Gossip 协议，顾名思义，就像流言蜚语一样，利用一种随机、带有传染性的方式，将信息传播到整个网络中，并在一定时间内，使得系统内的所有节点数据一致。
根据 Base 理论，如果你需要实现最终一致性，那么就可以通过 Gossip 协议实现这个目标。
Gossip协议的核心一共是三块内容：直接邮寄（Direct Mail）、反熵（Anti-entropy）和谣言传播（Rumor mongering）。
一、直接邮寄（Direct Mail）
所谓直接邮寄，就是直接发送更新数据，当数据发送失败时，将数据缓存下来，然后重传。
比如下图中，节点 A 直接将更新数据发送给了节点 B、D：
虽然直接邮寄实现起来比较容易，数据同步也很及时，但可能会因为缓存队列满了而丢数据。 也就是说，只采用直接邮寄是无法实现最终一致性的。
二、反熵（Anti-entropy）
熵，在物理学中是用来度量体系的混乱程度。所以，反熵就是要消除混乱，Gossip协议通过反熵来异步修复节点之间的数据差异，实现最终一致性。
反熵的实现，一共有 推 、 拉 、 推拉 三种。 集群中的节点，每隔一段时间就会随机选择某个其他节点，然后交换自己的已有数据来消除两者之间的差异。
但是正因为反熵需要节点间两两交换比对数据，所以执行反熵时的通讯成本会很高，不建议在实际场景中频繁执行反熵，应该通过引入Checksum等机制，降低需要对比的数据量和通讯次数。
2.1 推方式
推方式，就是将自己的所有副本数据，推给对方，修复对方副本中的熵：
2.2 拉方式
拉方式，就是拉取对方的所有副本数据，修复自己副本中的熵：
2.3 推拉方式
推拉方式，就是同时修复自己副本和对方副本中的熵：
虽然反熵很实用，但是执行反熵时，相关的节点都是已知的，而且节点数量不能太多，如果是一个动态变化或节点数比较多的分布式环境，反熵就不适用了。那么当你面临这个情况要怎样实现最终一致性呢？答案就是谣言传播。
三、谣言传播（Rumor mongering）
谣言传播，广泛地散播谣言，它指的是当一个节点有了新数据后，这个节点变成活跃状态，并周期性地联系其他节点向其发送新数据，直到所有的节点都存储了该新数据。
比如下图中，节点 A 向节点 B、D 发送新数据，节点 B 收到新数据后，变成活跃节点，然后节点 B 向节点 C、D 发送新数据：
谣言传播非常具有传染性，它 适合动态变化的分布式系统 。
四、总结
作为一种异步修复、实现最终一致性的协议，反熵在存储组件中应用广泛，比如 Dynamo、InfluxDB、Cassandra，在需要实现最终一致性时，如果节点都是已知的，一般优先考虑反熵。当集群节点是变化的，或者集群节点数比较多时，这时要采用谣言传播的方式，同步更新数据，实现最终一致。
