分布式一致性算法Paxos

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要解决的问题及应用场景

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　　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。
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　　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。
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概念定义

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　　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。
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　　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。
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约定

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　　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提案，其值必须与编号为n的提案的值相同。
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算法描述

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　　阶段一：准备阶段
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　　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。
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　　阶段二：批准阶段
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　　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。
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死循环问题

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　　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。
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　　解决办法：
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　　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。
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Learner

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　　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。
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参考文档

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　　Paxos Made Simple（中文翻译版）
　　微信自研生产级paxos类库PhxPaxos实现原理介绍
　　【原创】一步一步理解Paxos算法
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后记

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　　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。

分布式一致性算法Paxos

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