分布式算法是分布式系统实现协调、容错、数据一致性的核心技术，根据其功能和应用场景，可分为以下几类：

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⚙️ 一、共识算法（Consensus Algorithms）

用于在分布式节点间达成一致决策，是分布式系统的核心基础。

• Paxos：首个理论化共识算法，通过提案（Propose）、承诺（Promise）、接受（Accept）多阶段达成一致，容错性强但实现复杂。
• Raft：Paxos的工程简化版，通过领导者选举（Leader Election） 和日志复制（Log Replication） 实现共识，易于理解（如Etcd、TiDB）。
• ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）：专为ZooKeeper设计，结合崩溃恢复与消息广播，保证事务顺序一致性。
• PBFT（拜占庭容错算法）：容忍恶意节点（拜占庭故障），适用于区块链（如Hyperledger Fabric）。
• PoW/PoS：区块链特有共识，PoW依赖算力竞争（比特币），PoS依赖代币质押（以太坊2.0）。

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🔒 二、分布式一致性算法（Consistency Algorithms）

确保数据在多个副本间的状态同步，分强一致性与最终一致性。

• 强一致性协议：
  • 2PC（两阶段提交）：通过“准备-提交”保证事务原子性，但存在单点阻塞风险。
  • 3PC（三阶段提交）：增加预提交阶段减少阻塞，仍可能因网络分区导致数据不一致。
• 最终一致性协议：
  • Gossip协议：节点随机交换信息（如疫情传播），实现最终一致（Cassandra、Consul）。
  • CRDTs（无冲突复制数据类型）：数据结构级冲突解决，适用于协同编辑、分布式缓存。

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📦 三、分布式存储算法（Storage Algorithms）

解决数据分片、冗余与恢复问题。

• 一致性哈希（Consistent Hashing）：动态扩缩容时最小化数据迁移，用于Redis Cluster、DynamoDB。
• Quorum NWR模型：读写需多数节点成功（如NWR配置：N副本数，W写成功数，R读成功数）。
• 纠删码（Erasure Coding）：分片存储+冗余校验，降低存储成本（Ceph、HDFS）。
• 分布式哈希表（DHT）：如Chord算法，环形拓扑定位数据节点（IPFS）。

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⏱️ 四、分布式事务算法（Transaction Algorithms）

保障跨节点事务的原子性。

• TCC（Try-Confirm-Cancel）：业务补偿型，分尝试、确认、取消三阶段（电商订单）。
• Saga：长事务拆分为子事务，失败时触发补偿操作（微服务架构）。
• Seata：开源框架，支持AT（自动补偿）、TCC等模式。

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🎯 五、分布式选举算法（Leader Election）

动态选举主节点，确保系统高可用。

• Bully算法：高ID节点竞争胜出（Elasticsearch旧版）。
• Raft Leader Election：基于随机超时和投票机制（Kubernetes Etcd）。

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🆔 六、分布式ID生成算法（ID Generation）

生成全局唯一、有序ID。

• 雪花算法（Snowflake）：时间戳+机器ID+序列号（时钟回拨是核心挑战）。
• Leaf-Segment：数据库号段预分配（美团）。
• MongoDB ObjectId：时间戳+随机值+递增计数器。

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⏰ 七、时钟同步算法（Clock Synchronization）

解决节点间时间偏差问题。

• NTP（Network Time Protocol）：分层时间服务器同步。
• TrueTime API（Google Spanner）：原子钟+GPS实现纳秒级精度。

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🔑 八、分布式锁算法（Distributed Lock）

实现共享资源互斥访问。

• Redis RedLock：多实例加锁防单点故障。
• ZooKeeper临时有序节点：通过节点顺序和监听机制实现锁。

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📊 九、任务调度与分片算法（Task Scheduling）

优化任务分配与执行效率。

• MapReduce：分片处理（Map）、数据分发（Shuffle）、聚合（Reduce）（Hadoop）。
• 流处理算法：如Kafka的ISR（In-Sync Replicas），副本同步保消息不丢。

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💎 总结

分布式算法体系庞大，实际应用中需根据业务需求（强一致/最终一致）、故障类型（宕机/恶意节点）、规模（节点数量）综合选择。例如：

• 金融系统需强一致：选Raft/PBFT；
• 物联网设备协同：Gossip协议更轻量；
• 区块链防篡改：PoW/PoS/PBFT。

注：以上分类基于功能场景，部分算法可能跨类别（如Raft同时涵盖共识与选举）。