前幾篇文章講了跟分散式系統有關的網路不可靠、時鐘不可靠的鬼故事，不可靠的東西這麼多，我們要如何判斷真與假呢？在分散式系統中，我們可以陳述我們對行為所做的假設（系統模型），然後設計符合這些假設的系統，只要演算法證明相關函數正確，意味者可靠的行為正在發生，儘管底層的其他系統模型提供的保證很少也是。
這篇文章我們將會進一步了解分散式系統有關 真實 (truth) 的知識，這能幫助我們未來在設想假設時，我們的系統能提供保證到什麼程度。
多數決的真實 (The Truth Is Defined by the Majority)
只要多台節點認為你死亡，你就是死亡，儘管你是因為網路問題被丟棄你回覆的訊息，或者的 GC 跑的特別久都一樣，在分散式系統中你無法依靠單台節點來當法官，我們會用 quorum (法定人數) 來在各節點中投票，所以一般來說多數決的節點數量一定是比一半多一點，也就能容忍一些節點死亡（3 台節點能容忍 1 台死亡，5 台節點則是 2 台），我們差不多在 Day 14 談 共識算法 (consensus algorithms) 看有關 quorum 的更多 細節。
領導者和鎖 (The leader and the lock)
有些主題用英文寫出來覺得正常，但也用中文翻譯出來看起來就很奇怪- –
很多分散式系統是使用 single-leader，想像一下 leader 你吃著火鍋唱著歌，忽然就被麻匪劫了（你被 quorum 節點們宣告死亡），而你又自認為你還是 leader 時，麻煩就出來了。
像下圖 8-4 的例子，展示了不正確實現分散式 lock 機制而造成資料損壞 bug，該 storage 只有在你取得資源 lease (租約) 的時候才寫入該資源，Client 1 取得 lease 後，不幸的被 GC 暫停所有行為了，當這個暫停久到 lease 到期了，此時 Client 2 就能針對該資源取得另一份 lease ，Client 1 GC 結束返回之後，誤以為它的 lease 還是有效而繼續進行寫入，所以該資源就被污染了。
擊劍令牌 (Fencing token)
除了使用鎖和 lease 保護資源外，我們會需要 fencing 技術來保護資源被上述例子的角色所污染，如下圖 8-5，現在 Lock service 除了回覆 lease 外，會多回覆 擊劍令牌 (Fencing token)，它就是個數字在每次取得 lease 時會累加，現在只要 Storage 多檢查後來寫入資源的 token 是不是比較小就可以了。
如果使用 Zookeeper 作為鎖服務，它的
zxid或 node 版本cversion可以被當做 fencing token。
拜占庭錯誤 (Byzantine Faults)
真實的事談完了，我們來看看什麼是假的，在分散式系統中，如果你的節點有對你說謊的風險，舉例來說就是有節點宣稱他接收到訊息了但其實沒有，這種行為被稱為 拜占庭錯誤 (Byzantine Faults) ，在這種不信任的環境中取得共識的問題也被稱為 拜占庭將軍問題 (Byzantine Generals Problem)。
想了解拜占庭將軍問題，強烈建議看 李永樂老師的說明影片。
本系列文的分散式系統節點們雖然不可靠，但我們都是假設它們是誠實的，因為是你或你的組織架構起分散式系統，所以本質上它們是能被信任皫，倘若你的分散系統還要支援 拜占庭容錯 (Byzantine fault-tolerant) 的話，只會徒增你系統的複雜度而已，除非你的分散式系統是跑在點對點網路上，你得面對許多不同不由你控制的節點，就像比特幣那樣。
系統模型和現實 (System Model and Reality)
很多演算法是被設計來解決分散式系統問題的，演算法要被設計成可用，就不能太依賴硬體或特定軟體來執行，反而要求我們以某種方式形式化我們期望在系統中發生的故障類型，我們通過定義系統模型來做到這一點，今天就是要用比較抽象的角度來看看這些算法能假設的事物為何。
首先是時序假設 (timing assumptions)，我們有 3 個常用的模型：
- 同步模型 (Synchronous model)
- 同步模型假設網路延遲、程序暫停和時鐘錯誤都是有界的，意味者你會知道這些最多不會超過一個上限，但這並不符合現實生活裡的系統（網路延遲都不知道會延遲多久了）。
- 部份同步模型 (Partially synchronous model)
- 這個模型假設了大多數的系統行為是同步的，但它能接受有時候會有越界 (out of bound) 的事情發生。
- 非同步模型 (Asynchronous model)
- 這個模型的演算法不允許時序假設，它甚至沒有時鐘，所以也就沒有 timeout。
再來是節點失敗假設，一樣有 3 類：
- 崩潰就停故障 (Crash-stop faults)
- 演算法假設節點只能以一種方法故障，也就是節點崩潰 (crashing)， 意味者節點死亡後永遠回不來了。
- 崩潰恢復故障 (Crash-recovery faults)
- 這個一樣假設節點會隨時故障，但它或許會在未知時間後恢復，所以它會假設節點是使用穩定的儲存設備（非揮發式硬碟），以便從故障中恢復，也會假設記憶體中的資料會消失。
- 拜占庭式故障 (Byzantine faults)
- 節點發瘋了的故障。
現實生活中的系統模型大多數都是 部份同步模型+ 崩潰恢復故障，那麼… 究竟分散式演算法怎麼應對這些模型呢？我們會從明天開始探討算法細節。
