一般来讲，我们将一致性分为三类。 强一致性：保证写操作完成后，任何后续访问都能读到更新后的值。 弱一致性：写操作完成后，系统不能保证后续的访问都能读到更新后的值。 最终一致性：保证如果对某个对象没有新的写操作了，最终所有后续访问都能读到相同的最近更新的值。
系统状态的一致性和数据访问的一致性？ 作者回复: 加一颗星:)，系统状态的一致性，可以理解为操作要么全部成功，要么全部失败，各节点处于一个一致的状态；数据访问的一致性，可以理解为写操作完成后，能否读取到最新数据，如果写操作完成后，读操作都能读取到最新数据，那么就是强一致性。
分布式的脑裂问题、羊群问题能讲讲吗？面试中经常问到
- 脑裂问题(split-brain)，一般是因leader选举而导致某种情况下集群中出现了两个leader，比如说老的leader因为通讯或者其它故障未定时上报状态。一般会通过fencing的策略，来拒绝老的leader操作以避免数据不一，比如说HDFS中会利用epoch(可以简单理解为版本号)来避免老的leader向Journal Node中写入改动。
- 羊群效应(herd effect)，第一次接触这个概念是在Zookeeper的leader选举中，当未能成为/election/路径下最小的瞬时节点时，这个时候就需要监听leader node对应的路径，但如果客户端同时监听的话，当leader node释放或者是挂掉的时候，多个客户端会同时收到通知，这个就称之为羊群效应。Zookeeper的改进方案是，未能成leader客户端，监听/election路径下比自己小的znode。
我觉得不应该把 2PC 和 Paxos、raft 这些放一起说，它们本质上是不同的，共识只是 log replication的，它和 2PC 完全不一样
分布式事务相关
有这些方式能够尽可能地保证系统的基本可用:
Raft 集群和一致性哈希之间的联系 + Raft 集群和分区问题