文章目录

• • 1. paxos算法历史拾遗
  • 2. 从分布式算法开始
  • • 1. 分布式算法是做什么用的
    • 2. 分布式数据一致性的类型
    • • 1. backup
      • 2. 主从异步复制
      • 3. 主从同步复制
      • 4. 半同步复制
      • 5. 分布式一致性协议
  • 3. paxos协议简介
  • • 1. paxos的假设
    • • 1. 节点层面
      • 2. network层面
      • 3. Lamport的举例
    • 2. paxos协议中的相关概念
    • • 1. 角色：
      • 2. 其他术语
      • 3. acceptor的一些概念
  • 4. paxos协议过程描述
  • • 1. 数据的决策分为两个阶段：
    • • 1. 预选阶段, Prepare request阶段
      • 2. accept request阶段,Accept阶段
      • 3.可能出现的liveness问题
    • 2. learner如何获取到已经被choosed的value
  • 5. 论文里面的一个实现案例
  • 6. multi-paxos
  • 7. 参考wiki上的流程图表示
  • • 1. basic poxos相关
    • 2. multi-paxos相关
  • 参考

1. paxos算法历史拾遗

  Paxos由Lamport于1998年在《The Part-Time Parliament》论文中首次公开，最初的描述使用希腊的一个小岛Paxos作为比喻，描述了Paxos小岛中通过决议的流程，并以此命名这个算法，但是这个描述理解起来比较有挑战性。后来在2001年，Lamport觉得同行不能理解他的幽默感，于是重新发表了朴实的算法描述版本 Paxos Made Simple ,而且使其获得2013年图灵奖。

  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。

  但是paxos算法的描述最开始只是给出了单阶段的提交数据在分布式系统的一致性，只是对一次选举进行裁决保证分布式一致性，但是对于连续的多阶段行为描述的不够清楚,所以大家很难和具体的场景对应起来，理解起来也是云里雾里，得亏这个算法是大佬发表的，所以有那么多人愿意去思考和尝试应用，估计要是一个名不见经传的毛头小子提出来的是不是立马就被扔到墙角的垃圾桶里面取了，写的啥玩意儿啊