docs: 新增分布式协调专题 — 完善分布式知识串联

- 新增分布式协调专题，串联 Leader、Quorum、Lease、Fencing Token 与 Gossip。

- 更新分布式系统、协议、RPC、ZooKeeper 等页面的阅读路径和交叉引用。

- 验证通过 git diff --check、新增文章 markdownlint 和 pnpm docs:build；全目录 markdownlint 仍有既有重复标题等历史问题。

Author: Snailclimb

docs/.vuepress/sidebar/index.ts

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docs/distributed-system/README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: 分布式系统知识体系：入门、理论协议、RPC、网关、锁、事务与 ID
-description: 分布式系统面试与学习路线，涵盖分布式系统入门、CAP、BASE、拜占庭将军问题、Paxos、Raft、ZAB、Gossip、一致性哈希、RPC、API 网关、分布式锁、分布式事务和 ZooKeeper。
+description: 分布式系统面试与学习路线，涵盖分布式系统入门、中心化与去中心化、CAP、BASE、拜占庭将军问题、Paxos、Raft、ZAB、Gossip、一致性哈希、RPC、API 网关、分布式锁、分布式事务和 ZooKeeper。
 category: 分布式
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   - 分布式
@@ -12,12 +12,12 @@ sitemap:
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   - - meta
     - name: keywords
-      content: 分布式系统,分布式系统入门,分布式系统面试题,CAP,BASE,拜占庭将军问题,Paxos,Raft,ZAB,Gossip,RPC,Dubbo,API网关,分布式ID,分布式锁,分布式事务,配置中心,ZooKeeper,后端面试
+      content: 分布式系统,分布式系统入门,分布式系统面试题,中心化,去中心化,CAP,BASE,拜占庭将军问题,Paxos,Raft,ZAB,Gossip,RPC,Dubbo,API网关,分布式ID,分布式锁,分布式事务,配置中心,ZooKeeper,后端面试
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-这份 **分布式系统知识体系** 面向后端学习、系统设计和面试复习，按“理论基础 -> 通信调用 -> 服务治理 -> 一致性与协调 -> 工程实践”的顺序整理本站分布式相关文章。
+这份 **分布式系统知识体系** 面向后端学习、系统设计和面试复习，按“分布式入门 -> 通信调用 -> 服务治理 -> 一致性与协调 -> 工程实践”的顺序整理本站分布式相关文章。
 
 如果你刚开始学分布式，建议先看 [分布式系统入门](./distributed-system-intro.md)，建立整体认知；如果你时间有限，建议先看 [分布式系统面试题总结](./distributed-system-interview-questions.md)，快速建立高频问题清单；如果你想系统补基础，可以按下面的专题顺序阅读。
 
@@ -36,15 +36,28 @@ head:
 - 分布式 ID、分布式锁、分布式事务在真实业务里有哪些常见方案和坑？
 - 面试中如何把“概念、原理、场景、方案对比、落地经验”串成完整回答？
 
+## 这组文章怎么串起来？
+
+这组文章可以按 4 条线一起看。
+
+第一条是**理论线**：[分布式系统入门](./distributed-system-intro.md) 先解释多节点系统为什么会变复杂，[CAP 定理与 BASE 理论详解](./protocol/cap-and-base-theorem.md) 解释分区发生时一致性和可用性怎么取舍，[分布式协调详解](./protocol/centralized-and-decentralized.md) 再把 Leader、Quorum、Lease、Fencing Token、Gossip 放到同一条线上。
+
+第二条是**调用线**：[RPC 远程过程调用专题](./rpc/) 解决服务之间怎么互相调用，[API 网关详解](./api-gateway.md) 解决外部流量怎么进入系统，[Spring Cloud Gateway 面试题总结](./spring-cloud-gateway-questions.md) 则展开 Spring Cloud Gateway 的路由、断言、过滤器和限流。
+
+第三条是**数据一致性线**：[分布式 ID 生成方案详解](./distributed-id.md) 解决全局唯一标识问题，[分布式 ID 设计实战](./distributed-id-design.md) 把 ID 放到订单号、优惠券、短网址这些业务里，[分布式锁](./distributed-lock.md) 和 [分布式事务](./distributed-transaction.md) 继续处理跨节点互斥和跨服务写入一致性。
+
+第四条是**协调组件线**：[分布式配置中心详解](./distributed-configuration-center.md) 讲配置发布和客户端容灾，[ZooKeeper 专题](./distributed-process-coordination/zookeeper/) 讲协调组件的概念、ZAB、会话、Watcher 和 Curator 实战。
+
 ## 建议阅读顺序
 
