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Paxos算法

时间:2017-07-11 21:05:05      阅读:185      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:兰伯特   记录   最大的   res   投稿   产生   流程   一致性算法   一个   

1.来源

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。

1.1.故事

 在古希腊,有一个叫做Paxos的小岛,岛上通过议会的形式来通过法令,议会中议员通过信使来传递消息。议员和信使都是兼职的,他们随时有可能离开会议厅,并且信使可能会重复的传递消息,也可能丢失消息。因此议会要保证在这种情况下法令仍然能够正确地产生,并且不会出现冲突。

1.2.波折

  • 1990年,The Part-Time Parliament,完成并投稿,无人能懂,被拒
  • 1996年,上述论文被重审,Nancy Lynch公布修改版Revisiting the Paxos Algorithm
  • 1998年,The Part-Time Parliament终于被ACM TOCS接收
  • 2001年,Lamport本人重新讲述原文,发表了论文Paxos Made Simple

2.分布式事务的CAP理论

  • 一致性(Consistency)
  • 可用性(Availability)
  • 分区容错性(Partition Tolerance)

三者不可兼得

3.常见一致性协议

  • 两阶段提交
  • 三阶段提交

  • ZAB协议

  • Paxos协议

  • Raft协议

3.1.要求

  1. 只有被提出的提案才能被选定

  2. 在被提出的提案中,只有一个提案会被选定

  3. 如果没有被提出,那么就不会有被选定的提案
  4. 当一个提案被选定后,进程可以获取被选定的提案信息
  5. 任一进程认为被选定的那个提案,必须是真的被选定的那个

4.Paxos算法

4.1.角色

  • Proposer(选举中对某个职位提出候选人的倡议者)
    • 发送Prepare请求给Acceptor
    • 发送Accept请求给Acceptor
  • Acceptor(对倡议者提出的候选人进行投票的参与者)
    • 接受Prepare请求,并回复Prepare请求
    • 接受Accept请求,并发送Result给Learner
  • Learner(类似于没有投票权的群众)
    • 接受Result

4.2.通信方式

  • 不同角色之间可以通过发送消息来进行通信,那么:每个角色以任意的速度执行,可能因出错而停止,也可能会重启
  • 一个value被选定后,所有的角色可能失败然后重启,除非那些失败后重启的角色能记录某些信息,否则等他们重启后无法确定被选定的值

  • 消息在传递过程中可能出现任意时长的延迟,可能会重复,也可能丢失。但是消息不会被损坏,即消息内容不会被篡改

4.3.推导

4.3.1.一个Acceptor

假设只有一个Acceptor(可以有多个Proposer),只要Acceptor接受它收到的第一个提案,则该提案被选定,该提案里的value就是被选定的value。这样就保证只有一个value会被选定。

缺陷:唯一的Acceptor宕机,就彻底崩溃了

4.3.2.多个Acceptor

4.3.2.1.约定

  • P1:一个Acceptor必须接受它收到的第一个提案
    • 一个提案被选定需要被半数以上的Acceptor接受,那么一个Acceptor必须能够接受不止一个提案
    • P1a:一个Acceptor只要尚未响应过任何编号大于M的Prepare请求,那么他就可以接受这个编号为M的提案
  • P2:如果某个value为v的提案被选定了,那么每个编号更高的被选定提案的value必须也是v
    • P2a:如果某个value为v的提案被选定了,那么每个编号更高的被Acceptor接受的提案的value必须也是v
    • P2b:如果某个value为v的提案被选定了,那么之后任何Proposer提出的编号更高的提案的value必须也是v
    • P2c:对于任意的M和V,如果提案[M, V]被提出,那么存在一个半数以上的Acceptor组成的集合S,满足以下两个条件中的任意一个: 
      • S中每个Acceptor都没有接受过提案
      • S中Acceptor接受过的最大编号的提案的value为V

4.3.2.2.推论

4.3.2.2.1.满足P2b

Proposer生成提案之前,应该先去“学习”已经被选定或者可能被选定的value,然后以该value作为自己提出的提案的value。如果没有value被选定,Proposer才可以自己决定value的值。这样才能达成一致。这个学习的阶段是通过一个“Prepare请求”实现的。

4.3.2.2.2.满足P1a

如果Acceptor收到一个编号为M的Prepare请求,在此之前它已经响应过编号大于M的Prepare请求。该Acceptor不可能接受编号为M的提案。因此,该Acceptor可以忽略编号为M的Prepare请求。当然,也可以回复一个error,让Proposer尽早知道自己的提案不会被接受。

4.3.2.3.提案生成

  1. Proposer选择一个新的提案编号M,然后向某个Acceptor集合(半数以上)发送Prepare请求,要求该集合中的每个Acceptor做出如下响应:
    1. 向Proposer承诺保证不再接受任何编号小于M的提案
    2. 如果Acceptor已经接受过提案,那么就向Proposer响应已经接受过的编号小于M的最大编号的提案
  2. 如果Proposer收到了半数以上的Acceptor的响应,那么它就可以生成编号为M,Value为V的提案[M,V]。其中V是所有的响应中编号最大的提案的Value。如果所有的响应中都没有提案,那么此时V就可以由Proposer自己选择。
  3. 生成提案后,Proposer将该提案发送给半数以上的Acceptor集合,并期望这些Acceptor能接受该提案。称该请求为Accept请求。

4.3.2.4.接收提案

  1. Acceptor接收到Prepare请求编号M,
    1. 当前响应的最大编号>M,则忽略或回复error
    2. 当前响应的最大编号<M,
      1. 当前已接受[N,B]的Accept请求,则回复M,B
      2. 当前未接受,则记录M,返回ACK
  2. Acceptor接收到Accept请求[M,V]
    1. 当前响应的最大编号>M,则忽略或回复error
    2. 当前响应的最大编号<M
      1. 当前未接受,则记录[M,V],并通知Learner,V
      2. 当前已接受[N,B]的Accept请求,则
        1. N>M,则忽略或回复error
        2. N<M,则记录[M,V],并通知Learner,V

4.3.2.5.流程

  1. 阶段1
    1. Proposer选择一个提案编号M,然后向半数以上的Acceptor发送编号为M的Prepare请求
    2. 如果一个Acceptor收到一个编号为M的Prepare请求,且M大于该Acceptor已经响应过的所有Prepare请求的编号,那么它就会将它已经接受过的编号最大的提案(如果有的话)作为响应反馈给Proposer,同时该Acceptor承诺不再接受任何编号小于M的提案
  2. 阶段2
    1. 如果Proposer收到半数以上Acceptor对其发出的编号为M的Prepare请求的响应,那么它就会发送一个针对[M,V]提案的Accept请求给半数以上的Acceptor
    2. 如果Acceptor收到一个针对编号为M的提案的Accept请求,只要该Acceptor没有对编号大于M的Prepare请求做出过响应,它就接受该提案,并通知Learner
  3. 阶段3
    1. Learner收到Acceptor对其发送的结果V,如果收到半数以上,那么认为V被选定;如果没有收到半数以上

Paxos算法

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原文地址:http://www.cnblogs.com/lanelim/p/7152139.html

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