针对分发诉求的数据。消息最终是通过多个轮次的散播而到达全网的。同时也增加了收到消息的节点的处理压力。
该协议在 1987 年发表在 ACM 上的论文 《Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance》中被提出。主要用在分布式数据库系统中各个副本节点同步数据之用,这种场景的一个最大特点就是组成的网络的节点都是对等节点的非结构化网络。
Márk Jelasity 在它的 《Gossip》一书中对其步骤进行了归纳,如下:

前面说了节点会将信息传播到整个网络中,那么节点在什么情况下发起信息交换?这就涉及到 gossip 协议的类型。目前主要有两种方法:
• Anti-Entropy(反熵):以固定的概率传播所有的数据
• Rumor-Mongering(谣言传播):仅传播新到达的数据
Anti-Entropy
Anti-Entropy 的主要工作方式是:每个节点周期性地随机选择其他节点,然后通过互相交换自己的所有数据来消除两者之间的差异。Anti-Entropy 这种方法非常可靠,但是每次节点两两交换自己的所有数据会带来非常大的通信负担,以此不会频繁使用。
Anti-Entropy 使用“simple epidemics”的方式,所以其包含两种状态:susceptible 和 infective,这种模型也称为 SI model。处于 infective 状态的节点代表其有数据更新,并且会将这个数据分享给其他节点;处于 susceptible 状态的节点代表其并没有收到来自其他节点的更新。
Rumor-Mongering
Rumor-Mongering 的主要工作方式是:当一个节点有了新的信息后,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信息。直到所有的节点都知道该新信息。因为节点之间只是交换新信息,所有大大减少了通信的负担。
Rumor-Mongering 使用“complex epidemics”方法,相比 Anti-Entropy 多了一种状态:removed,这种模型也称为 SIR model。处于 removed 状态的节点说明其已经接收到来自其他节点的更新,但是其并不会将这个更新分享给其他节点。
因为 Rumor 消息会在某个时间标记为 removed,然后不会发送给其他节点,所以 Rumor-Mongering 类型的 gossip 协议有极小概率使得更新不会达到所有节点。
一般来说,为了在通信代价和可靠性之间取得折中,需要将这两种方法结合使用。不管是 Anti-Entropy 还是 Rumor-Mongering 都涉及到节点间的数据交互方式,节点间的交互方式主要有三种:Push、Pull 以及 Push&Pull。
Push-based 的 Gossip 协议:
• 网络中的某个节点随机选择N个节点作为数据接收对象
• 该节点向其选中的N个节点传输相应数据
• 接收到数据的节点对数据进行存储
• 接收到数据的节点再从第一步开始周期性执行

Pull-based 的 Gossip 协议,正好相反:
• 集群内的所有节点,随机选择其它 k 个节点询问有没有新数据
• 接收到请求的节点,返回新数据
1)消息的延迟
由于 Gossip 协议中,节点只会随机向少数几个节点发送消息,消息最终是通过多个轮次的散播而到达全网的,因此使用 Gossip 协议会造成不可避免的消息延迟。不适合用在对实时性要求较高的场景下。
2)消息冗余
Gossip 协议规定,因此就不可避免的存在消息重复发送给同一节点的情况,造成了消息的冗余,同时也增加了收到消息的节点的处理压力。而且,由于是定期发送,因此,即使收到了消息的节点还会反复收到重复消息,加重了消息的冗余。