 1. [分布式系统入门](./distributed-system-intro.md)：先理解什么是分布式系统，以及为什么拆成多节点后会引入通信、故障和一致性问题。
 2. [分布式系统面试题总结](./distributed-system-interview-questions.md)：建立高频问题清单，知道面试最常考哪些点。
-3. [CAP 定理与 BASE 理论详解](./protocol/cap-and-base-theorem.md)：理解分布式系统最核心的取舍逻辑。
-4. [拜占庭将军问题详解](./protocol/byzantine-generals-problem.md)：理解共识问题里的恶意节点、故障假设和 BFT 容错边界。
-5. [RPC 远程过程调用详解](./rpc/rpc-intro.md)：掌握服务之间如何通信，以及 RPC 框架解决了哪些工程问题。
-6. [分布式 ID 生成方案详解](./distributed-id.md)、[分布式锁入门](./distributed-lock.md)、[分布式事务解决方案详解](./distributed-transaction.md)：补齐高频工程实践。
-7. [ZooKeeper 入门指南](./distributed-process-coordination/zookeeper/zookeeper-intro.md) 和 [分布式配置中心详解](./distributed-configuration-center.md)：理解分布式协调和配置治理。
+3. [分布式协调详解](./protocol/centralized-and-decentralized.md)：理解 Leader、Quorum、Gossip、Lease、脑裂和 Fencing Token 之间的关系。
+4. [CAP 定理与 BASE 理论详解](./protocol/cap-and-base-theorem.md)：理解分布式系统最核心的取舍逻辑。
+5. [拜占庭将军问题详解](./protocol/byzantine-generals-problem.md)：理解共识问题里的恶意节点、故障假设和 BFT 容错边界。
+6. [RPC 远程过程调用详解](./rpc/rpc-intro.md)：掌握服务之间如何通信，以及 RPC 框架解决了哪些工程问题。
+7. [分布式 ID 生成方案详解](./distributed-id.md)、[分布式锁入门](./distributed-lock.md)、[分布式事务解决方案详解](./distributed-transaction.md)：补齐高频工程实践。
+8. [ZooKeeper 入门指南](./distributed-process-coordination/zookeeper/zookeeper-intro.md) 和 [分布式配置中心详解](./distributed-configuration-center.md)：理解分布式协调和配置治理。
 
 ## 核心文章
 
@@ -54,6 +67,7 @@ head:
 
 - [分布式系统入门](./distributed-system-intro.md)：理解分布式系统的定义、架构演进、典型特征、常见系统和学习路线。
 - [分布式理论、算法与协议专题](./protocol/)：把 CAP、BASE、Paxos、Raft、ZAB、Gossip 和一致性哈希放在同一条学习线上。
+- [分布式协调详解](./protocol/centralized-and-decentralized.md)：串起 Leader/Quorum、脑裂、Lease、Fencing Token 和 Gossip，理解“谁来做决定、状态怎么传播”这两个问题。
 - [CAP 定理与 BASE 理论详解](./protocol/cap-and-base-theorem.md)：理解一致性、可用性、分区容错和最终一致性。
 - [拜占庭将军问题详解](./protocol/byzantine-generals-problem.md)：理解恶意节点场景下的共识难点、`3m + 1` 节点要求和 BFT 容错。
 - [Raft 算法详解](./protocol/raft-algorithm.md)：用更易理解的共识算法入门 Leader 选举和日志复制。
@@ -102,6 +116,7 @@ API 网关负责统一接入、路由转发、认证鉴权、限流熔断、灰
 
 - 分布式系统为什么不能同时完美满足一致性、可用性和分区容错？
 - CAP 和 BASE 是什么关系？最终一致性适合哪些场景？
+- 分布式系统为什么需要协调？中心化和去中心化分别适合哪些场景？
 - Paxos、Raft、ZAB 有什么区别，分别用在什么地方？
 - RPC 和 HTTP 有什么区别？为什么内部服务调用常用 RPC？
 - 分布式 ID 如何保证全局唯一、趋势递增和业务可读？

docs/distributed-system/api-gateway.md

@@ -14,6 +14,8 @@ head:
 
 API 网关（API Gateway）是位于客户端与后端服务之间的**统一入口**，所有客户端请求先经过网关，再由网关路由到具体的目标服务。
 
+在这组分布式文章里，网关属于“流量入口”这一层。[RPC](./rpc/) 主要讲服务之间怎么互相调用，网关讲外部请求进入系统后怎么做路由、鉴权、限流、灰度和协议适配。如果你只想看 Spring Cloud Gateway 的路由、Predicate、Filter 和限流细节，可以继续读 [Spring Cloud Gateway 面试题总结](./spring-cloud-gateway-questions.md)。
+
 ### 核心价值
 
 在微服务架构下，一个系统被拆分为多个服务。像**安全认证、流量控制、日志、监控**等功能是每个服务都需要的。如果没有网关，我们需要在每个服务中单独实现这些功能，导致：

docs/distributed-system/distributed-configuration-center.md

@@ -29,6 +29,10 @@ head:
 
