一致性hash理解
- 白话概述：
- 比如说存储图片，有10台服务器用来存储，对图片名进行hash(pic_name)%10得到的值就是图片存放的服务器序号。这是正常的hash算法分散图片存储。但是有一天，你觉得服务器不够了，需要加几台机器扩容存储。这时候，假设加了10台，变成20台，那么原先譬如11%10=1现在11%20=11，则存取图片会跑到11号服务器，如果仍旧用原来的算法，那所有图片几乎都要重新移动位置，这明显非常消耗性能。
- 一致性hash就是为了解决这一问题，它建立了hash环的概念，2^32个点，围城一个环，表示从0-2^32-1的数，比如3台服务器，根据ip地址hash后%2^32余数就是hash环上的位置A,B,C，假设按从小到大顺时针排序，存储图片的时候同样算出图片位置，如果在A,B之间，按顺时针则放在B，在B，C之间顺时针放C，CA之间，顺时针放A，理想情况下，A，B,C均匀排列则图片均匀分布在ABC三台服务器上。这时候，若多加了台服务器D，算出位置为 CA之间那么，落在CD之间的图片存在D，落在DA之间的图片依旧存在A，这台服务器D只是负担了一部分资源存储，减少了A的负担，并不会影响其他服务器
- 当然以上算法都是理想状态，实际情况可能A，B，C都挤在一起，靠的比较近，使大部分资源都落到一个服务器上，为了解决这一问题，它引入了虚拟节点，也就是说，A可以创建多个A1，A2...节点分散在整个hash环，存入的图片位置，顺时针若落入A1，则代表它粗怒A服务器，虚拟节点越多，分布也就越均匀
详细参考 http://www.zsythink.net/archives/1182
拜占庭将军问题
- 问题白话概述：10支军队攻城，必须至少5支以上一起攻击才能成功，10支军队通过通信兵互相传递消息决定要不要进攻和进攻时间。但是需要考虑通信兵中可能存在间谍会改变攻击时间和意图。所以问题归结就是将军能否找到一种分布式协议能够让他们远程协调10支军队有效进攻。（前提假设通信不会被中断，消息传递可靠性有保障）
- 两军问题：A军队分为A1和A2分隔两地，只有两军同时进攻中间的B军队才能获胜。现在需要通信兵实现A1、A2通信，表达何时进攻的意图。A1通知A2，A2收到通知后，需要确认信息，通知A1我收到了，A1收到消息后又要通知A2，告诉它我收到你的确认消息了，A2收到后同样要确认A1我收到了，这样无休止循环，不能保证消息的可靠性。
- 由两军问题，可以看出TCP协议就是为了解决两军问题消息的一致性。A发送随机数x给B，B收到后把x+1，再生产随机数y，把两数都发给A，A收到后确认了B收到了消息，再把y+1，返回给B。这样B也确认了A收到了消息。这就是TCP协议的重点，但它任然不能够绝对的保证消息的可靠性，因为传输途中可能被拦截修改内容。
详细参考 https://www.cnblogs.com/zpfbuaa/p/6846966.html
CAP理论
- C一致性，比如客户端请求服务端，获取的数据要么是最新数据，要么返回错误，==强调数据正确性==
- A可靠性，比如客户端请求服务端，一定会获得数据，但不保证最新，==强调不错出==
- P分区容错性，不管分布式系统内部出现何种问题，大量数据丢失，数据同步延迟，但系统持续工作，==强调不挂掉==
详细参考 https://blog.csdn.net/guitar___/article/details/80656681
