界重视。
 
-另一方面，这些介绍 Paxos 论文的发表使 Lamport 觉得《The Part-Time Parliament》重新发表的时间到了。
+另一方面，这些介绍 Paxos 算法的论文使 Lamport 觉得《The Part-Time Parliament》重新发表的时间到了。
 
-或许作为玩笑的延续，或许为保留原有的工作，更直白的说法是 Lamport 认为论文内容的描述和证明足够清晰，根本不需要任何修改，这次论文的发布仅增加了一段编辑注解。有意思的是，编辑也在注解上也风趣了一把。
+或许作为玩笑的延续，或许为保留原有的工作，更直白的说法是 Lamport 认为论文描述和证明足够清晰，根本不需要任何修改，这次论文的发布仅增加了一段编辑的注解。有意思的是，编辑也风趣了一把。
 
 :::tip <span></span>
 
@@ -37,7 +37,7 @@ Paxos 算法最初的论文名称为《The Part-Time Parliament》，翻译成
   图 6-4 《Paxos Made Simple》论文摘要
 :::
 
-然而，这篇论文还是非常难以理解，引用斯坦福大学的学者 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 设计 Raft 时发表的论文[^4]中对 Paxos 的描述：
+然而，这篇论文还是非常难以理解，引用斯坦福大学学者 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 在设计 Raft 时的论文[^4]中对 Paxos 的描述：
 
 :::tip 《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》节选
 
@@ -57,4 +57,4 @@ we were not able to understand the complete protocol until after reading several
 [^1]: 参见 https://lamport.azurewebsites.net/pubs/pubs.html#lamport-paxos
 [^2]: 参见 https://lamport.azurewebsites.net/pubs/lamport-paxos.pdf
 [^3]: 参见 https://lamport.azurewebsites.net/pubs/paxos-simple.pdf
-[^4]: 参见 https://raft.github.io/raft.pdf USENIX ATC 2013 年 best paper
+[^4]: 参见 https://raft.github.io/raft.pdf

consensus/Paxos.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 # 6.3 Paxos 算法
 
-Paxos 算法由 Leslie Lamport 于 1990 年提出，是一种基于消息传递、具备高度容错特性的共识算法，是当今分布式系统中最重要的理论基础，几乎就是“共识系统”的代名词。
+Paxos 算法由 Leslie Lamport[^1] 于 1990 年提出，是一种基于消息传递、具备高度容错特性的共识算法，是当今分布式系统中最重要的理论基础，几乎就是“共识系统”的代名词。
 
 Paxos 算法因其复杂性而广为人知，围绕它发生过许多有趣的故事，这些已成为人们津津乐道的一段轶事。直接切入 Paxos 算法本身未免望文生畏，我们不妨从这段轶事开始学习 Paxos 算法之旅。
 
+[^1]: Lamport 在分布式系统理论方面有非常多的成就，比如 Lamport 时钟、拜占庭将军问题、Paxos 算法等等。除了计算机领域之外，其他领域的无数科研工作者也要成天和 Lamport 开发的一套软件打交道，目前科研行业应用最广泛的论文排版系统 —— LaTeX (名字中的 La 就是指 Lamport)

consensus/Replicated-State-Machine.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 这里的“日志“，并不是工程师熟悉的，通过 log4j 或者 syslog 输出的描述发生事情的文本。而是 MySQL 中的 binlog（Binary Log）、MongoDB 中的 Oplog（Operations Log）、Redis 中的 AOF（Append Only File）、PostgreSQL 中的 WAL（Write-Ahead Log）...。这些日志名字不同，但它们的全都是**只能追加、完全有序的记录序列**。
 
-图 6-1 展示了日志结构，日志是有序的、持久化的记录序列，日志以追加的方式在末尾添加记录，读取时则从左到右顺序扫描。
+图 6-1 展示了日志结构，日志是有序的、持久化的记录序列，日志在末尾追加记录，读取时则从左到右顺序扫描。
 :::center
   ![](../assets/log.png) <br/>
   图 6-1 日志是有序的、持久化的记录序列 [图片来源](https://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying)

consensus/consensus.md

@@ -1,15 +1,15 @@
 # 6.1 什么是共识
 
-讨论 Paxos 或 Raft 时，很多文献使用“分布式一致性协议”或“分布式一致性算法”来描述这些技术。例如，Google Chubby 系统的作者 Mike Burrows 曾评价 Paxos：“There is only one consensus protocol...”，这一句话常被翻译为“世界上只有一种一致性算法”。
+业内讨论 Paxos 或 Raft 算法时，常使用“分布式一致性协议”或“分布式一致性算法”来描述。例如，Google Chubby 系统的作者 Mike Burrows 曾评价 Paxos：“There is only one consensus protocol...”，这一句话常被翻译为“世界上只有一种一致性算法”。
 
