本文出自:【InTheWorld的博客】 （欢迎留言、交流）
Paxos算法也许是最著名的分布式一致性算法，而Raft则大概是最流行的分布式一致性算法。由于经验和水平所限，单纯看论文感觉并不能达到更进一步的理解。前面听闻Kubernetes, Docker Swarm, CockroachDB等等牛逼的项目都在用Raft。毕竟是经过大规模生产环境考验的技术，我觉得很有必要学习一下。而且etcd的Raft实现是开源的，毕竟“源码之前，了无秘密”。
无论是Paxos还是Raft，它们都是致力于维护一个RSM(Replicated State Machine)，如上图所示。对于RSM来说，状态存储是非常关键的。在这篇博客里，我准备基于etcd的实现分析一下Raft的状态存储。Raft状态的存储主要靠Snapshot和WAL（write ahead log）实现。
了解Paxos算法的同学应该知道，Paxos算法要求Proposal ID全局唯一（且递增）。而事实上，全局唯一ID（且递增）的生成本身是需要一些技术来保证的。生成全局唯一ID的方法其实有很多，但是满足高QPS、高可用以及低延迟这些要求其实并不简单。作为一个并没有机会参与高并发系统的菜鸟，我也只能通过大厂的分享来理解和学习了。开门见山的说，本文的内容就是总结三个大型公司的生产环境的唯一ID生成方案，对于不满足条件（高QPS、高可用以及低延迟）的方法这里就先略过了。此外，可能还有很多其他先进的方法，但是碍于我知识量有限并不知道。
snowflake算法其实是一种比较简单而常见的唯一ID生成算法。MongoDB内部的ID生成算法就和sno… 【查看更多】
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Paxos算法应该是最著名的分布式一致性算法之一了。然而说起来令人汗颜，我对Paxos的算法的理解一直都是糊里糊涂的。国庆假期在看《SRE Google运维解密》，“分布式共识系统”(也就是Chubby)章节，也在强调Paxos算法。正好趁着这个机会，好好学习总结一下。
Paxos算法可以分为Basic Paxos和Multi-Paxos两种形式，它们的主要特点如下，为了对比起见，这里把它们列在一起了：
● Basic Paxos (“single decree”):
● Multi-Paxos:
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