Quorum一致性协议

一、Quorum基本定义

分布式系统中的Quorum一致性协议是一种通过数学投票模型在一致性和可用性之间权衡的算法，其核心思想基于鸽巢原理（即读写操作必须存在交集）。以下是其核心要点：

Quorum一致性协议的数学模型中有三个重要的参数：N、W、R。N是指数据副本的总数，W是指写操作成功所需的最小副本数，R是指读操作需查询的最小副本数。

Quorum一致性协议要求满足两个约束条件：

• 强一致性保证：要求W+R>N，即保证一个数据不会被同时读写，当一个写操作请求进入分布式系统时，必须有W个冗余的拷贝，而剩下的数量N-W<R，不能满足最小的读取副本数R，所以此时不能有读请求进入系统。同理，当读请求获得R个副本的许可时，此时剩下的数量N-R<W，所以此时不能有写请求进入系统。一般W+R=N+1。
• 避免写冲突机制：要求W>N/2，即防止两个写操作同时修改同一个数据副本，该规则保证了数据的串行修改。

举个例子，若N=5，W=3，R=3，则表示写入3个副本后即可返回成功，读取时最多查询3个副本，必能读到一个最新数据。

二、Quorum工作机制

- 写操作：
提议与协商：主节点向其他副本发送数据写入请求，需获得至少W-1个副本的确认才能对外响应成功。
同步与广播：主节点将数据异步同步给其他N-W个副本并广播版本号更新，确保副本间最终一致性。
- 读操作：读取R个副本的数据，选择版本号最高的值最为读取结果。若版本号冲突（如R=2时，刚好读到V1和V2），需要读取更多的副本，直到某一版本出现次数≥W，以此确认最新数据。
- 故障处理：当某个节点宕机，新主节点需从R个副本种选择版本号最高的数据，并与至少W个副本同步后才能提供服务，避免数据不一致。

二、Quorum与WARO对比

- WARO（Write All Read One）：要求写入所有N个副本才返回成功，读只需1个副本。其特点是能保证强一致性，但写可用性极低，任意节点写失败则失败。
- Quorum优势：通过运行W<N（如W=3，N=5），通过牺牲部分一致性（最终一致性）以提升写操作的可用性和性能。

三、应用场景举例

1.HDFS高可用（HA）：通过QJM(Quorum Journal Manager)实现NameNode的主备切换。Active NameNode将操作日志（EditLog）写入半数以上JournalNode节点，保持主和备NameNode的状态同步，确保Active NameNode故障时Standby节点能快速接替以迅速提供服务。
2.分布式数据库（如Cassandra）：通过调整W和R参数以平衡一致性与延迟。例如N=3时，设置W=2，R=2，这样能保证单节点故障时仍可读写，适用于高可用OLTP场景。

需要注意的是，本文讨论的分布式一致性协议Quorum是一种协议名称，而以太坊企业版Quorum是一个联盟链产品，两者没有本质联系，网上有一些博客将这两个东西混为一谈，在此进行纠偏。

四、优缺点对比

- 优势：
1.提升写操作的可用性（允许部分副本失败）
2.可灵活调整W/R以适应读写业务需求（如读多写少场景可设置R=1，W=N）
3.实现上较为简洁，适用于大规模分布式系统（如跨数据中心）

- 劣势：
1.不保证强一致性（需额外的机制如版本号或时间戳）
2.节点故障时可能导致同步延迟或临时数据不一致

五、总结

Quorum一致性协议通过数学约束（W+R>N）在分布式系统种实现了一致性与可用性的平衡，广泛用于分布式系统、分布式数据库等领域。其核心价值点通过数据冗余保证了读可用性和写一致性，同时可以通过灵活调整W、R参数以适应不同的业务场景（如读多写少场景、读少写多场景等）。当然，Quorum一致性协议并不是万能的，如对分布式系统的强一致性、安全性等有进一步需求时，则需要结合Raft、Paxos、拜占庭容错(BFT)等来实现。

参考文献

[1]Quorum协议原理与应用详解.http://www.mzph.cn/news/904814.shtml
[2]Hadoop——HA.https://blog.csdn.net/ThreeAspects/article/details/103553123
[3]分布式系统理论：Quorum算法.https://blog.csdn.net/nyfor2017/article/details/105558211
[4]分布式系统理论之Quorum机制.https://www.cnblogs.com/fanguangdexiaoyuer/p/10278107.html