在分布式的情况下，出于可用性（单点问题导致全部不可用）和规模性（单点支撑能力有限）的考虑，通过使用多个参与者提供服务。
如何保证通过多个参与者写入和读取的值相同，即分布式中的数据一致性，是一个复杂的问题。
为了保持一致性，一般是两种方案，一种是所有节点每个事务里都一致（强一致）；另一种不是所有节点在每个事物里都完全一致，比如采用主节点先更新，其他节点追加式更新的模式。
强一致模式下，服务可能会因为等待所有节点的同步更新和反馈，服务变得非常慢或者中断。节点间不完全一致的模式，如果仅看一个节点，可能在主节点崩溃后，其他节点没有最新数据。
受分布式系统不可靠特点的影响，多个参与者在一个事物里不一致将是常态，因此使用强一致模式会容易出现不能达到或代价太高的问题。
两阶段和三阶段提交的本质都是想要达到强一致，即通过先做准备工作，参与者在准备工作做完后进入准备状态的一致，然后再一起做提交操作，达到参与者都一致的目的。但很明显，提交操作过程中还可能有新的不一致情况，所以不能保证达到强一致效果。
另外一条道路就是节点状态不一定完全一致，但是还可以达到写入和读取数据的值相同的效果。
从直观感觉上想到的是，要么取一个维度的最值情况来确定一个值，比如取一个最新时间等；要么取大家投票的方式，取多数的原则来确定一个值。
按照一个维度取最值的方法，困难在于不稳定性和误差。取多个节点（提供服务的参与者）中最新时间更新的值，取数指令发出后，可能记录最新时间更新值的节点宕机或网络不可达，那么就会出现读写不一致的问题。写进去的最新值是100，但读出来可能是50。即使节点和网络都正常，也还会存在授时误差的问题，节点1比节点2绝对时间新，但节点2的误差原因造成节点2记录的是最新的，也会导致读写不一致的问题。
基于上述情况，只能考虑基于大家投票的方式，取投票占到一半以上的值作为最终值（用一半以上是为了保证唯一性）。paxos算法就是此类算法。
因为paxos是理论性的研究，具体的工程实践差别较大，下面从我想到的两个经典例子进行说明。在例子中，使用3个请求者，5个分布式服务提供者。
例如，5个服务提供者最后更新的值，分别是：1，2，3，2，2那么投票结果就是2为最终值。如果没有一半以上的要求，那么1，2，2，3，3，3的情况就会没法得到最终状态值了。
1. 更新操作
最简单的情况是<key, old_value>更新成<key, new_value>的过程。
3个请求者分别发送一个或多个请求，将一个key的value进行更新。因为没有时间戳，服务提供者只能按照到达的时间先后顺序来更新值。
这种情况没有严格的时间顺序，不同服务提供者的更新情况可能差距很多，然后给最后更新值对应的请求者发送更新成功，给其他请求者发送更新失败。当然从理论上讲也是可以的，但是想达到一半以上很困难。
为了提升效率，可以在请求中加入时间戳，也就是<key, new_value, timestamp>的格式，这样服务提供者在接收到后可以根据时间来判断是否要更新，如果更大的时间值（更大意味着更晚的时间）那么就更新值，否则就不更新值，5个服务者更容易达成一致。
这样还不够，因为可能请求者1读取现在key对应的值是3，想更新成5，但是它的请求达到服务提供者时，该key对应的值可能已经被更新成8了，这时再更新成5不见得是预期效果，所以最好还要加上原值，如果原值不匹配的话更新失败，这样确保可以达到预期的更新效果。也就是<key, old_value, new_value, timestamp>的格式。
在更新操作中，使用这样的请求格式，如果一半以上的服务提供者返回了更新成功的结果，那么更新就认为是成功了。如果有服务提供者出现故障，通过多数的数量优势，恢复最后的值。如果3个更新成功，2个更新不成功，然后有1个更新成功的节点宕掉，这样应该是依赖于宕掉节点是否在日志中记录了成功的状态。如果记录了，恢复后认为更新成功，否则认为更新失败（当然这是工程手段，可能根据场景不同而不同）。
2. 插入操作
插入操作跟更新操作的不同之处在于其key值是不确定的，因此多了一个先要生成唯一key值的过程。
从理论上讲，可以每个请求者随机生成一个key值，但在工程上，为了符合key值的规则和后续查询的效率，通常是先去取一个当前最大的key值，然后做+1操作。
从理论上讲，有了这个key值以后，就可以加上value值发起请求进行更新操作；服务提供者接收到请求后，如果key值已经被占用那么直接返回失败，否则就进行插入操作，如果一半以上服务提供者都返回了成功，那么插入就成功了。
但在工程上看，多个请求者高并发进行访问时，可能会出现拿着同样的key值进行更新的情况，这样服务提供者会跟第一种更新的情况一样，插入完成具有随机性，会因为多个插入的碰撞导致效率比较差。
因此还是需要加上时间这个附加因素，又变成了<key, value, time_stamp>的组成结构，当然也可以把time_stamp和key组合在一起，这样可以进一步减少key值相同的可能，并把time_stamp放在高位上，确保时间新旧的可以通过比较大小获得。
这样就可以使用<key, value, time_stamp>或<key+time_stamp, value>格式进行插入操作了，当请求者把该请求发送给所有的服务提供者时，服务提供者按照时间是否更大的原则进行插入操作，如果一半以上的服务提供者返回了成功，那么这个操作就完成了。当然也可能出现下面的情况：
1）可能会出现key值被占用的返回，因为可能多个请求者都读取了最大key值然后进行了+1操作。
为了减少这个环节的冲突，可以先进行一次预请求，请求者先拿着key值进行请求，如果服务提供者插入过该key值，那么就反馈一个已经占用，否则就反馈没有占用。当然服务提供者此时并不会停止接受新的请求，可能下一时间就有其他请求者使用了这个key值，所以key值反馈不一定是对的。这是从工程上减少概率而已。我感觉这种情况适用于要插入的value值特别长的情况，这样因为冲突而造成的网络和时间浪费较大，所以通过预请求尽量避免一下。
2）可能出现一半或以下服务提供者返回成功的情况。存在另外一个请求者也使用该key值，不同的服务请求者插入了不同的value值。
以上基本上把原理说明了一下，但在工程实践中实现可能差距很大，可以根据具体的场景具体设计。