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被误用的“一致性”

想必每个接触过分布式系统的同学都没少看到过“一致性”这个词，但是我最近有一个越来越强烈的感觉：“一致性”这个词已经被严重的误用了，以至于当我看到这个词的时候，我甚至得花些功夫去思考这到底指的是哪个“一致性”，更严重的是，当别人在谈到“一致性”的时候，实际上他们在谈的完全是另一种东西。

无辜的Paxos

故事的起因来源于Paxos（没错，又是这货），网上对于Paxos的文献太多，而且质量参差不齐，在绝大多数的中文文档中，你都可以看到这样的描述：“Paxos是一个分布式 强一致性 协议”，不瞒你说，每次看到这样的表述的时候，我的内心是崩溃的…且听我慢慢道来。

问题的由来很大一部分原因在于英文对中文的翻译，因此我们必须将术语还原到英文进行讨论，『一致性』对应的英文名词应该是 Consistency 没错了，然后我们在Lamport大神的原始论文《Paxos Made Simple》中搜索关键词，你会发现：

“Consistency” Not Found

没错，论文中一次都没有提到过 Consistency ，也就是说，Paxos和『一致性』根本半毛钱关系都没有啊！那Paxos究竟是什么呢？论文中写的很明确——”The Consensus Algorithm”。

PS：本文中所有使用中文“一致”均指Consistency，“共识”为Consensus。

Consistency = Consensus?

词典会告诉你， Consusens 的意思就是“一致”（我想这也许就是中文文献中对“一致性”误用的根源），似乎和 Consistency 是一样的？答案是否定的。虽然这两个单词的译意接近，但是在分布式系统中作为专业名词来讲，其代表的含义实则相差甚远。

我们常说的“ 一致性（Consistency） ”在分布式系统中指的是 副本（Replication）问题 中对于同一个数据的多个副本，其对外表现的数据一致性，如线性一致性、因果一致性、最终一致性等，都是用来描述副本问题中的一致性的。

而 共识（Consensus） 则不同，我认为对 Censensus 最合适的翻译是共识而非一致，关于共识问题的定义详见我之前的文章，简单来说，共识问题中所有的节点要最终 达成共识 ，由于最终目标是 所有节点 都要达成一致，所以根本不存在一致性强弱之分。

分布式共识问题

只有当你使用像Paxos这样的共识算法作为解决副本问题的核心组件时（工业界非常常见，通常是变种的Paxos作为核心实现Replicated State Machine，同样见这篇文章），才会对外展现出不同的一致性级别。但是，即使是在这样的场景下，讨论一个共识算法的一致性也是不合适的，因为整个副本系统最终的一致性并不单单取决于共识算法，Client访问所遵循的规范也会有决定性的作用。比如说：即使副本系统使用multi-paxos在所有副本服务器上同步了日志序号，但如果Client被允许从非Leader节点获取数据，则整个副本系统仍然不是强一致的（思考如果访问了非多数派节点的情况）。

做个总结：

Paxos是 共识（Consensus）算法 而不是 强一致性（Consistency）协议
一致性（Consistency） 是副本（Replication）问题中的概念， 共识（Consensus）算法 没有一致性级别的区分

CAP和ACID

Consistency和Consensus的区分就很头大了，但这还不算完，大名鼎鼎的CAP定理和关系数据库ACID属性中的字母“C”代表的都是Consistency，然而却也代表着截然不同的含义，前者是数据副本的更新一致性，后者则是数据库状态的一致性，这里就不展开了，感兴趣的话可以翻翻任意一本数据库基础教材。