 尽管“共识”和“一致”在汉语中含义相近，但在计算机领域，这两个术语具有截然不同的含义：
 
-- 共识（Consensus）：指所有节点就某项操作（如选主、原子事务提交、日志复制、分布式锁管理等）达成一致的过程及其算法。
-- 一致性（Consistency）：描述多个节点的数据是否保持一致，关注数据最终达到稳定状态的结果。
+- **共识**（Consensus）：指所有节点就某项操作（如选主、原子事务提交、日志复制、分布式锁管理等）达成一致的过程及其算法。
+- **一致性**（Consistency）：描述多个节点的数据是否保持一致，关注数据最终达到稳定状态的结果。
 
-因此，Paxos、Raft 和 ZAB 等算法应归类为“共识”算法，而 CAP 定理中的 C 和数据库 ACID 模型中的 C 则描述的是“一致性”问题。将 Paxos 等算法称为“共识算法”更为准确。
+Paxos、Raft 或者 ZAB 等算法研究的是达成一致的过程，CAP 定理中的 C 和数据库 ACID 模型中的 C 描述的是“一致性”状态问题。因此，将 Paxos 等算法归类到“共识算法”更准确。
 
-在分布式系统中，节点故障是不可避免的。为提高系统可靠性，可以通过增加节点数量，依据“少数服从多数”的原则确保系统在多数节点（n/2+1）正常工作的情况下仍能达成决策。这种通过多数节点（Quorum）保证系统容错性的机制被称为 Quorum 机制。
+在分布式系统中，节点故障是不可避免、什么都是不可靠的。为提高系统整体的可靠性，增加节点数量，依据“少数服从多数”的原则确保系统在多数节点（n/2+1）正常工作的情况下仍能达成决策。这种通过多数节点（Quorum）保证系统容错性的机制被称为 Quorum 机制。
 
 :::tip Quorum 机制
 
@@ -21,7 +21,7 @@ Quorum 机制下，一个 N/2+1 节点个数的集群最多容忍 ⌊N/2⌋ 个
 
 :::
 
-根据上述的讨论，以 Quorum 为基础，在充满不确定的环境下（如节点故障、网络不可靠、消息延迟或丢失），仍然能够协商出一致的决策，从而对外呈现出一致的运行结果，这个过程称为节点间”协商共识“。
+根据上述的讨论，以 Quorum 为基础，在充满不确定的环境下（如节点故障、网络不可靠、消息延迟或丢失），仍然能够协商出一致的决策，从而对外呈现出一致的运行结果，这个过程称为节点间”达成共识“。
 
 一旦解决了共识问题，就能提供一套屏蔽内部复杂问题的抽象机制，为应用层提供一致性保证，满足多种目标需求，例如：
 - **主节点选举**：对于一个主从复制的数据库，所有的节点需要就“谁来当主节点”达成一致。如果由于网络问题出现节点间无法通信，很容易出现争议。不解决争议问题，就会出现多个节点同时认为自己是主节点，也就是出现分布式系统中最头疼的情况 —— “脑裂”。
@@ -30,4 +30,3 @@ Quorum 机制下，一个 N/2+1 节点个数的集群最多容忍 ⌊N/2⌋ 个
 - **日志复制**：日志复制是指将主节点的“操作日志”复制到从节点。日志条目的顺序必须在所有节点上形成一致，即日志条目需要按相同的顺序被写入（“顺序”相当重要，笔者将在下一节介绍）。
 
 
-[^2]: Lamport 在分布式系统理论方面有非常多的成就，比如 Lamport 时钟、拜占庭将军问题、Paxos 算法等等。除了计算机领域之外，其他领域的无数科研工作者也要成天和 Lamport 开发的一套软件打交道，目前科研行业应用最广泛的论文排版系统 —— LaTeX (名字中的 La 就是指 Lamport)