NewSQL日渐火热，无论还是开源的TiDB，CockroachDB还是互联网大厂的Spanner，Oceanbase都号称NewSQL，也就是分布式数据库。NewSQL的典型特征就是，支持SQL，支持事务，高性能，低成本，高可靠，强一致，易扩展，运维友好等。从NewSQL的演进来看，所谓NewSQL，可以简单理解为NoSQL+传统的关系型数据库的结合，NoSQL强调分布式(高可用，可扩展)，关系型数据库则强调事务，SQL。正因为二者的叠加，所以需要把两个领域的概念整合在一起，本文主要想把分布式数据库中几个基本概念讲清楚。
数据库和分布式系统中都有一致性概念，由于很多英文单词对应的中文都是"一致性"，导致容易产生误区。数据库中的ACID，C是Consistency，这个C主要强调应用逻辑的一致性，比如应用定义的约束，包括外键等。分布式系统的CAP以及一致性协议，也称为一致性。前者主要强调，读是否能读到最新，以及并发场景下操作执行的时序关系，主要包括线性一致性(linearizability)，顺序一致性(sequential consistency)，因果一致性(causal consistency)等；后者主要强调"共识"，分布式中的多个节点对某个事情(选主，事务提交)达成一致，常见的共识算法包括paxos协议，raft协议等。
简单来说，线性一致性要求，第一，"写后读"，这里写和读是两个操作，如果写操作在完成之后，读才开始，读要能读到最新的数据，而且保证以后也能读操作也都能读到这个最新的数据。第二，所有操作的时序与真实物理时间一致。相对于"写后读"，第二点要求即使不相关的两个操作，如果执行有先后顺序，线性一致性要求最终执行的结果也需要满足这个先后顺序。比如，操作序列(写A，读A，写B，读B)，那么不仅，读A，读B能读到最新A 值和B值；而且要保证，如果读B读到最新值时，读A一定也能读到最新值，也就是需要保证执行时序与真实时序相同。第三点，如果两个操作是并发的(比如读A没有结束时，写B开始了)，那么这个并发时序不确定，但从最终执行的结果来看，要确保所有线程(进程，节点)看到的执行序列是一致的。
下图对线性一致性有详细的论述，来源于[6]
顺序一致性(sequential consistency)
相比线性一致性，主要区别在于，对于物理上有先后顺序的操作，是否要保证这个时序。具体而言，对于单个线程，操作的顺序仍然要保留，对于多个线程(进程，节点)，执行的事件的先后顺序与物理时钟顺序不保证。 但是要求，从执行结果来看，所有线程(进程，节点)看到的执行序列是一样的。详细定义来源于[6]
下图的例子很好的区分了线性一致性和顺序一致性。
对于(a),执行序列write(y,2),read(x,0),write(x,4),read(y,2)，结果符合要求，但是从客户端的角度来看，write(x,4)先于read(x,0)执行，但是read却没有读到最新值。
对于(b),write(y,2)和read(y,2)有先后顺序，也是符合"写后读"，所以是线性一致性。
对于(c), 有几种可能：