分布式系统的一致性是指系统中所有节点对于某个数据或操作具有相同的视图和状态，即保证读取的数据是最新的，写入的数据可以被所有节点感知。虽然如此，由于分布式系统的特殊性，存在网络延迟、节点故障、并发访问等问题，容易导致更新冲突、数据不一致等情况，因此实现分布式系统的一致性是一个复杂而重要的问题。
CAP原则是指，分布式系统中的Consistency、Availability和Partition Tolerance三者只能同时满足两个。Concistency（一致性）指所有节点的数据视图是相同的；Availability（可用性）指所有请求都会得到响应；Partition Tolerance（分区容错性）指系统在遇到网络分区的情况下仍然能够正常工作。在这三者中，Partition Tolerance必须满足，而其他两者只能选择其中一个。
BASE是指Basically Available、Soft-state和Eventually Consistent，这是对于CAP的权衡方案。Basically Available指系统具有高可用性，并允许出现短暂的不一致性；Soft-state指允许状态不稳定，数据可以在一段时间内不一致；Eventually Consistent指保证最终所有节点的数据视图是一致的。
分布式一致性协议通常服从ACID特性，即Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）和Durability（持久性）。Atomicity指操作是原子的，要么全部执行，要么全部不执行；Consistency指事务在前后状态一致，数据库约束不被破坏；Isolation指多个并发执行的事务之间是隔离的，互相不影响；Durability指事务一旦提交，其结果就可以永久保存。ACID特性已经充分保证了数据的一致性与可靠性。
两阶段提交协议（Two-Phase Commit, 2PC）是解决分布式事务一致性的基本方法。首先，协调者向所有参与者发送事务信息，并要求它们准备好提交或撤销该操作。然后，协调者根据各参与者的反馈情况，决定是提交还是回滚事务操作。这种方法实现了分布式事务的原子性和一致性，但同时也有性能和扩展性问题。
Paxos算法是一种高可用而且具有一致性的分布式系统协议。它通过选举Leader来实现节点之间的同步，使得分布式节点能够就某个值协商达成一致，并保证了Consistency和Availability。它通过基于投票的方式，在大多数节点同意某个值后，才执行该操作。
Raft算法是另一种高可用且具有一致性的现代分布式系统一致性协议，与Paxos算法类似。 它通过选举leader来实现节点之间的同步，使用notterm-for-vote机制避免了Paxos协议中出现的split-brain问题。Raft算法对一般用户更加友好，它使系统在空闲时所花费的时间更小而且容易理解。
Gossip算法是一种去中心化的分布式算法，它通过将消息随机地发送给已知节点，从而在节点之间传播数据。具有高度的容错能力和强等量性。它独立于集中式协调器，不需要提前握手，能够很好地应对网络拓扑变化和高负载情况。
ZooKeeper是一种分布式的，开源的，为分布式应用提供 coordinating action的协调服务，主要用于维护各种元数据。它支持分布式锁、共享队列、观察者等特性，并使用Paxos算法实现了客户端的同步和数据存储的一致性。ZooKeeper借助于其开源特性，在很多分布式系统中扮演着重要的角色。
在实现分布式系统的一致性时，需要根据具体业务场景和系统规模来选择合适的算法和协议。同时还需要保证高可用、高并发、容错机制的充分考虑。