分布式算法-Paxos

最近工作中遇到了分布式相关的问题，由于我们业务场景的要求，需要我们实现强一致性并且目前采用了CAP协议，满足CP舍弃了A。下面就让我们一起学习一下这个大名鼎鼎的Paxos算法吧。

这个是分布式算法高频的面试考点哦。

一、简介

Paxos算法是Leslie Lamport在1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的共识（consensus）算法。它是一组协议，用于在不可靠或易出错的处理器组成的网络中解决一致性问题。协商一致意见是一组与会者就一项结果达成一致意见的过程。

自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性。Google的很多大型分布式系统都采用了Paxos算法来解决分布式一致性问题，如Chubby、Megastore以及Spanner等。开源的ZooKeeper，以及MySQL 5.7推出的用来取代传统的主从复制的MySQL Group Replication等纷纷采用Paxos算法解决分布式一致性问题。

二、角色

Paxos算法一共存在三个角色分别为 proposers，acceptors，和 learners（允许身兼数职）。

proposers 提出提案，提案信息包括提案编号和提议的 value；

acceptor 收到提案后可以接受（accept）提案，若提案获得多数派（majority）的 acceptors 的接受，则称该提案被批准（chosen）；

learners 只能“学习”被批准的提案。划分角色后，就可以更精确的定义问题：

决议（value）只有在被 proposers 提出后才能被批准（未经批准的决议称为“提案（proposal）”）；
在一次 Paxos 算法的执行实例中，只批准（chosen）一个 value；
learners 只能获得被批准（chosen）的 value。

三、Basic Paxos算法

Paxos算法分为两个阶段，具体如下：

3.1 Prepare-阶段一

a).Proposer 收到client请求或发现本地有未提交的值，选择一个提案编号N，然后想半数以上的Acceptor发送编号为N的Prepare请求。

b).Acceptor收到一个编号为N的Prepare请求，如果该轮Paxos

1.本节点已经有已提交的value记录，对比记录的编号和N，大于N则拒绝回应，或者返回该记录value及编号

2.没有已提交记录，判断本地是否有编号N1，N1>N，则拒绝回响，否则讲N1改为N（如果没有N1,则记录N），并响应prepare

3.2 Accept-阶段二

a).如果Proposer收到半数以上Acceptor对其发出的编号N的prepare请求的响应，那么它就会发送一个针对[N，V]提案的Accept请求给半数以上的Acceptor。V就是收到响应中编号最大的value，如果响应中不包含任何value，那么V就是由Proposer自己决定。
b).如果Acceptor收到一个针对编号为N的提案的Accept请求，Acceptor对比本地的记录编号，如果小于等于N，则接受该值，并提交记录value，否则拒绝请求

Proposer如果收到大多数的Acceptor响应，则选定该value值，并同步给leaner，使未响应的Acceptor达成一致。

四、参考

https://en.wikipedia.org/wiki/Paxos_(computer_science)
分布式算法 - Paxos算法 | Java 全栈知识体系