兩種一致性共識算法的分類及實現方式有何不同？

本文探討兩種主流一致性共識算法的分類和實現差異。目前，分佈式系統中的一致性算法主要分為兩大類：基於Leader的單點寫入算法和對等的多點寫入算法。它們在架構、性能和適用場景上各有不同。

一、基於Leader的單點寫入一致性算法

這類算法的核心是單一Leader節點負責所有寫入操作。其他節點（Follower）負責數據同步和讀取。 Leader節點保證數據的一致性。這種方式簡單易懂，寫入效率高，但Leader節點的單點故障會影響整個系統的寫入能力。

典型的實現包括MySQL的主從復制和Redis的主從模式。 Leader節點接收所有寫入請求，並將數據同步到Follower節點，從而保證數據一致性。

二、對等的多點寫入一致性算法

與前者不同，對等的多點寫入算法中，所有節點地位平等，都可以進行寫入操作。寫入操作的成功需要滿足一定的條件，例如所有節點或超過半數節點確認寫入成功。這保證了更強的系統一致性和高可用性，但寫入效率相對較低，通信開銷更大。

Raft和Paxos算法是這類算法的典型代表，廣泛應用於etcd、ZooKeeper等分佈式系統。這些算法通過節點間的協同工作，確保數據的一致性。

總結：

兩種算法各有千秋。基於Leader的算法更適合對寫入性能要求較高，容忍少量數據丟失的場景；而對等的多點寫入算法則更適用於對數據一致性和高可用性要求極高的場景。選擇哪種算法取決於具體的應用需求和系統設計目標。

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