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consensus/summary.md

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 微服务架构设计有个服务无状态（stateless）的原则，无状态服务不存储任何信息，这样更容易的横向扩展，实现高可用目标。无状态服务如果需要存储数据时，就往中间件转移。比如持久化的数据往关系数据库存储，缓存的数据往 Redis 存储，消息的接收往 MQ 转移等等。
 
-数据存储到中间件，问题只是被转移，并没有解决，这些带有数据的中间件该如何保证高可用呢？把数据分成多个备份存储在多个节点之中，多个节点组成一个集群，当单个或少数成员发生故障时，保证集群系统还是整体一致性的状态就可以。但问题往往没这么简单，能让分布式集群即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下，仍能最终表现出整体一致的过程，就是我们本章要讨论的话题 -- 分布式共识。
+数据存储到中间件，问题只是被转移，并没有解决，这些带有数据的中间件该如何保证高可用呢？能让分布式集群即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下，整体集群仍具有容错性并最终表现出整体一致的过程，就是我们本章要讨论的话题 -- 分布式共识。
 
+聊分布式共识，避不开 Paxos，不过 Paxos 也因算法复杂而著名，这一节我们就知难而上，从 Paxos 入手，去掉无关干扰，直达分布式系统的解决问题的本质。