 当然，不是所有系统都需要上配置中心。单体应用、单环境、配置项很少且变更频率低的场景，`application-{profile}.yml`、环境变量或 Kubernetes ConfigMap + 滚动重启通常就够了。配置中心会带来额外的运维成本、故障域和排查链路，小团队或低频配置场景不必过度工程化。
 
+从分布式系统视角看，配置中心属于典型控制面：它负责决定“当前应该使用哪一份配置”，客户端负责拉取、缓存、监听和刷新。配置发布、灰度、回滚、客户端本地快照，处理的都是集中决策和客户端容灾之间的取舍。这个取舍可以和 [分布式协调详解](./protocol/centralized-and-decentralized.md) 放在一起理解。
+
+配置中心还经常和 [RPC](./rpc/) 以及 [API 网关](./api-gateway.md) 一起出现：RPC 框架需要拿到服务地址、超时、重试、降级等治理配置，网关也可能依赖配置中心做动态路由和灰度规则。它们解决的问题不同，但在真实微服务体系里通常会连在同一条链路上。
+
 ## 常见的配置中心有哪些？如何选择？
 
 | 方案                                                                | 状态       | 特点                                   |

docs/distributed-system/distributed-id-design.md

@@ -20,6 +20,8 @@ head:
 
 本文结合一些使用场景，进一步探讨业务场景中对 ID 有哪些具体的要求。
 
+如果你还没看过 UUID、号段模式、Snowflake、Leaf、Tinyid 这些方案的原理和取舍，建议先读 [分布式 ID 生成方案详解](./distributed-id.md)。这篇更偏业务设计：同样是 ID，订单号更关注可查询和安全，TraceId 更关注调用链透传，短网址更关注长度和可读性。
+
 ## 场景一：订单系统
 
 我们在商场买东西一码付二维码，下单生成的订单号，使用到的优惠券码，联合商品兑换券码，这些是在网上购物经常使用到的单号，那么为什么有些单号那么长，有些只有几位数？有些单号一看就知道年月日的信息，有些却看不出任何意义？下面展开分析下订单系统中不同场景的 id 服务的具体实现。

docs/distributed-system/distributed-id.md

@@ -12,6 +12,8 @@ head:
 
 ## 分布式 ID 介绍
 
+这篇文章主要讲“ID 生成方案怎么选”，例如 UUID、数据库号段、Redis、Snowflake、Leaf、Tinyid。看完方案对比后，如果你想继续了解订单号、优惠券码、TraceId、短网址这类业务 ID 怎么设计，可以读 [分布式 ID 设计实战](./distributed-id-design.md)。
+
 ### 什么是 ID？
 
 日常开发中，我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示，比如用户 ID 唯一标识一个用户，商品 ID 唯一标识一件商品，订单 ID 唯一标识一笔订单。
@@ -384,7 +386,7 @@ Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。Snowflake 由 64 bit
 | **等待追回**       | 保证 ID 唯一性 | 回拨幅度大时会长时间阻塞，可能影响业务 | 回拨幅度极小的场景              |
 | **备用 Worker ID** | 高可用         | 实现复杂，需考虑租约、脑裂和旧实例恢复 | 已有可靠注册中心/租约机制的系统 |
 
-备用 Worker ID 是一种可选方案，不是通用推荐。它适合已有可靠注册中心/租约机制的系统；更常见的处理还包括小幅回拨等待、超过阈值拒绝发号、持久化记录 last timestamp、通过注册中心保证 Worker ID 租约唯一。
+备用 Worker ID 是一种可选方案，不是通用推荐。它适合已有可靠注册中心/租约机制的系统；更常见的处理还包括小幅回拨等待、超过阈值拒绝发号、持久化记录 last timestamp、通过注册中心保证 Worker ID 租约唯一。这里涉及的租约、脑裂和旧实例恢复问题，可以结合 [分布式协调详解](./protocol/centralized-and-decentralized.md) 一起理解。
 
 #### Snowflake Worker ID 分配难题
 

docs/distributed-system/distributed-lock-implementations.md

@@ -12,6 +12,8 @@ head:
 
 通常情况下，我们一般会选择基于 Redis 或者 ZooKeeper 实现分布式锁，Redis 用的要更多一点，我这里也先以 Redis 为例介绍分布式锁的实现。
 
+这篇文章默认你已经知道为什么需要分布式锁。如果你还没搞清楚锁粒度、owner token、锁超时和业务临界区，建议先看 [分布式锁入门](./distributed-lock.md)。如果你想把锁过期、旧客户端恢复、Fencing Token 放到更大的协调模型里理解，可以结合 [分布式协调详解](./protocol/centralized-and-decentralized.md)。
+
 ## 基于 Redis 实现分布式锁
 
 ### 如何基于 Redis 实现一个最简易的分布式锁？

docs/distributed-system/distributed-lock.md

@@ -48,6 +48,8 @@ head:
 
