Gossip 协议

    Trying to squash a rumor is like trying to unring a bell.

    —— Shana Alexander，American Journalist

    Paxos、Raft、ZAB 等分布式算法经常会被称作是“强一致性”的分布式共识协议，其实这样的描述抠细节概念的话是很别扭的，会有语病嫌疑，但我们都明白它的意思其实是在说“尽管系统内部节点可以存在不一致的状态，但从系统外部看来，不一致的情况并不会被观察到，所以整体上看系统是强一致性的”。与它们相对的，还有另一类被冠以“最终一致性”的分布式共识协议，这表明系统中不一致的状态有可能会在一定时间内被外部直接观察到。一种典型且极为常见的最终一致的分布式系统就是，在各节点缓存的 TTL 到期之前，都有可能与真实的域名翻译结果存在不一致。在本节中，笔者将介绍在比特币网络和许多重要分布式框架中都有应用的另一种具有代表性的“最终一致性”的分布式共识协议：Gossip 协议。

    笔者按照习惯也把 Gossip 也称作是“共识协议”，但首先必须强调它所解决的问题并不是直接与 Paxos、Raft 这些共识算法等价的，只是基于 Gossip 之上可以通过某些方法去实现与 Paxos、Raft 相类似的目标而已。一个最典型的例子是比特币网络中使用到了 Gossip 协议，用它来在各个分布式节点中互相同步区块头和区块体的信息，这是整个网络能够正常交换信息的基础，但并不能称作共识；比特币使用工作量证明Gossip 协议 - 图4（Proof of Work，PoW）来对“这个区块由谁来记账”这一件事情在全网达成共识，这个目标才可以认为与 Paxos、Raft 的目标是一致的。

    下面，我们来了解 Gossip 的具体工作过程。相比 Paxos、Raft 等算法，Gossip 的过程十分简单，它可以看作是以下两个步骤的简单循环：

    Gossip 传播示意图（）

    上图是 Gossip 传播过程的示意图，根据示意图和 Gossip 的过程描述，我们很容易发现 Gossip 对网络节点的连通性和稳定性几乎没有任何要求，它一开始就将网络某些节点只能与一部分节点部分连通（Partially Connected Network）而不是以（Fully Connected Network）作为前提；能够容忍网络上节点的随意地增加或者减少，随意地宕机或者重启，新增加或者重启的节点的状态最终会与其他节点同步达成一致。Gossip 把网络上所有节点都视为平等而普通的一员，没有任何中心化节点或者主节点的概念，这些特点使得 Gossip 具有极强的鲁棒性，而且非常适合在公众互联网中应用。

    达到一致性耗费的时间与网络传播中消息冗余量这两个缺点存在一定对立，如果要改善其中一个，就会恶化另外一个，由此，Gossip 设计了两种可能的消息传播模式：反熵（Anti-Entropy）和传谣（Rumor-Mongering），这两个名字都挺文艺的。熵（Entropy）是生活中少见但科学中很常用的概念，它代表着事物的混乱程度。反熵的意思就是反混乱，以提升网络各个节点之间的相似度为目标，所以在反熵模式下，会同步节点的全部数据，以消除各节点之间的差异，目标是整个网络各节点完全的一致。但是，在节点本身就会发生变动的前提下，这个目标将使得整个网络中消息的数量非常庞大，给网络带来巨大的传输开销。而传谣模式是以传播消息为目标，仅仅发送新到达节点的数据，即只对外发送变更信息，这样消息数据量将显著缩减，网络开销也相对较小。