分布式一致性算法(Distributed Consensus Algorithm)是现代分布式计算系统和分布式服务框架的基础设施,其职责是保障分布式成员间存在统一内部状态视图。经典Paxos算法提供了分布式一致性问题的形式化描述及数学证明,奠定了分布式一致性理论的基础,其后衍生的Paxos算法家族及主流商业、开源分布式一致性算法的出现,为分布式一致性算法的可靠性、性能及工程实践做出了卓越贡献。然而,基于P2P(Peer-to-Peer)模型的Paxos族衍生算法存在活锁(Live Lock)问题,主流基于主从模型的商用分布式一致性算法则存在由Leader节点引起的负载不均和单点性能瓶颈问题。为了在避免产生活锁的同时进一步优化分布式一致性算法的性能瓶颈,本文在分布式一致性基础理论的基础上提出对新型架构的分布式一致性算法展开研究,主要工作如下:(1)提出分布式偏序仲裁模式分布式一致性算法的基础框架,解决经典Paxos及同类算法为代表的P2P抢占式模型分布式一致性算法所存在的活锁(Live Lock)问题。(2)针对主流基于主从模型的分布式一致性系统存在的负载不均、单点失效和单点性能瓶颈问题,提出负载中心动态生成及迁移方法;(3)针对主流分布式一致性算法法定集约束的生效范围过广,采用新的成员划分方式,法定集约束仅在少数派成员生效,在确保算法正确性及更强的高可用性(HighAvailability)的同时,减少单次参加一致性表决的成员节点数量,有效降低收敛平均时延;(4)通过名为日志链的递归哈希技术,实现快速检测状态分歧并实施数据同步,确保分布式一致性系统的正确性。(5)通过Opnet离散事件仿真器对本文提出的Y-Paxos分布式一致性算法进行建模,与经典Raft算法进行比较,实验结果表明本文提出的Y-Paxos分布式一致性算法相较于传统分布式一致性算法,性能齐平,架构更加清晰简单,且由于没有主节点,不存在单点失效及负载瓶颈问题。