ACID是什么？四种隔离级别？默认隔离级别是？

CAP：一致性 可用性 分区容错性

BASE理论：基本可用 弱状态 最终一致性

（PS：Undo Redo不提交，也就意味数据未写到磁盘只是写到了事务日志内且资源一直被加锁）

2PC？（提交事务请求{可否事务？}；执行事务提交{有No全部rollback并反馈}；）

3PC？（CanCommit{询问是否可以提交并返回各点响应} ; PreCommit{预提交并返回成功与否的响应，有否就全部参与者都中断并rollback} ; DoCommit{正式事务提交、中断、rollback...} ;）

2PC 3PC 各自优缺点？（同步阻塞 单点问题 数据不一致 过于保守；）（解决了单点问题，但是会引入不一致的问题{由于通信中断参与者依然会commit}）

Paxos的理解

一个一致性算法需要保证的点是：被提出的提案中仅有一个会被选定，没有提出提案就不会被选定，提案被选定后进程可以获取被选定的提案信息

对于这个一致性算法需要的安全性是：只有被提出的提案才能被选中，只能选一个提案，如果进程认为提案被选定了那这个提案必须是被选中的那个

提案选定分为两个阶段：（小于提案编号的提案被acc拒接，大于该提案编号的提案的val为提案的val）

1. proposer选一个提案发送给一个acc组，一个acc收到一个Mn的提案，返回已经批准过的最大编号的提案（提案小于Mn，且空也可即代表还未批准过），如果批准过的比Mn大不响应
2. 对于Mn，proposer收到半数以上acc发出的响应后，就发送accept请求给Acceptor；当acc收到accept请求后只要没有对更大的M响应过，就可以通过。

Learner的提案获取过程分三种方法：

1. 每个acceptor一旦acc一个提案，和所有learn通信，通信次数：Nacc * Nlearn
2. acceptor只和一个主learner通信，主learner通信其余learner，次数：Nacc + Nlearn。缺点：主learner可能崩溃
3. 和多个learner组成的主learner通信，再由这个告诉其余learner。缺陷：主learner组越大，通信越复杂

保证算法活性：（有可能两个proposal分别生成提案，均完成阶段一，没法完成阶段二，进入死循环）

• 选定主Proposal才能提出提案