深度阐述一致性

一致性，至少有两种常见的解读。
其一，是指分布式应用中多个操作之间对数据、状态的变更是逻辑上严格有序的。也就是数据在分布式场景下要符合事务隔离级别的要求。比较常见的是多个微服务之间数据一致性以及缓存一致性。
其二，是指分布式应用中多个副本就某个值达成共识。比如，副本一、二、三；写入一时值为10，那么二三副本同步保持该值为10；从三副本读取该值为10，其他副本同样返回10。

针对场景一，各路大神各显神通，大致就是通过消息、binlog同步、数据库事务等方式。不过我想说的是，万本归宗，还是要从应用场景和对应的SLA出发来检验方法的可行性。
针对场景二，是有标准解决方案的，就是paxos或者gossip这样的理论上已经证明了的算法。且在各领域兼有旗舰实现，比如ZOOKEEPER，ETCD和Consul等。

其实对一致性的理解，还是回到隔离级别上才是本质。也就是读写可见性的问题。在进程内、系统基础架构领域都存在广泛的讨论。