 分布式系统下，不同的服务/客户端通常运行在独立的 JVM 进程上。如果多个 JVM 进程共享同一份资源，使用本地锁就没办法实现资源的互斥访问。这时就需要把锁的状态放到所有进程都能访问的外部系统中，也就是 **分布式锁**。
 
+换到分布式协调的视角看，分布式锁其实是在回答一个问题：同一时刻谁是某个资源的唯一 owner？如果你还没搞清楚 Leader/Quorum、Lease 和 Fencing Token 之间的关系，建议先读 [分布式协调详解](./protocol/centralized-and-decentralized.md)，再回来看 Redis、ZooKeeper、etcd 这些具体实现会更顺。
+
 举个例子：系统的订单服务一共部署了 3 份，都对外提供服务。为了防止超卖，需要保护的不是单独的“检查库存”，而是“校验库存 → 扣减库存 → 记录购买/创建订单”这段临界区；否则只锁查询、不锁扣减，仍然可能并发写错。由于订单服务位于不同的 JVM 进程中，本地锁在这种情况下就没办法正常工作。我们需要用到分布式锁，这样即使多个线程不在同一个 JVM 进程中，也能获取到同一把锁，进而实现共享资源的互斥访问。
 
 下面是我对分布式锁画的一张示意图。

docs/distributed-system/distributed-process-coordination/zookeeper/README.md

@@ -32,11 +32,18 @@ ZooKeeper 是经典的分布式协调组件，常用于注册中心、配置管
 - 为什么 ZooKeeper 集群通常建议部署奇数个节点？
 - Curator 如何简化原生 ZooKeeper 客户端开发和分布式锁实现？
 
+## 和其他文章的关系
+
+[分布式协调详解](../../protocol/centralized-and-decentralized.md) 先讲 Leader、Quorum、脑裂和租约这些通用问题；ZooKeeper 专题把这些问题落到 ZNode、Watcher、Session 和 ZAB 上。
+
+[ZAB 协议详解](../../protocol/zab.md) 只讲 ZooKeeper 的原子广播和崩溃恢复，不展开 ZNode、Curator 命令和应用场景。想看实际命令和客户端代码，可以继续读 [ZooKeeper 实战教程](./zookeeper-in-action.md)。
+
 ## 建议阅读顺序
 
-1. [ZooKeeper 入门指南](./zookeeper-intro.md)：先理解 ZNode、Watcher、ACL 和典型应用场景。
-2. [ZooKeeper 进阶详解](./zookeeper-plus.md)：再补齐 ZAB、Leader 选举、集群部署和会话机制。
-3. [ZooKeeper 实战教程](./zookeeper-in-action.md)：最后通过 Docker、zkCli、四字命令和 Curator 做实践。
+1. [分布式协调详解](../../protocol/centralized-and-decentralized.md)：先理解分布式协调、Leader、Quorum、脑裂和租约这些共性问题。
+2. [ZooKeeper 入门指南](./zookeeper-intro.md)：再理解 ZNode、Watcher、ACL 和典型应用场景。
+3. [ZooKeeper 进阶详解](./zookeeper-plus.md)：继续补齐 ZAB、Leader 选举、集群部署和会话机制。
+4. [ZooKeeper 实战教程](./zookeeper-in-action.md)：最后通过 Docker、zkCli、四字命令和 Curator 做实践。
 
 ## 核心文章
 
@@ -58,6 +65,7 @@ ZooKeeper 是经典的分布式协调组件，常用于注册中心、配置管
 
 - [分布式系统知识体系](../../)
 - [分布式理论、算法与协议专题](../../protocol/)
+- [分布式协调详解](../../protocol/centralized-and-decentralized.md)
 - [ZAB 协议详解](../../protocol/zab.md)
 - [分布式锁实现方案详解](../../distributed-lock-implementations.md)
 - [分布式配置中心详解](../../distributed-configuration-center.md)

docs/distributed-system/distributed-process-coordination/zookeeper/zookeeper-in-action.md

@@ -12,6 +12,8 @@ head:
 
 这篇文章简单给演示一下 ZooKeeper 常见命令的使用以及 ZooKeeper Java 客户端 Curator 的基本使用。介绍到的内容都是最基本的操作，能满足日常工作的基本需要。
 
+这篇偏实践，不负责解释 ZooKeeper 为什么能做协调。建议先看 [ZooKeeper 入门指南](./zookeeper-intro.md) 了解 ZNode、Watcher、Session，再看 [ZooKeeper 进阶详解](./zookeeper-plus.md) 或 [ZAB 协议详解](../../protocol/zab.md) 补协议和集群机制。
+
 如果文章有任何需要改善和完善的地方，欢迎在评论区指出，共同进步！
 
 ## ZooKeeper 安装