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分布式一致性算法Paxos
Paxos是一种基于消息传递的分布式一致性算法,由Leslie Lamport(莱斯利·兰伯特)于1990提出。
是目前公认的解决分布式一致性问题的最有效算法之一。
要解决的问题及应用场景
Paxos算法要解决的问题,可以理解为:一个异步通信的分布式系统中,如何就某一个值(决议)达成一致。
而此处异步通信是指,消息在网络传输过程中存在丢失、超时、乱序现象。
其典型应用场景为:
在一个分布式系统中,如果各节点初始状态一致,而且每个节点执行相同的命令序列,那么最后就可以得到一个一致的状态。
为了保证每个节点执行相同的命令序列,即需要在每一条指令上执行一致性算法(如Paxos算法),来保证每个节点指令一致。
概念定义
Proposal:为了就某一个值达成一致而发起的提案,包括提案编号和提案的值。
涉及角色如下:
* Proposer:提案发起者,为了就某一个值达成一致,Proposer可以以任意速度、发起任意数量的提案,可以停止或重启。
* Acceptor:提案批准者,负责处理接收到的提案,响应、作出承诺、或批准提案。
* Learner:提案学习者,可以从Acceptor处获取已被批准的提案。
约定
Paxos需要遵循如下约定:
* 1、一个Acceptor必须批准它收到的第一个提案。
* 2、如果编号为n的提案被批准了,那么所有编号大于n的提案,其值必须与编号为n的提案的值相同。
算法描述
阶段一:准备阶段
* 1、Proposer选择一个提案编号n,向Acceptor广播Prepare(n)请求。
* 2、Acceptor接收到Prepare(n)请求,
如果编号n大于之前已经响应的所有Prepare请求的编号,
那么将之前批准过的最大编号的提案反馈给Proposer,并承诺不再接收编号比n小的提案。
否则不予理会。
阶段二:批准阶段
* 1、Proposer收到半数以上的Acceptor响应后,
如果响应中不包含任何提案,那么将提案编号n和自己的值,作为提案发送Accept请求给Acceptor。
否则将编号n,与收到的响应中编号最大的提案的值,作为提案发送Accept请求给Acceptor。
* 2、Acceptor收到编号为n的Accept请求,
只要Acceptor尚未对编号大于n的Prepare请求做出响应,就可以批准这个提案。
死循环问题
如果Proposer1提出编号为n1的提案,并完成了阶段一。
与此同时Proposer2提出了编号为n2的提案,n2>n1,同样也完成了阶段一。
于是Acceptor承诺不再批准编号小于n2的提案,当Proposer1进入阶段二时,将会被忽略。
同理,此时,Proposer1可以提出编号为n3的提案,n3>n2,又会导致Proposer2的编号为n2的提案进入阶段二时被忽略。
以此类推,将进入死循环。
解决办法:
可以选择一个Proposer作为主Proposer,并约定只有主Proposer才可以提出提案。
因此,只要主Proposer可以与过半的Acceptor保持通信,那么但凡主Proposer提出的编号更高的提案,均会被批准。
Learner
一旦Acceptor批准了某个提案,即将该提案发给所有的Learner。
为了避免大量通信,Acceptor也可以将批准的提案,发给主Learner,由主Learner分发给其他Learner。
考虑到主Learner单点问题,也可以考虑Acceptor将批准的提案,发给主Learner组,由主Learner组分发给其他Learner。
后记
Paxos算法相对难以理解和实现,因此后来又出现了更容易理解和实现的Raft算法。
后续会单独总结。
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