10 | 一致哈希算法：如何分群，突破集群的“领导者”限制？
哈希算法的确是个办法，但它有个明显的缺点：当需要变更集群数时（比如从 2 个集群扩展为 3 个集群），这时大部分的数据都需要迁移，重新映射，数据的迁移成本是非常高的。那么如何解决哈希算法，数据迁移成本高的痛点呢？答案就是一致哈希（Consistent Hashing）
一致哈希算法也用了取模运算，但与哈希算法不同的是，哈希算法是对节点的数量进行取模运算，而一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算。你可以想象下，一致哈希算法，将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，也就是哈希环
在一致哈希中，你可以通过执行哈希算法（为了演示方便，假设哈希算法函数为“c-hash()”），将节点映射到哈希环上，比如选择节点的主机名作为参数执行 c-hash()，那么每个节点就能确定其在哈希环上的位置了
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11 | Gossip协议：流言蜚语，原来也可以实现一致性
Gossip 的三板斧Gossip 的三板斧分别是：直接邮寄（Direct Mail）、反熵（Anti-entropy）和谣言传播（Rumor mongering）。
从图中你可以看到，节点 A 向节点 B、D 发送新数据，节点 B 收到新数据后，变成活跃节点，然后节点 B 向节点 C、D 发送新数据。其实，谣言传播非常具有传染性，它适合动态变化的分布式系统。
从图中你可以看到，数据修复的起始节点为节点 A，数据修复是按照顺时针顺序，循环修复的。需要你注意的是，最后节点 A 又对节点 B 的数据执行了一次数据修复操作，因为只有这样，节点 C 有、节点 B 缺失的差异数据，才会同步到节点 B 上
15 | ZAB协议：如何实现操作的顺序性？
加餐 | ZAB协议（一）：主节点崩溃了，怎么办？
在 ZAB 中，写请求是必须在主节点上处理的，而且提案的广播和提交，也是由主节点来完成的。既然主节点那么重要，如果它突然崩溃宕机了，该怎么办呢？答案是选举出新的领导者（也就是新的主节点）
