Paxos简介

2024-01-21 16:39:58 浏览数 (1)

Paxos算法背景

Leslie Lamport于1998年在他的论文《The Part-Time Parliament》中首次提出了Paxos算法，该算法旨在帮助分布式系统在面对网络分区、延迟和节点故障时，仍能达成一致。这个算法的名字来自希腊岛屿帕克索斯（Paxos），在那里传说中有个亚历克西斯（Alexis）与其他岛上的人达成了协议，这个故事与算法的设计目标密切相关。

Paxos算法分为基本Paxos和多Paxos两种变体。基本Paxos算法分为三个主要阶段：提议(Proposal)、准备(Prepare)和接受(Accept)。提议阶段中，节点(提议者)创建一个具有唯一编号的提议，并将其发送给系统中的其他节点(接受者)。准备阶段中，接受者收到提议后，如果提议的编号大于它之前看到的任何提议的编号，它就会承诺不再接受编号更小的提议，并将此信息发送回提议者。接受阶段中，如果提议者从多数接受者那里得到了积极的响应，它就会尝试让接受者接受该提议。如果接受者没有收到编号更大的提议，它就会接受这个提议。

多Paxos是Paxos算法的扩展，它允许系统在选定了一个稳定的领导者后，更有效地处理连续的共识决策。

Paxos算法被广泛应用于构建可靠的分布式系统，例如分布式数据库、协调服务和消息队列。它是构建高可用和强一致性系统的关键技术。

Paxos工作流程

Paxos算法解决了分布式一致性问题，即在一个分布式系统中，各个进程如何就某个值（决议）达成一致。Paxos算法运行在允许宕机故障的异步系统中，不要求可靠的消息传递，可容忍消息丢失、延迟、乱序以及重复，利用大多数（Majority）机制保证了2F 1的容错能力，即2F 1个节点的系统最多允许F个节点同时出现故障。

Paxos算法中的每个副本同时具有Proposer、Acceptor、Learner三种角色。Paxos算法通过一个决议分为两个阶段（Learn阶段之前决议已经形成）：

  1. Prepare阶段：Proposer向Acceptors发出Prepare请求，Acceptors针对收到的Prepare请求进行Promise承诺。
  2. Accept阶段：Proposer收到多数Acceptors承诺的Promise后，向Acceptors发出Propose请求，Acceptors针对收到的Propose请求进行Accept处理。
  3. Learn阶段：Proposer在收到多数Acceptors的Accept之后，标志着本次Accept成功，决议形成，将形成的决议发送给所有Learners。

Paxos算法流程中的每条消息描述如下：

  • Prepare：Proposer生成全局唯一且递增的Proposal ID（可使用时间戳 Server ID生成），向所有Acceptors发送Prepare请求，这里无需携带提案内容，只携带Proposal ID即可。
  • Promise：Acceptors收到Prepare请求后，做出“两个承诺，一个应答”。
  • Propose：Proposer收到多数Acceptors承诺的Promise后，向Acceptors发出Propose请求，Acceptors针对收到的Propose请求进行Accept处理。
  • Accept：Acceptor比较n和minProposal，如果n>=minProposal，则acceptedProposal=minProposal=n，acceptedValue=value，本地持久化后返回。

Paxos算法伪代码描述如下：

  1. 获取一个Proposal ID n，为了保证Proposal ID唯一，可采用时间戳 Server ID生成；
  2. Proposer向所有Acceptors广播Prepare(n)请求；
  3. Acceptor比较n和minProposal，如果n>minProposal，minProposal=n，并且将acceptedProposal和acceptedValue返回；
  4. Proposer接收到过半数回复后，如果发现有acceptedValue返回，将所有回复中acceptedProposal最大的acceptedValue作为本次提案的value，否则可以任意决定本次提案的value；
  5. 到这里可以进入第二阶段，广播Accept(n,value)到所有节点；
  6. Acceptor比较n和minProposal，如果n>=minProposal，则acceptedProposal=minProposal=n，acceptedValue=value，本地持久化后返回；

Paxos使用场景

Paxos是一种分布式共识算法，可以应用于多种场景。以下是一些常见的应用场景：

  1. 分布式数据库：Paxos可以用于分布式数据库的数据一致性问题。例如，在分布式数据库中，多个节点需要对数据进行读写操作，而这些操作需要在所有节点上达成共识，以确保数据的一致性。
  2. 分布式锁：Paxos可以用于实现分布式锁，以确保多个节点之间的互斥访问。例如，在分布式系统中，多个节点需要对共享资源进行访问，而这些访问需要在所有节点上达成共识，以确保资源的安全性。
  3. 分布式事务：Paxos可以用于实现分布式事务，以确保多个节点之间的原子性和一致性。例如，在分布式系统中，多个节点需要对共享资源进行访问，而这些访问需要在所有节点上达成共识，以确保资源的原子性和一致性。
  4. 分布式计算：Paxos可以用于实现分布式计算，以确保多个节点之间的计算结果的一致性。例如，在分布式计算中，多个节点需要对共享数据进行计算，而这些计算需要在所有节点上达成共识，以确保计算结果的一致性。

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