Updates consistency

consensus/README.md

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 很显然，如果一个分布式的集群是无法保证处理结果的一致性的话，那任何建立于之上的业务系统都无法正常工作。
 
-本章将介绍该问题的来源以及一些解决思路。
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+本章将介绍该问题的来源以及一些解决思路。
+
+** 万法皆空，因果不空。 **
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consensus/problem.md

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 * 一致性（Consensus）：不同节点最终决策的结果应该相同；
 * 合法性（Validity）：决策的结果必须是其它进程提出的提案。
 
+### 带约束的一致性
+
+做过分布式系统的读者应该能意识到，绝对理想的一致性很难达成。除非不发生任何故障，所有节点之间的通信无需任何时间，这个时候其实就等价于一台机器了。实际上，越强的一致性要求往往意味着约弱的实践性能。
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+很多时候，人们发现对一致性可以适当放宽一些要求，在一定约束下实现一致性，从弱到强分别有如下几种：
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+* 顺序一致性（[Sequential Consistency](https://en.wikipedia.org/wiki/Sequential_consistency)）：Leslie Lamport 1978 年提出，是一种较弱的约束，保证所有进程自身执行的实际结果跟指定的指令顺序一致。例如，某进程先执行 A，后执行 B，则实际得到的结果就应该为 `A, B`。顺序一致性实际上只限制了各进程内指令的偏序关系，不在进程间进行排序。
+* 线性一致性（[Linearizability Consistency](https://en.wikipedia.org/wiki/Linearizability)）：Maurice P. Herlihy 与 Jeannette M. Wing 在 1990 年共同提出，在顺序一致性前提下加强了进程间的操作排序，形成唯一的全局顺序（系统等价于是顺序执行，所有进程看到的顺序都一致），是很强的原子性保证。
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+
+### 一致性的理论界限
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 搞学术的人都喜欢对问题先确定一个界限，那么，这个问题的最坏界限在哪里呢？很不幸，一般情况下，分布式系统的一致性问题无解。
 
 当节点之间的通信网络自身不可靠情况下，很显然，无法确保实现一致性。但好在，一个设计得当的网络可以在大概率上实现可靠的通信。