随着业务场景越来越复杂，计算规模越来越庞大，单点系统往往难以满足高可扩展（Scalability）和高容错（Fault-tolerance）两方面的需求。此时就需要多台服务器通过组成集群，构建更加强大和稳定的“虚拟超级服务器”。

任务量越大，处理集群的规模越大，设计和管理的挑战也就越高。谷歌公司的全球搜索集群系统，包括数十万台服务器，每天响应百亿次的互联网搜索请求。

集群系统要实现一致性不是一件容易的事。不同节点可能处于不同的状态，不同时刻收到不同的请求，而且随时可能有节点出现故障。要保持对外响应的“一致性”，好比训练一群鸭子齐步走，难度可想而知。

定义 一致性（Consistency），早期也叫（Agreement），在分布式系统领域中是指对于多个服务节点，给定一系列操作，在约定协议的保障下，使得它们对处理结果达成“某种程度”的协同。

理想情况（不考虑节点故障）下，如果各个服务节点严格遵循相同的处理协议（即构成相同的状态机逻辑），则在给定相同的初始状态和输入序列时，可以确保处理过程中的每个步骤的执行结果都相同。因此，传统分布式系统中讨论一致性，往往是指在外部任意发起请求（如向多个节点发送不同请求）的情况下，确保系统内大部分节点实际处理请求序列的一致，即对请求进行全局排序。

那么，为什么说一致性问题十分重要呢？

举个现实生活中的例子，多个售票处同时出售某线路上的火车票，该线路上存在多个经停站，怎么才能保证在任意区间都不会出现超售（同一个座位卖给两个人）的情况？

这个问题看起来似乎没那么难，现实生活中经常通过分段分站售票的机制。然而，要支持海量的用户进行并行购票，并非易事（参考 12306 的案例）。特别是计算机系统往往需要达到远超物理世界的高性能和高可扩展性需求，挑战会变得更大。这也是为何每年到了促销季，各大电商平台都要提前完善系统。

计算机固然很快，但在很多地方都比人类世界脆弱的多。典型的，在分布式系统中，存在不少挑战：

仍以火车票售卖问题为例，愿意动脑筋的读者可能已经想到了一些不错的解决思路，例如：

这些思路假设售票处都能保证正常工作，并且消息传递不会出现错误。

当然，还可以设计出更多更完善的方案，但它们背后的核心思想，都是将可能引发不一致的并行操作进行串行化。这实际上也是现代分布式系统处理一致性问题的基础思路。另外，由于普通计算机硬件和软件的可靠性不足，在工程实现上还要对核心部件稳定性进行加强。

反过来，如果节点都很鲁棒，性能足够强，同时网络带宽足够大、延迟足够低，这样的集群系统往往更容易实现一致性。

然而，真实情况可能比人们预期的糟糕。2015年，论文《Taming Uncertainty in Distributed Systems with Help from the Network》中指出，即便部署了专业设备和冗余网络的数据中心，每个月发生的网络故障高达 12 次。

规范来看，分布式系统达成一致的过程，应该满足：

可终止性很容易理解。有限时间内完成，意味着可以保障提供服务（Liveness）。这是计算机系统可以被正常使用的前提。需要注意，在现实生活中这点并不是总能得到保障的。例如取款机有时候会出现“服务中断”；拨打电话有时候是“无法连接”的。

约同性看似容易，实际上暗含了一些潜在信息。决策的结果相同，意味着算法要么不给出结果，任何给出的结果必定是达成了共识的，即安全性（Safety）。挑战在于算法必须要考虑的是可能会处理任意的情形。凡事一旦推广到任意情形，往往就不像看起来那么简单。例如现在就剩一张某区间（如北京 --> 南京）的车票了，两个售票处也分别刚通过某种方式确认过这张票的存在。这时，两家售票处几乎同时分别来了一个乘客要买这张票，从各自“观察”看来，自己一方的乘客都是先到的……这种情况下，怎么能达成对结果的共识呢？看起来很容易，卖给物理时间上率先提交请求的乘客即可。然而，对于两个来自不同位置的请求来说，要判断在时间上的“先后”关系并不是那么容易。两个车站的时钟时刻可能是不一致的；时钟计时可能不精确的……根据相对论的观点，不同空间位置的时间是不一致的。因此追求绝对时间戳的方案是不可行的，能做的是要对事件的发生进行排序。

事件发生的相对先后顺序（逻辑时钟）十分重要，确定了顺序，就没有了分歧。这也是解决分布式系统领域很多问题的核心秘诀：把不同时空发生的多个事件进行全局唯一排序，而且这个顺序还得是大家都认可的。

如果存在可靠的物理时钟，实现排序往往更为简单。高精度的石英钟的漂移率为，最准确的原子震荡时钟的漂移率为 。Google 曾在其分布式数据库 Spanner 中采用基于原子时钟和 GPS 的“TrueTime”方案，能够将不同数据中心的时间偏差控制在 10ms 置信区间。在不考虑成本的前提下，这种方案简单、有效。然而，计算机系统的时钟误差要大得多，这就造成分布式系统达成一致顺序十分具有挑战。

最后的合法性看似绕口，但其实比较容易理解，即达成的结果必须是节点执行操作的结果。仍以卖票为例，如果两个售票处分别决策某张票出售给张三和李四，那么最终达成一致的结果要么是张三，要么是李四，而不能是其他人。

从前面的分析可以看到，要实现绝对理想的严格一致性（Strict Consistency）代价很大。除非系统不发生任何故障，而且所有节点之间的通信无需任何时间，此时整个系统其实就等价于一台机器了。实际上，越强的一致性要求往往意味着带来越弱的处理性能，以及越差的可扩展性。根据实际需求的不用，人们可能选择不同强度的一致性，包括强一致性（Strong Consistency）和弱一致性（Weak Consistency）。

一般地，强一致性主要包括下面两类：

强一致的系统往往比较难实现，而且很多场景下对一致性的需求并没有那么强。因此，可以适当放宽对一致性的要求，降低系统实现的难度。例如在一定约束下实现所谓最终一致性（Eventual Consistency），即总会存在一个时刻（而不是立刻），让系统达到一致的状态。例如电商购物时将某物品放入购物车，但是可能在最终付款时才提示物品已经售罄了。实际上，大部分的 Web 系统为了保持服务的稳定，实现的都是最终一致性。

相对强一致性，类似最终一致性这样在某些方面弱化的一致性，被笼统称为弱一致性。