前言

google的chubby的作者Mike Burrows说过，世界上只有一种一致性算法，那就是paxos，由此可见paxos协议的影响力。某司相关部门对paxos有一定的研究，并且已经在生产环境的kv中有实现并运行，同时编写了很多内网文章。最近重读了相关的文章。本文尝试从笔者在研究过程中比较困惑的地方入手，分析paxos的协议如何理解，以及如何应用到生产环境中。

paxos具体做什么？

paxos本质上是一个共识算法。也就是在一个系统中如何实现就一个值达成共识：在达成共识之前，这个值不存在，在达成共识之后，这个值不可修改。这也就是为什么在《The Part-Time Parliament》经典论文中，以paxos岛国的议会达成统一政令进行举例。因为就某一项政令而言：达成之前，这项政令不存在；达成之后，这项政令不可修改。

可能读者和笔者一样，先入为主的以为paxos是一个实现在多机数据一致的协议。如果从这个角度来理解，肯定疑惑重重。因为我们知道，在多机系统中一个key对应的value是可以改变的，甚至是有可能删除的。

如果paxos只是为了在系统中达成某一项统一值，并且这个值达成之后不能再修改了，那这个paxos对我们来说有什么用呢？毕竟一个key对应的value是有可能变化的。这个就涉及到如何在生产环境中应用paxos了。这个其实在《paxos made simple》中有相关的介绍。我们后续进行分析。

所以本篇文章将从两个部分进行分析

如何理解paxos的执行过程。
如何将paxos应用到分布式系统中

如何理解paxos的执行过程

这部分没有涉及到我们熟悉的计算机领域相关的知识，因而无法进行迁移学习。所以在理解paxos的过程中，我们始终要明确paxos的目标：在系统中达成一个不可改变的值。那么我们在分析时就可以理解每一步为何要这么设计。

paxos协议中的三种角色

paxos协议中有三种角色，proposers、acceptors、learners。

proposers，提出提议者；
acceptors，接受提议者；
learners，提议确定后，向acceptors学习提议；

为什么要有这三类角色？可以理解我们执行paxos的过程，就是在系统中扩散提议的过程；以议会投票为例，议员提出议题（proposers），大部分议员进行投票（acceptors），投票通过后，向所有公民（learners）同步决议结果。

paxos选举过程

我们这里直接介绍paxos投票过程，不详述设计paxos算法的过程。对paxos算法的设计过程有兴趣的读者可以去参阅《paxos made simple》，对理解paxos的过程有很大帮助。

阶段一A：prepare

proposer ——> acceptor，proposer向超过半数（majority）的acceptor发送带有编号n的prepare消息，n必须比该proposer之前发送的prepare消息的编号都要大；系统中不同的proposer生成的编号相互不重复，单个proposer内编号递增；

阶段一B：promise

acceptor——>proposer：acceptor返回提议的proposer是否接受prepare消息。《paxos made simple》中解释为，acceptor不会接受编号小于（已经接受的prepare request的编号）的accept请求；

详细分析，则是这两种情况：

acceptor之前没有收到其他的proposer提交的prepare消息，则返回接受；
acceptor之前收到其他proposer提交的prepare消息:
1. 之前收到的prepare消息编号m小于当前接收的prepare消息，返回接受；
2. 之前收到的prepare消息编号m大于当前接受到的prepare消息，忽略或者返回已经接受的prepare请求最大编号；
3. 之前已经收到accept消息，则返回accept消息的编号m，同时返回accepted的value值，即<m, value>

返回接受了序号为n的prepare请求，代表着该acceptor承诺不再接受序号小于n的accept请求；

阶段二A：accept

proposer——>acceptor，proposer接受到超过半数（majority）的acceptor对prepare的接受返回之后，从返回中选择序号最大的已接受的proposal请求的value值，作为自己提交的value值，否则proposer可以提出自己的value；preposer对超过半数的（majority）的acceptors发送包含编号及value的accept请求。

阶段二B：accepted

acceptor——> proposer, accptor在接受到accept请求之后，判断该accept请求的序号n是否小于当前已经接受过的prepare request的序号的最大值，如果小于，则不接受该accept请求（说明有一个序号更大的paxos流程正在进行）；反之则不接受该请求；

阶段三：learn

对于已经被majority的acceptors接受的提议，则同时learner进行同步；《paxos made simple》中给出的方案是对于acceptor通过的提议，则通知所有learner；learner收到超过半数的acceptor的请求后，则标志这个提议被接受。这是一个非常朴素的方案，为了减少learn过程中的消息数，我们可以设置distinct learn集群，acceptor只发送通过的消息到distinct learn集群。如果

paxos选举过程为什么要这样执行

为什么每次的请求都需要超过半数（majority）的acceptors接受？

超过半数接受，意味着不可能同时有两个请求能够在acceptor中得到通过。

prepare阶段的目的是什么？假设不要prepare怎么样？

如果不要prepare阶段，意味着有可能多个accept操作同时进行，导致没有多数的acceptor接受到统一值，系统达成不了统一。

增加prepare阶段；相当于探测系统是否有已经达成一致的协议。如果有，则保证新提交的value和已经达成一致的value相同。如此则不违反协议达成后，value不再变化的约定。另外，prepare阶段相当于给系统加上写入锁，prepare阶段成功后，其他序号更低的proposer不能写入成功。除非此时另外有一个proposer有一个序号更高的写入请求，此时当前的proposer会写入失败；保证了同一时刻只有一个proposer的accept请求被超过半数（majority）的acceptors接受。

如何在生产环境中应用paxos

《paxos made simple》中给出的一种方案是，将paxos和状态机相结合。

假设分布式环境下每台机器作为一个状态机，起始状态一致。运行过程中的修改操作，作为paxos的value执行一次paxos过程。这样修改操作可以同步到所有机器，之后对状态机执行修改操作。各个机器上的状态机由于初始状态一致，修改操作一致，那么执行后的状态也是一致的。

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