日志完整性高的跟随者（也就是最后一条日志项对应的任期编号值更大，索引号更大），拒绝投票给日志完整性低的候选人。比如节点 B 的任期编号为 3，节点 C 的任期编号是 4，节点 B 的最后一条日志项对应的任期编号为 3，而节点 C 为 2，那么当节点 C 请求节点 B 投票给自己时，节点 B 将拒绝投票。”

本质上而言，提案编号的大小代表着优先级，你可以这么理解，根据提案编号的大小，接受者保证三个承诺，具体来说：如果准备请求的提案编号，小于等于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不响应这个准备请求；如果接受请求中的提案的提案编号，小于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不通过这个提案；如果接受者之前有通过提案，那么接受者将承诺，会在准备请求的响应中，包含已经通过的最大编号的提案信息。”

不管旧的集群配置是怎么组成的，旧配置的“大多数”和新配置的“大多数”都会有一个节点是重叠的”

异步修复：这个是最常用的方式，通过定时对账检测副本数据的一致性，并修复”

需要注意的是，在第一个阶段，每个参与者投票表决事务是放弃还是提交。一旦参与者投票要求提交事务，那么就不允许放弃事务。也就是说，在一个参与者投票要求提交事务之前，它必须保证能够执行提交协议中它自己那一部分，即使参与者出现故障或者中途被替换掉。 这个特性，是我们需要在代码实现时保障的。”

DATA 节点保存的是具体的时序数据记录，比如一条记录 CPU 负载的时序数据，“cpu_usage,host=server01,location=cn-sz user=23.0,system=57.0”。虽然这些数据不是系统运行相关的元信息，但服务会被访问频繁，水平扩展、性能、可用性等是关键，所以，我选择了 CAP 理论中的 A 和 P，采用 AP 架构。”

那么，齐和燕将按照一定规则（比如取中间的指令）在排序后的所有已接收到的指令中（比如撤退、进攻）中选取一个指令，进行执行，最终执行一致的作战计划。”

按照顺序将提案广播到其他节点。”

假设有这样一个场景，一个存储系统，访问它的写请求不多（比如 1K QPS），但访问它的读请求很多（比如 1M QPS），而且客户端查询时，对数据的一致性敏感，也就是需要实现强一致性，那么我们该如何设计这个系统呢？”

如果一个人想真正搞懂分布式技术，开发出一个分布式系统，最先需要掌握的就是这部分知识。”