NWR协议

1、什么是NWR协议

        NWR是一种在分布式存储系统中用于控制一致性级别的一种策略。在亚马逊的云存储系统中，就应用NWR来控制一致性。

• N：在分布式存储系统中，有多少份备份数据
• W：代表一次成功的更新操作要求至少有w份数据写入成功
• R： 代表一次成功的读数据操作要求至少有R份数据成功读取

2、原理

        NWR值的不同组合会产生不同的一致性效果，当W+R>N的时候，整个系统对于客户端来讲能保证强一致性。

以常见的N=3、W=2、R=2为例:

• N=3，表示，任何一个对象都必须有三个副本
• W=2表示，对数据的修改操作只需要在3个副本中的2个上面完成就返回
• R=2表示，从三个对象中要读取到2个数据对象，才能返回

在分布式系统中，数据的单点是不允许存在的。即线上正常存在的备份数量N设置1的情况是非常危险的，因为一旦这个备份发生错误，就 可能发生数据的永久性错误。假如我们把N设置成为2，那么，只要有一个存储节点发生损坏，就会有单点的存在。所以N必须大于2。N越高，系统的维护和整体 成本就越高。工业界通常把N设置为3。

1. 当W是2、R是2的时候，W+R>N，这种情况对于客户端就是强一致性的。

        在上图中，如果R+W>N,则读取操作和写入操作成功的数据一定会有交集（如图中的Node2），这样就可以保证一定能够读取到最新版本的更新数据，数据的强一致性得到了保证。在满足数据一致性协议的前提下，R或者W设置的越大，则系统延迟越大，因为这取决于最慢的那份备份数据的响应时间。 

2. 当R+W<=N，无法保证数据的强一致性

        因为成功写和成功读集合可能不存在交集，这样读操作无法读取到最新的更新数值，也就无法保证数据的强一致性。 

Gossip 协议

1、什么是Gossip 协议

        Gossip 协议也叫 Epidemic 协议 （流行病协议）。原本用于分布式数据库中节点同步数据使用，后被广泛用于数据库复制、信息扩散、集群成员身份确认、故障探测等。

        从 gossip 单词就可以看到，其中文意思是八卦、流言等意思，我们可以想象下绯闻的传播（或者流行病的传播）；gossip 协议的工作原理就类似于这个。gossip 协议利用一种随机的方式将信息传播到整个网络中，并在一定时间内使得系统内的所有节点数据一致。Gossip 其实是一种去中心化思路的分布式协议，解决状态在集群中的传播和状态一致性的保证两个问题。

2、Gossip原理

Gossip 协议的消息传播方式有两种：反熵传播 和 谣言传播

基于结构化Gossip协议的网格服务发现.pdf 论文

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反熵传播

        是以固定的概率传播所有的数据。所有参与节点只有两种状态：Suspective(病原)、Infective(感染)。过程是种子节点会把所有的数据都跟其他节点共享，以便消除节点之间数据的任何不一致，它可以保证最终、完全的一致。缺点是消息数量非常庞大，且无限制；通常只用于新加入节点的数据初始化。

谣言传播

        是以固定的概率仅传播新到达的数据。所有参与节点有三种状态：Suspective(病原)、Infective(感染)、Removed(愈除)。过程是消息只包含最新 update，谣言消息在某个时间点之后会被标记为 removed，并且不再被传播。缺点是系统有一定的概率会不一致，通常用于节点间数据增量同步。

3、通信方式

        Gossip 协议最终目的是将数据分发到网络中的每一个节点。根据不同的具体应用场景，网络中两个节点之间存在三种通信方式：推送模式、拉取模式、推/拉模式

Push

        节点 A 将数据 (key,value,version) 及对应的版本号推送给 B 节点，B 节点更新 A 中比自己新的数据

Pull 

        A 仅将数据 key, version 推送给 B，B 将本地比 A 新的数据（Key, value, version）推送给 A，A 更新本地

osi各层协议分布图

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Push/Pull

        与 Pull 类似，只是多了一步，A 再将本地比 B 新的数据推送给 B，B 则更新本地

4、优缺点

综上所述，我们可以得出 Gossip 是一种去中心化的分布式协议，数据通过节点像病毒一样逐个传播。因为是指数级传播，整体传播速度非常快。

优点：

• 扩展性：允许节点的任意增加和减少，新增节点的状态 最终会与其他节点一致
• 容错：任意节点的宕机和重启都不会影响 Gossip 消息的传播，具有天然的分布式系统容错特性
• 去中心化：无需中心节点，所有节点都是对等的，任意节点无需知道整个网络状况，只要网络连通，任意节点可把消息散播到全网
• 最终一致性：Gossip 协议实现信息指数级的快速传播，因此在有新信息需要传播时，消息可以快速地发送到全局节点，在有限的时间内能够做到所有节点都拥有最新的数据。

缺点 

• 消息延迟:节点随机向少数几个节点发送消息，消息最终是通过多个轮次的散播而到达全网；不可避免的造成消息延迟。
• 消息冗余:节点定期随机选择周围节点发送消息，而收到消息的节点也会重复该步骤；不可避免的引起同一节点消息多次接收，增加消息处理压力 

Gossip 协议由于以上的优缺点，所以适合于 AP 场景的数据一致性处理，常见应用有：P2P 网络通信、Redis Cluster、Consul。