Gossip protocol 也叫 Epidemic Protocol （流行病協議）。Gossip protocol在1987年8月由施樂-帕洛阿爾託研究中心發表ACM上的論文

《Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance》

中被提出。原本用於分散式資料庫中節點同步資料使用，後被廣泛用於資料庫複製、資訊擴散、叢集成員身份確認、故障探測等。

Gossip協議是基於六度分隔理論（Six Degrees of Separation）哲學的體現，簡單的來說，一個人透過6箇中間人可以認識世界任何人。數學公式是：

n表示複雜度，N表示人的總數，W表示每個人的聯絡寬度。依據鄧巴數，即每個人認識150人，其六度就是1506 ＝11,390,625,000,000（約11.4萬億）。

基於六度分隔理論，任何資訊的傳播其實非常迅速，而且網路互動次數不會很多。比如Facebook在2016年2月4號做了一個實驗：研究了當時已註冊的15.9億使用者資料，發現這個神奇數字的“網路直徑”是4.57，翻成白話文意味著每個人與其他人間隔為4.57人。

-     原理     -

Gossip協議執行過程：

種子節點週期性的散播訊息【假定把週期限定為 1 秒】。
被感染節點隨機選擇N個鄰接節點散播訊息【假定fan-out(扇出)設定為6，每次最多往6個節點散播】。
節點只接收訊息不反饋結果。
每次散播訊息都選擇尚未傳送過的節點進行散播。
收到訊息的節點不再往傳送節點散播：A -> B，那麼B進行散播的時候，不再發給 A。

Goosip 協議的資訊傳播和擴散通常需要由種子節點發起。整個傳播過程可能需要一定的時間，由於不能保證某個時刻所有節點都收到訊息，但是理論上最終所有節點都會收到訊息，因此它是一個最終一致性協議。

Gossip協議是一個多主協議，所有寫操作可以由不同節點發起，並且同步給其他副本。Gossip內組成的網路節點都是對等節點，是非結構化網路。

-     訊息型別     -

Gossip 協議的訊息傳播方式有兩種：Anti-Entropy(反熵傳播)和Rumor-Mongering(謠言傳播)。

反熵傳播是以固定的機率傳播所有的資料。所有參與節點只有兩種狀態：Suspective(病原)、Infective(感染)。這種節點狀態又叫做simple epidemics(SI model)。過程是種子節點會把所有的資料都跟其他節點共享，以便消除節點之間資料的任何不一致，它可以保證最終、完全的一致。缺點是訊息數量非常龐大，且無限制；通常只用於新加入節點的資料初始化。

謠言傳播是以固定的機率僅傳播新到達的資料。所有參與節點有三種狀態：Suspective(病原)、Infective(感染)、Removed(愈除)。這種節點狀態又叫做complex epidemics(SIR model)。過程是訊息只包含最新 update，謠言訊息在某個時間點之後會被標記為 removed，並且不再被傳播。缺點是系統有一定的機率會不一致，通常用於節點間資料增量同步。

-     通訊方式     -

Gossip 協議最終目的是將資料分發到網路中的每一個節點。根據不同的具體應用場景，網路中兩個節點之間存在三種通訊方式：推送模式、拉取模式、Push/Pull。

Push: 節點 A 將資料 (key,value,version) 及對應的版本號推送給 B 節點，B 節點更新 A 中比自己新的資料
Pull：A 僅將資料 key, version 推送給 B，B 將本地比 A 新的資料（Key, value, version）推送給 A，A 更新本地
Push/Pull：與 Pull 類似，只是多了一步，A 再將本地比 B 新的資料推送給 B，B 則更新本地

如果把兩個節點資料同步一次定義為一個週期，則在一個週期內，Push 需通訊 1 次，Pull 需 2 次，Push/Pull 則需 3 次。雖然訊息數增加了，但從效果上來講，Push/Pull 最好，理論上一個週期內可以使兩個節點完全一致。直觀上，Push/Pull 的收斂速度也是最快的。

-     總結     -

綜上所述，我們可以得出Gossip是一種去中心化的分散式協議，資料透過節點像病毒一樣逐個傳播。因為是指數級傳播，整體傳播速度非常快，很像現在美國失控的2019-nCoV(新冠)一樣。它具備以下優勢：

擴充套件性：允許節點的任意增加和減少，新增節點的狀態最終會與其他節點一致。
容錯：任意節點的當機和重啟都不會影響 Gossip 訊息的傳播，具有天然的分散式系統容錯特性。
去中心化：無需中心節點，所有節點都是對等的，任意節點無需知道整個網路狀況，只要網路連通，任意節點可把訊息散播到全網。
一致性收斂：訊息會以“一傳十的指數級速度”在網路中傳播，因此係統狀態的不一致可以在很快的時間內收斂到一致。訊息傳播速度達到了 logN。
簡單

同樣也存在以下缺點：

訊息延遲：節點隨機向少數幾個節點傳送訊息，訊息最終是透過多個輪次的散播而到達全網；不可避免的造成訊息延遲。
訊息冗餘：節點定期隨機選擇周圍節點傳送訊息，而收到訊息的節點也會重複該步驟；不可避免的引起同一節點訊息多次接收，增加訊息處理壓力。

Gossip協議由於以上的優缺點，所以適合於AP場景的資料一致性處理，常見應用有：P2P網路通訊、Apache Cassandra、Redis Cluster、Consul。

本文來源於：奈學開發者社群

Gossip 協議詳解

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